Объем данных, собираемых предприятиями, растёт в геометрической прогрессии. Чтобы справиться с этим, появляется все больше распределенных систем для управления этой массой данных. Эти системы во многом различаются, и некоторые из них могут не подходить для вашего бизнеса. Итак, как вы решите, что лучше для вас? Мы представим вам сравнение двух самых популярных: Spark и Hadoop.
История платформ обработки больших данных — Hadoop и Spark
Hadoop широко используется в течение последних десяти лет. Это помогло многим компаниям решить проблемы с отказоустойчивостью и распределением вычислений. Это, в свою очередь, упростило любому человеку доступ в мир больших данных. Через несколько лет после того, как Hadoop добился успеха, появился Spark. Он имеет более интуитивно понятный интерфейс и не сложен в использовании. Spark быстро стал стандартным инструментом для анализа больших данных.
Как узнать, какой из них подходит для вашей компании? Давайте узнаем больше о них обоих.
О Hadoop
Hadoop начинался как проект Yahoo еще в 2006 году. Он быстро стал одной из самых популярных платформ Apache с открытым исходным кодом. Фреймворк основан на Java, но доступен на многих языках программирования (например, Python). Он состоит из нескольких ключевых компонентов:
- Распределенная файловая система Hadoop — для хранения файлов в собственном формате Hadoop и их распараллеливания в кластере.
- MapReduce — который обрабатывает и объединяет данные параллельно, чтобы предоставить пользователю желаемые результаты
- Еще один переговорщик ресурсов, который координирует время выполнения приложений.
- Hadoop Common (также называемый ядром Hadoop) — четвертый модуль, который по сути представляет собой набор общих библиотек, от которых зависят другие модули.
Компании могут получить доступ к Hadoop через дистрибутив Apache и многих других поставщиков.
О Spark
Spark был изобретен через шесть лет после Hadoop в Калифорнийском университете в Беркли. Теперь это расширенная платформа для параллельной обработки данных в кластере. Собранные данные обрабатываются в оперативной памяти. Он может обрабатывать данные самостоятельно или работать с Hadoop (или другими платформами), которые могут быть источником данных. Основные компоненты Spark:
- Spark Core — движок, который занимается планированием и оптимизацией, позволяя Sparks взаимодействовать с соответствующей файловой системой.
- Spark SQL — модуль, позволяющий фреймворку собирать информацию о структурированных данных и их обработке.
- Spark streaming — компонент, позволяющий обрабатывать потоки данных в реальном времени.
- MLLib — библиотека, состоящая из алгоритмов машинного обучения, которая упрощает машинное обучение и обеспечивает масштабируемость
- GraphX — библиотека, которая позволяет платформе решать проблемы с графами и потоковую передачу.
Если вы ищете самые современные решения для обработки данных, рассмотрите возможность использования Spark. Эксперты DS Stream могут помочь вам с оптимизацией Spark.
Hadoop против Apache Spark
К сожалению, нет правильного ответа на вопрос, какая платформа лучше. Каждому из них не хватает характеристик, которыми обладает другой. По этой причине две платформы часто объединяют, потому что вместе они составляют очень мощное и эффективное решение.
Обработка данных
Hadoop может разделять большие наборы данных по кластеру для выполнения параллельного анализа. Это отлично подходит для пакетной обработки. Это хороший способ эффективно обрабатывать большой объем данных, которые собирались и сохранялись с течением времени. С другой стороны, Spark — лучший выбор для итеративного анализа данных в реальном времени.
Спектакль
Apache Spark определенно работает лучше, чем Hadoop. Ему требуется меньше времени для операций чтения и записи, и он работает в памяти, в то время как производительность Hadoop зависит от скорости чтения и записи используемого диска.
Масштабируемость
Обе инфраструктуры достаточно масштабируемы, хотя Hadoop легче масштабировать, поскольку Spark полагается на оперативную память.
Легкость использования
Spark гораздо удобнее и проще в использовании. Spark также поддерживает множество языков, поэтому API можно писать на Java, Scala, Python или Spark SQL. Hadoop использует только Java и Python и менее интуитивно понятен для пользователя.
Расписание и управление ресурсами
Spark поставляется с полезными встроенными инструментами для управления ресурсами. Для этого Hadoop требуются внешние инструменты.
Безопасность
Spark вообще не обеспечивает безопасности. Для решения этой проблемы его часто интегрируют с Hadoop. С другой стороны, Hadoop очень безопасен.
Машинное обучение
Spark намного лучше подходит для машинного обучения, поскольку у него есть MLLib и быстрая обработка в памяти.
Стоимость
Обе платформы являются платформами с открытым исходным кодом, но их использование потребует определенных затрат. Hadoop — дорогое удовольствие. Для Spark основные расходы являются следствием дорогостоящей обработки в памяти.
Выбор лучшей технологии никогда не бывает легким — всегда учитывайте все «за» и «против» того или иного решения и не забудьте проконсультироваться со специалистом, прежде чем принимать решение.
Больши́е да́нные (англ. big data, [ˈbɪɡ ˈdeɪtə]) — обозначение структурированных и неструктурированных данных огромных объёмов и значительного многообразия, эффективно обрабатываемых горизонтально масштабируемыми программными инструментами, появившимися в конце 2000-х годов и альтернативных традиционным системам управления базами данных и решениям класса Business Intelligence
