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 à nouveaually au cœur de la Big Data phenomenon right now, and companies can no longer ignore the impact of data on their decision-making.

Pour rappel, les données considérées comme Big Data répondent à trois critères : vélocité, rapidité et variété. Cependant, vous ne pouvez pas process Big Data avec les systèmes et 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 débutent dans le Big Data processing have a hard time understanding these two technologies. To remove all the doubts, in this article, learn the key differences between Hadoop and Spark and when you should choose one or another, or use them together.

Hadoop

Hadoop is a software utility composed of several modules forming an ecosystem pour processle Big Data. Le principe utilisé par Hadoop pour cela processing est la distribution distribuée de données vers process eux 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 gérer efficacement process l'énorme quantité de données disponibles en effectuant plusieurs tâches simultanémentneousuellement, rapidement et efficacement.

En temps réel processed avec Hadoop peut prendre de nombreuses 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 par exemple 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 sont stockées.self est stocké;
• MapReduce est le modèle algorithmique utilisé pour process 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 en parallèle au sein de chaque nœud ;
• 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 initialally CREated par un informaticien Mateje Zaharia dans le cadre de son médecinate en 2009. Il a ensuite rejoint l'Apache Software Foundation en 2010.

Spark est un calcul et données processing moteur distribué de manière distribuée sur plusieurs nœuds. La principale spécificité de Spark est qu'il effectue des opérations en mémoire processing, c'est-à-dire qu'il utilise la RAM pour mettre en cache et process données volumineuses distribuées dans le cluster. Cela lui donne des performances plus élevées et bien plus élevées processvitesse de rotation.

Spark prend en charge plusieurs tâches, notamment par lots processing, flux réel processING, machine learning, et calcul graphique. Nous pouvons aussi process des données provenant de plusieurs systèmes, comme des bases de données HDFS, RDBMS ou encore 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 is the general engine of the whole platform. It is responsible for planning and distributing tasks, coordinating input/output operations or recovering from any breakdowns;
• 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 processla saisie de données de type structuré en exécutant SQL ou en fournissant un 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 créerate 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 contre Spark : Différences

Spark est un calcul et des données Big Data processmoteur. Donc, en théorie, c'est un bit 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 bien plus performant, notamment grâce au in-memory processing, 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, s'appuie uniquement sur une machine ordinaire pour la gestion des données. processing;
• Hadoop est plus adapté au traitement par lots processing, tandis que Spark est le plus approprié lorsqu'il s'agit de données en streaming ou de flux de données non structurés ;
• Hadoop est plus tolérant aux pannes car il réplique continuellementates alors que Spark utilise un ensemble de données distribuées résilientes (RDD) qu'ilself s'appuie 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 processla vitesse de rotation n’est pas critique. Par exemple, si les données processing 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 depuis des entrepôts de données où il est relativement difficile de les stocker. process, car HDFS de Hadoop offre aux organisations une meilleure façon de stocker et process revendre.

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.

Spark est en mémoire processing et prise en charge des bases de données distribuées telles que Cassandre ou MongoDB est 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. 

Utiliser Hadoop et Spark ensemble

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 en prevsections ious, Spark peut être intégréated avec Hadoop en utilisant son système de stockage HDFS. En effet, ils exécutent tous deux des données plus rapides processing dans un environnement distribué. De même, vous pouvez allouerate données sur Hadoop et process à l'aide de Spark ou exécutez des tâches dans Hadoop MapReduce.

Conclusion

Hadoop or Spark? Before choosing the framework, you must consider your architecture, and the technologies composing it must be consistent with the objective you wish to achieve. Moreover, Spark is fully compatible with the Hadoop ecosystem and works seamlessly with Hadoop Distributed File System and Apache Hive.

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