Hadoop vs Spark : comparaison directe

Hadoop et Spark, tous deux développés par Apache Software Foundation, sont des frameworks open source largement utilisés pour les architectures Big Data. 

Nous sommes vraiment au coeur de Big Data phénomène actuel et les entreprises ne peuvent plus ignorer l'impact des données sur leur prise de décision.

Pour rappel, les données considérées comme Big Data répondent à trois critères : vélocité, rapidité et variété. Cependant, vous ne pouvez pas traiter le Big Data avec des systèmes et des technologies traditionnels.

C'est dans l'optique de pallier ce problème qu'Apache Software Foundation a proposé les solutions les plus utilisées, à savoir Hadoop et Spark.

Cependant, les personnes qui découvrent le traitement du Big Data ont du mal à comprendre ces deux technologies. Pour lever tous les doutes, dans cet article, découvrez les principales différences entre Hadoop et Spark et quand vous devez choisir l'un ou l'autre, ou les utiliser ensemble.

Hadoop

Hadoop est un logiciel utilitaire composé de plusieurs modules formant un écosystème de traitement du Big Data. Le principe utilisé par Hadoop pour ce traitement est la distribution distribuée des données pour les traiter en parallèle.

La configuration du système de stockage distribué de Hadoop est composée de plusieurs ordinateurs ordinaires, formant ainsi un cluster de plusieurs nœuds. L'adoption de ce système permet à Hadoop de traiter efficacement l'énorme quantité de données disponibles en effectuant plusieurs tâches simultanément, rapidement et efficacement.

Les données traitées avec Hadoop peuvent prendre plusieurs formes. Ils peuvent être structurés comme des tableaux Excel ou des tableaux dans un SGBD classique. Ces données peuvent également être présentées de manière semi-structurée, comme JSON ou des fichiers XML. Hadoop prend également en charge les données non structurées telles que les images, les vidéos ou les fichiers audio.

Composants principaux

Les principaux composants de Hadoop sont :

• HDFS ou Hadoop Distributed File System est le système utilisé par Hadoop pour effectuer le stockage de données distribué. Il est composé d'un nœud maître contenant les métadonnées du cluster et de plusieurs nœuds esclaves dans lesquels les données elles-mêmes sont stockées ;
• MapReduce est le modèle algorithmique utilisé pour traiter ces données distribuées. Ce modèle de conception peut être implémenté à l'aide de plusieurs langages de programmation, tels que Java, R, Scala, Go, JavaScript ou Python. Il s'exécute dans chaque nœud en parallèle ;
• Hadoop commun, dans lequel plusieurs utilitaires et bibliothèques prennent en charge d'autres composants Hadoop ;
• FIL est un outil d'orchestration pour gérer la ressource sur le cluster Hadoop et la charge de travail effectuée par chaque nœud. Il prend également en charge l'implémentation de MapReduce depuis la version 2.0 de ce framework.

Apache Spark

Apache Spark est un framework open-source initialement créé par un informaticien Matei Zaharia dans le cadre de son doctorat en 2009. Il a ensuite rejoint l'Apache Software Foundation en 2010.

Spark est un calcul et informatique moteur distribué de manière distribuée sur plusieurs nœuds. La principale spécificité de Spark est qu'il effectue des traitements en mémoire, c'est-à-dire qu'il utilise de la RAM pour mettre en cache et traiter des données volumineuses distribuées dans le cluster. Cela lui donne des performances plus élevées et une vitesse de traitement beaucoup plus élevée.

Spark prend en charge plusieurs tâches, y compris le traitement par lots, le traitement en flux réel, machine learning, et calcul de graphe. Nous pouvons également traiter les données de plusieurs systèmes, tels que HDFS, RDBMS ou même des bases de données NoSQL. L'implémentation de Spark peut se faire avec plusieurs langages comme Scala ou Python.

