Diferença entre Hadoop e Spark

Um dos maiores problemas com respeito ao Big Data é que uma quantidade significativa de tempo é gasta na análise de dados, que inclui a identificação, limpeza e integração de dados. Os grandes volumes de dados e a necessidade de analisar os dados levam à ciência de dados. Mas muitas vezes os dados estão espalhados por muitos aplicativos e sistemas de negócios, o que os torna um pouco difíceis de analisar. Portanto, os dados precisam ser reprojetados e reformatados para facilitar a análise. Isso requer soluções mais sofisticadas para tornar as informações mais acessíveis aos usuários. Apache Hadoop é uma dessas soluções usava para armazenar e processar big data, junto com uma série de outros big data ferramentas, incluindo Apache Spark. Mas qual é o certo estrutura para processamento e análise de dados - Hadoop ou Spark? Vamos descobrir.



Apache Hadoop

Hadoop é registrado marca comercial da Apache Software Foundation e uma estrutura de código aberto projetada para armazenar e processar conjuntos de dados muito grandes em clusters de computadores. Ele lida com dados em grande escala a um custo razoável em um tempo razoável. Além disso, também fornece mecanismos para melhorar o desempenho de computação em escala. O Hadoop fornece uma estrutura computacional para armazenar e processar Big Data usando o modelo de programação MapReduce do Google. Ele pode funcionar com um único servidor ou pode ser ampliado incluindo milhares de máquinas comuns. Embora o Hadoop tenha sido desenvolvido como parte de um projeto de código aberto dentro da Apache Software Foundation com base no paradigma MapReduce, hoje há uma variedade de distribuições para Hadoop. No entanto, MapReduce ainda é um método importante usado para agregação e contagem. O básico idéia no qual o MapReduce é baseado é o processamento de dados paralelo.



Apache Spark

Apache Spark é um mecanismo de computação em cluster de código aberto e um conjunto de bibliotecas para processamento de dados em grande escala em clusters de computador. Construído sobre o modelo Hadoop MapReduce, Spark é o mecanismo de código aberto mais ativamente desenvolvido para tornar a análise de dados mais rápida e fazer com que os programas sejam executados mais rapidamente. Ele permite análises avançadas e em tempo real na plataforma Apache Hadoop. O núcleo do Spark é um mecanismo de computação que consiste em agendar, distribuir e monitorar aplicativos compostos por muitas tarefas de computação. Seu principal objetivo é oferecer uma plataforma unificada para escrever aplicativos de Big Data. Spark nasceu originalmente no laboratório APM da Universidade de Berkeley e agora é um dos principais projetos de código aberto no portfólio da Apache Software Foundation. Seus recursos de computação in-memory incomparáveis ​​permitem que os aplicativos analíticos sejam executados até 100 vezes mais rápido no Apache Spark do que outras tecnologias semelhantes no mercado hoje.



Diferença entre Hadoop e Spark

Estrutura

- Hadoop é uma marca registrada da Apache Software Foundation e uma estrutura de código aberto projetada para armazenar e processar conjuntos de dados muito grandes em clusters de computadores. Basicamente, é um mecanismo de processamento de dados que lida com dados de grande escala a um custo razoável em um tempo razoável. Apache Spark é um mecanismo de computação em cluster de código aberto construído sobre o modelo MapReduce do Hadoop para processamento e análise de dados em grande escala em clusters de computador. O Spark permite análises avançadas e em tempo real na plataforma Apache Hadoop para acelerar o processo de computação Hadoop.

atuação

- Hadoop é escrito em Java, portanto, requer a escrita de longas linhas de código, o que leva mais tempo para a execução do programa. A implementação originalmente desenvolvida do Hadoop MapReduce era inovadora, mas também bastante limitada e não muito flexível. O Apache Spark, por outro lado, é escrito em uma linguagem Scala concisa e elegante para tornar a execução dos programas mais fácil e rápida. Na verdade, ele é capaz de executar aplicativos até 100 vezes mais rápido do que não apenas o Hadoop, mas também outras tecnologias semelhantes no mercado.

Fácil de usar

- O paradigma Hadoop MapReduce é inovador, mas bastante limitado e inflexível. Os programas MapReduce são executados em lote e são úteis para agregação e contagem em grande escala. O Spark, por outro lado, fornece APIs consistentes e combináveis ​​que podem ser usadas para construir um aplicativo a partir de partes menores ou de bibliotecas existentes. As APIs do Spark também são projetadas para permitir alto desempenho, otimizando entre as diferentes bibliotecas e funções compostas juntas em um programa do usuário. E como o Spark armazena em cache a maior parte dos dados de entrada na memória, graças ao RDD (Resilient Distributed Dataset), ele elimina a necessidade de carregar várias vezes na memória e no armazenamento em disco.



Custo

- O Hadoop File System (HDFS) é uma maneira econômica de armazenar grandes volumes de dados estruturados e não estruturados em um só lugar para análise profunda. O custo por terabyte do Hadoop é muito menor do que o custo de outras tecnologias de gerenciamento de dados amplamente utilizadas para manter data warehouses empresariais. O Spark, por outro lado, não é exatamente uma opção melhor quando se trata de eficiência de custo porque requer muita RAM para armazenar dados em cache na memória, o que aumenta o cluster e, portanto, o custo marginalmente, em comparação ao Hadoop.

Hadoop vs. Spark: gráfico de comparação

Resumo do Hadoop vs. Spark

O Hadoop não é apenas uma alternativa ideal para armazenar grandes quantidades de dados estruturados e não estruturados de maneira econômica, mas também fornece mecanismos para melhorar o desempenho de computação em escala. Embora tenha sido originalmente desenvolvido como um Código aberto Projeto da Apache Software Foundation baseado no modelo MapReduce do Google, há uma variedade de distribuições diferentes disponíveis para o Hadoop hoje. O Apache Spark foi construído em cima do modelo MapReduce para estender sua eficiência para usar mais tipos de cálculos, incluindo processamento de fluxo e consultas interativas. O Spark permite análises avançadas e em tempo real na plataforma Apache Hadoop para acelerar o processo de computação Hadoop.

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