Qual è la differenza tra Hadoop e Spark?
Apache Hadoop e Apache Spark sono due framework open source che puoi utilizzare per gestire ed elaborare grandi volumi di dati per l'analisi. Le organizzazioni devono elaborare i dati su larga scala e rapidamente per ottenere informazioni in tempo reale per l'intelligenza aziendale. Apache Hadoop consente di raggruppare numerosi computer per analizzare più rapidamente enormi set di dati in parallelo. Per query analitiche rapide, Apache Spark utilizza la cache in memoria e l'esecuzione ottimizzata delle query su dati di qualsiasi dimensione. Spark è una tecnologia più avanzata di Hadoop, perché utilizza l'intelligenza artificiale e il machine learning (IA/ML) nell'elaborazione dei dati. Tuttavia, molte aziende utilizzano Spark e Hadoop insieme per raggiungere i propri obiettivi di analisi dei dati.
Quali sono le analogie tra Hadoop e Spark?
Sia Hadoop che Spark sono sistemi distribuiti che consentono di elaborare dati su larga scala. Possono riprendersi da un guasto se l'elaborazione dei dati viene interrotta per qualsiasi motivo.
Elaborazione distribuita di Big Data
I Big Data vengono raccolti frequentemente, continuamente e su larga scala in vari formati.
Per archiviare, gestire ed elaborare i Big Data, Apache Hadoop separa i set di dati in sottoinsiemi o partizioni più piccoli. Quindi archivia le partizioni su una rete distribuita di server. Allo stesso modo, Apache Spark elabora e analizza i Big Data su nodi distribuiti per fornire informazioni aziendali.
A seconda dei casi d'uso, potrebbe essere necessario integrare sia Hadoop che Spark con software diversi per una funzionalità ottimale.
Tolleranza ai guasti
Apache Hadoop continua a funzionare anche in caso di guasto di uno o più nodi di elaborazione dati. Crea più copie dello stesso blocco di dati e le archivia su più nodi. Quando un nodo riporta un errore, Hadoop recupera le informazioni da un altro nodo e le prepara per l'elaborazione dei dati.
Nel frattempo, Apache Spark si basa su una speciale tecnologia di elaborazione dei dati chiamata Resilient Distributed Dataset (RDD). Con RDD, Apache Spark ricorda come recupera informazioni specifiche dallo spazio di archiviazione e può ricostruire i dati in caso di guasto dell'archiviazione sottostante.
Componenti principali: Hadoop e framework Spark
Sia Hadoop che Spark sono composti da diversi moduli software che interagiscono e collaborano per far funzionare il sistema.
Componenti Hadoop
Apache Hadoop è composto da quattro componenti principali:
- Il file system distribuito Hadoop (HDFS) è uno speciale file system che archivia set di dati di grandi dimensioni su più computer. Questi computer sono chiamati cluster Hadoop.
- Yet Another Resource Negotiator (YARN) pianifica le attività e alloca le risorse alle applicazioni in esecuzione su Hadoop.
- Hadoop MapReduce consente ai programmi di suddividere grandi attività di elaborazione dei dati in attività più piccole e di eseguirle in parallelo su più server.
- Hadoop Common, o Hadoop Core, fornisce le librerie software necessarie per altri componenti Hadoop.
Componenti Spark
Apache Spark funziona con i seguenti componenti:
- Spark Core coordina le funzioni di base di Apache Spark. Queste funzioni includono la gestione della memoria, l'archiviazione di dati, la pianificazione delle attività e l'elaborazione dei dati.
- Spark SQL ti consente di elaborare i dati nell'archiviazione distribuita di Spark.
- Spark Streaming e Structured Streaming consentono a Spark di trasmettere i dati in modo efficiente in tempo reale separando i dati in piccoli blocchi continui.
- Machine Learning Library (MLlib) fornisce diversi algoritmi di machine learning che è possibile applicare ai Big Data.
- GraphX consente di visualizzare e analizzare i dati con grafici.
Principali differenze tra Hadoop e Spark
Sia Hadoop che Spark consentono di elaborare i Big Data in diversi modi.
Apache Hadoop è stato creato per delegare l'elaborazione dei dati a più server invece di eseguire il carico di lavoro su una singola macchina.
Nel frattempo, Apache Spark è un nuovo sistema di elaborazione dati che supera i limiti chiave di Hadoop. Nonostante la sua capacità di elaborare set di dati di grandi dimensioni, Hadoop lo fa solo in batch e con notevoli ritardi.
Architettura
Hadoop ha un file system nativo chiamato file system distribuito Hadoop (HDFS). HDFS consente a Hadoop di dividere blocchi di dati di grandi dimensioni in più blocchi uniformi più piccoli. Quindi, archivia i piccoli blocchi di dati in gruppi di server.