Composants principaux

Les principaux composants d'Apache Spark sont :

• Noyau d'étincelle est le moteur général de toute la plateforme. Il est responsable de la planification et de la répartition des tâches, de la coordination des opérations d'entrée/sortie ou de relèvement d'éventuelles pannes ;
• Étincelle SQL est le composant fournissant le schéma RDD qui prend en charge les données structurées et semi-structurées. Il permet notamment d'optimiser la collecte et le traitement de données de type structuré en exécutant SQL ou en donnant accès au moteur SQL ;
• Diffusion Spark qui permet l'analyse des données en continu. Spark Streaming prend en charge les données de différentes sources telles que Flume, Kinesis ou Kafka;
• MLib, la bibliothèque intégrée d'Apache Spark pour l'apprentissage automatique. Il fournit plusieurs algorithmes d'apprentissage automatique ainsi que plusieurs outils pour créer des pipelines d'apprentissage automatique ;
• GraphX combine un ensemble d'API pour effectuer des modélisations, des calculs et des analyses de graphes au sein d'une architecture distribuée.

Hadoop vs Spark: Differences

Spark est un moteur de calcul et de traitement de données Big Data. Donc, en théorie, c'est un peu comme Hadoop MapReduce, ce qui est beaucoup plus rapide puisqu'il s'exécute en mémoire. Alors qu'est-ce qui différencie Hadoop et Spark ? Regardons:

• Spark est beaucoup plus efficace, notamment grâce au traitement en mémoire, tandis que Hadoop procède par lots ;
• Spark est beaucoup plus cher en termes de coût car il nécessite une quantité importante de RAM pour maintenir ses performances. Hadoop, en revanche, ne s'appuie que sur une machine ordinaire pour le traitement des données ;
• Hadoop est plus adapté au traitement par lots, tandis que Spark convient mieux au traitement de données en continu ou de flux de données non structurés ;
• Hadoop est plus tolérant aux pannes car il réplique en permanence les données, tandis que Spark utilise un jeu de données distribué résilient (RDD) qui s'appuie lui-même sur HDFS.
• Hadoop est plus évolutif, car il suffit d'ajouter une autre machine si celles existantes ne suffisent plus. Spark s'appuie sur le système d'autres frameworks, tels que HDFS, pour s'étendre.

Hadoop est bon pour

Hadoop est une bonne solution si la vitesse de traitement n'est pas critique. Par exemple, si le traitement des données peut être effectué du jour au lendemain, il est logique d'envisager d'utiliser MapReduce de Hadoop.

Hadoop vous permet de décharger de grands ensembles de données des entrepôts de données où il est relativement difficile de les traiter, car le HDFS de Hadoop offre aux organisations un meilleur moyen de stocker et de traiter les données.

Spark est bon pour :

Les ensembles de données distribués (RDD) résilients de Spark permettent plusieurs opérations de carte en mémoire, tandis que Hadoop MapReduce doit écrire des résultats intermédiaires sur le disque, ce qui fait de Spark une option privilégiée si vous souhaitez effectuer une analyse de données interactive en temps réel.

Le traitement en mémoire de Spark et la prise en charge des bases de données distribuées telles que Cassandra ou MongoDB constituent une excellente solution pour la migration et l'insertion de données, lorsque les données sont extraites d'une base de données source et envoyées à un autre système cible. 

Using Hadoop and Spark Together

Souvent, vous devez choisir entre Hadoop et Spark ; cependant, dans la plupart des cas, choisir peut être inutile puisque ces deux cadres peuvent très bien coexister et fonctionner ensemble. En effet, la raison principale derrière le développement de Spark était d'améliorer Hadoop plutôt que de le remplacer.

Comme nous l'avons vu dans les sections précédentes, Spark peut être intégré à Hadoop en utilisant son système de stockage HDFS. En effet, ils effectuent tous deux un traitement de données plus rapide dans un environnement distribué. De même, vous pouvez allouer des données sur Hadoop et les traiter à l'aide de Spark ou exécuter des tâches dans Hadoop MapReduce.

Conclusion

Hadoop ou Spark ? Avant de choisir le framework, vous devez considérer votre architecture, et les technologies qui la composent doivent être cohérentes avec l'objectif que vous souhaitez atteindre. De plus, Spark est entièrement compatible avec l'écosystème Hadoop et fonctionne de manière transparente avec Hadoop Distributed File System et Ruche Apache.

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