Hadoop vs. Spark: Kopf-an-Kopf-Vergleich

Hadoop und Spark, beide von der Apache Software Foundation entwickelt, sind weit verbreitete Open-Source-Frameworks für Big-Data-Architekturen. 

Wir sind wirklich im Herzen der Big Data Phänomen, und Unternehmen können den Einfluss von Daten auf ihre Entscheidungsfindung nicht länger ignorieren.

Zur Erinnerung: Die Daten, die als Big Data betrachtet werden, erfüllen drei Kriterien: Geschwindigkeit, Schnelligkeit und Vielfalt. Allerdings können Sie Big Data nicht mit herkömmlichen Systemen und Technologien verarbeiten.

Um dieses Problem zu lösen, hat die Apache Software Foundation die am häufigsten verwendeten Lösungen vorgeschlagen, nämlich Hadoop und Spark.

Menschen, die neu in der Big-Data-Verarbeitung sind, haben jedoch Schwierigkeiten, diese beiden Technologien zu verstehen. Um alle Zweifel auszuräumen, erfahren Sie in diesem Artikel die wichtigsten Unterschiede zwischen Hadoop und Spark und wann Sie sich für das eine oder andere entscheiden oder sie zusammen verwenden sollten.

Hadoop

Hadoop ist ein Software-Dienstprogramm, das aus mehreren Modulen besteht, die ein Ökosystem zur Verarbeitung von Big Data bilden. Das Prinzip, das Hadoop für diese Verarbeitung verwendet, ist die verteilte Verteilung von Daten, um sie parallel zu verarbeiten.

Das verteilte Speichersystem von Hadoop besteht aus mehreren gewöhnlichen Computern und bildet somit einen Cluster aus mehreren Knoten. Durch die Übernahme dieses Systems kann Hadoop die riesige Menge an verfügbaren Daten effizient verarbeiten, indem mehrere Aufgaben gleichzeitig, schnell und effizient ausgeführt werden.

Mit Hadoop verarbeitete Daten können viele Formen annehmen. Sie können wie Excel-Tabellen oder Tabellen in einem herkömmlichen DBMS aufgebaut sein. Diese Daten können auch halbstrukturiert dargestellt werden, wie z JSON oder XML-Dateien. Hadoop unterstützt auch unstrukturierte Daten wie Bilder, Videos oder Audiodateien.

Hauptbestandteile

Die Hauptkomponenten von Hadoop sind:

• HDFS oder Hadoop Distributed File System ist das System, das von Hadoop verwendet wird, um verteilte Datenspeicherung durchzuführen. Es besteht aus einem Master-Knoten, der die Cluster-Metadaten enthält, und mehreren Slave-Knoten, in denen die Daten selbst gespeichert sind;
• MapReduce ist das algorithmische Modell, das verwendet wird, um diese verteilten Daten zu verarbeiten. Dieses Entwurfsmuster kann mit mehreren Programmiersprachen wie Java, R, Scala, Go, JavaScript oder Python umgesetzt werden. Es läuft in jedem Knoten parallel;
• Hadoop-Common, in dem mehrere Dienstprogramme und Bibliotheken andere Hadoop-Komponenten unterstützen;
• GARN ist ein Orchestrierungstool zum Verwalten der Ressource auf dem Hadoop-Cluster und der von jedem Knoten ausgeführten Arbeitslast. Es unterstützt auch die Implementierung von MapReduce seit Version 2.0 dieses Frameworks.

Apache Spark

Apache Spark ist ein Open-Source-Framework, das ursprünglich von Informatikern entwickelt wurde Matei Zaharia im Rahmen seiner Promotion 2009. Anschließend trat er 2010 der Apache Software Foundation bei.

Spark ist eine Berechnung und Datenverarbeitung Engine verteilt auf mehrere Knoten verteilt. Die Haupteigenschaft von Spark besteht darin, dass es eine In-Memory-Verarbeitung durchführt, dh es verwendet RAM, um große, im Cluster verteilte Daten zwischenzuspeichern und zu verarbeiten. Es gibt ihm eine höhere Leistung und eine viel höhere Verarbeitungsgeschwindigkeit.

Spark unterstützt mehrere Aufgaben, einschließlich Batch-Verarbeitung, Real-Stream-Verarbeitung, Maschinelles Lernen, und Graphberechnung. Wir können auch Daten aus mehreren Systemen verarbeiten, wie HDFS, RDBMS oder sogar NoSQL-Datenbanken. Die Implementierung von Spark kann mit mehreren Sprachen wie Scala oder Python erfolgen.

Hauptbestandteile

Die Hauptkomponenten von Apache Spark sind:

• Funkenkern ist der allgemeine Motor der gesamten Plattform. Es ist verantwortlich für die Planung und Verteilung von Aufgaben, die Koordinierung von Eingabe-/Ausgabevorgängen oder die Wiederherstellung nach Ausfällen;
• Spark-SQL ist die Komponente, die das RDD-Schema bereitstellt, das strukturierte und halbstrukturierte Daten unterstützt. Insbesondere ermöglicht es die Optimierung der Sammlung und Verarbeitung von Daten strukturierter Art durch Ausführung von SQL oder Bereitstellung des Zugriffs auf die SQL-Engine;
• Spark-Streaming was eine Streaming-Datenanalyse ermöglicht. Spark Streaming unterstützt Daten aus verschiedenen Quellen wie Flume, Kinesis oder Kafkaeske Zustände;
• MLib, die integrierte Bibliothek von Apache Spark für maschinelles Lernen. Es bietet mehrere Algorithmen für maschinelles Lernen sowie mehrere Tools zum Erstellen von Pipelines für maschinelles Lernen.
• GrafikX kombiniert eine Reihe von APIs zur Durchführung von Modellierungen, Berechnungen und Diagrammanalysen innerhalb einer verteilten Architektur.

Hadoop vs Spark: Differences

Spark ist eine Berechnungs- und Datenverarbeitungsmaschine für Big Data. Theoretisch ist es also ein bisschen wie Hadoop MapReduce, was viel schneller ist, da es in-Memory läuft. Was unterscheidet dann Hadoop und Spark? Werfen wir einen Blick:

• Spark ist viel effizienter, insbesondere dank In-Memory-Verarbeitung, während Hadoop in Stapeln vorgeht;
• Spark ist in Bezug auf die Kosten viel teurer, da es eine erhebliche Menge an RAM benötigt, um seine Leistung aufrechtzuerhalten. Hadoop hingegen verlässt sich nur auf eine gewöhnliche Maschine zur Datenverarbeitung;
• Hadoop eignet sich eher für die Stapelverarbeitung, während Spark am besten für den Umgang mit Streaming-Daten oder unstrukturierten Datenströmen geeignet ist.
• Hadoop ist fehlertoleranter, da es Daten kontinuierlich repliziert, während Spark Resilient Distributed Datasets (RDD) verwendet, die selbst auf HDFS angewiesen sind.
• Hadoop ist skalierbarer, da Sie nur dann eine weitere Maschine hinzufügen müssen, wenn die vorhandenen nicht mehr ausreichen. Spark setzt bei der Erweiterung auf das System anderer Frameworks wie HDFS.

Hadoop ist gut für

Hadoop ist eine gute Lösung, wenn die Verarbeitungsgeschwindigkeit nicht entscheidend ist. Wenn die Datenverarbeitung beispielsweise über Nacht erfolgen kann, ist es sinnvoll, die Verwendung von MapReduce von Hadoop in Betracht zu ziehen.

Mit Hadoop können Sie große Datensätze aus Data Warehouses auslagern, wo sie vergleichsweise schwierig zu verarbeiten sind, da HDFS von Hadoop Unternehmen eine bessere Möglichkeit bietet, Daten zu speichern und zu verarbeiten.

Spark ist gut für:

Die robusten Distributed Datasets (RDDs) von Spark ermöglichen mehrere In-Memory-Kartenoperationen, während Hadoop MapReduce Zwischenergebnisse auf die Festplatte schreiben muss, was Spark zu einer bevorzugten Option macht, wenn Sie interaktive Datenanalysen in Echtzeit durchführen möchten.

Die In-Memory-Verarbeitung und Unterstützung von Spark für verteilte Datenbanken wie Cassandra oder MongoDB ist eine hervorragende Lösung für die Datenmigration und -einfügung – wenn Daten aus einer Quelldatenbank abgerufen und an ein anderes Zielsystem gesendet werden. 

Using Hadoop and Spark Together

Oft muss man sich zwischen Hadoop und Spark entscheiden; In den meisten Fällen ist eine Auswahl jedoch möglicherweise unnötig, da diese beiden Frameworks sehr gut koexistieren und zusammenarbeiten können. In der Tat, der Hauptgrund Hinter der Entwicklung von Spark stand die Verbesserung von Hadoop, anstatt es zu ersetzen.

Wie wir in den vorherigen Abschnitten gesehen haben, kann Spark mit seinem HDFS-Speichersystem in Hadoop integriert werden. Tatsächlich führen beide eine schnellere Datenverarbeitung in einer verteilten Umgebung durch. Ebenso können Sie Daten auf Hadoop zuweisen und mit Spark verarbeiten oder Jobs in Hadoop MapReduce ausführen.

Fazit

Hadoop oder Spark? Bevor Sie das Framework auswählen, müssen Sie Ihre Architektur berücksichtigen, und die Technologien, aus denen es besteht, müssen mit dem Ziel übereinstimmen, das Sie erreichen möchten. Darüber hinaus ist Spark vollständig mit dem Hadoop-Ökosystem kompatibel und arbeitet nahtlos mit Hadoop Distributed File System und Apache Hive.

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