Nel frattempo, Apache Spark non dispone di un proprio file system nativo. Molte organizzazioni utilizzano Spark sul file system di Hadoop per archiviare, gestire e recuperare dati.
In alternativa, puoi anche utilizzare Amazon Redshift o Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) come opzioni di archiviazione di dati per Spark.
Prestazioni
Hadoop può elaborare set di dati di grandi dimensioni in batch, ma può essere più lento. Per elaborare i dati, Hadoop legge le informazioni dalla memoria esterna, quindi analizza e inserisce i dati in algoritmi software.
Per ogni fase di elaborazione dei dati, Hadoop riscrive i dati nella memoria esterna, aumentando la latenza. Pertanto, non è adatto per attività di elaborazione in tempo reale, ma è ideale per carichi di lavoro con ritardi tollerabili. Ad esempio, Hadoop è adatto per analizzare i record di vendita mensili ma potrebbe non essere la scelta migliore per determinare in tempo reale il sentiment del marchio dai feed dei social media.
Apache Spark, invece, è progettato per elaborare enormi quantità di dati in tempo reale.
Invece di accedere ai dati dall'archiviazione esterna, Spark copia i dati nella RAM prima di elaborarli. Riscrive i dati nello spazio di archiviazione esterno solo dopo aver completato un'attività specifica. La scrittura e la lettura dalla RAM sono esponenzialmente più veloci rispetto a un'unità esterna. Inoltre, Spark riutilizza i dati recuperati per numerose operazioni.
Pertanto, Spark offre prestazioni migliori di Hadoop in vari gradi per l'elaborazione di dati sia semplice che complessa.
Machine learning
Apache Spark fornisce una libreria di machine learning chiamata MLlib. I data scientist utilizzano MLlib per eseguire analisi di regressione, classificazione e altre attività di machine learning. Puoi anche addestrare modelli di machine learning con dati strutturati e non strutturati e implementarli per applicazioni aziendali.
Al contrario, Apache Hadoop non dispone di librerie di machine learning integrate. Invece, puoi integrare Spark con altri software come Apache Mahout per creare sistemi di machine learning. La scelta del software dipende dai requisiti specifici del carico di lavoro. Puoi considerare aspetti come la dimensione e la complessità dei dati, il tipo di modelli di machine learning che desideri utilizzare e i requisiti di prestazioni e scalabilità della tua applicazione.
Sicurezza
Apache Hadoop è progettato con solide funzionalità di sicurezza per salvaguardare i dati. Ad esempio, Hadoop utilizza la crittografia e il controllo degli accessi per impedire a parti non autorizzate di accedere e manipolare l'archiviazione di dati.
Apache Spark, tuttavia, dispone di protezioni di sicurezza limitate di per sé. Secondo Apache Software Foundation, devi abilitare la funzionalità di sicurezza di Spark e assicurarti che l'ambiente su cui viene eseguito sia sicuro.
Spark supporta diversi tipi di implementazione, alcuni dei quali più sicuri di altri. Ad esempio, l'implementazione di Spark su Hadoop migliora la sicurezza complessiva grazie all'archiviazione distribuita crittografata di Hadoop.
Scalabilità
La scalabilità con Hadoop richiede meno sforzo rispetto a Spark. Se hai bisogno di maggiore potenza di elaborazione, puoi aggiungere nodi o computer aggiuntivi su Hadoop a un costo ragionevole.
Al contrario, la scalabilità delle implementazioni di Spark richiede in genere un investimento in più RAM. I costi possono aumentare rapidamente per l'infrastruttura on-premise.
Costo
Apache Hadoop è più conveniente da configurare ed eseguire perché utilizza dischi rigidi per l'archiviazione e l'elaborazione dei dati. Puoi configurare Hadoop su computer standard o di fascia bassa.
Al contempo, elaborare i Big Data con Spark costa di più poiché utilizza la RAM per l'elaborazione in memoria. La RAM è generalmente più costosa di un disco rigido con dimensioni di archiviazione uguali.
Quando usare Hadoop e Spark
Apache Spark è stato introdotto per superare i limiti dell'architettura di accesso all'archiviazione esterna di Hadoop. Apache Spark sostituisce la libreria di analisi dei dati originale di Hadoop, MapReduce, con funzionalità di elaborazione di machine learning più veloci.
Tuttavia, Spark non si esclude a vicenda con Hadoop. Sebbene Apache Spark possa funzionare come framework indipendente, per l'analisi dei Big Data molte organizzazioni utilizzano sia Hadoop che Spark.
A seconda dei requisiti aziendali specifici, puoi utilizzare Hadoop, Spark o entrambi per l'elaborazione dei dati. Ecco alcuni aspetti che potresti prendere in considerazione nella tua decisione.
Scalabilità conveniente
Apache Hadoop è l'opzione migliore per creare e scalare una pipeline di elaborazione dei dati a costi contenuti. L'aggiunta di altri computer a un cluster Hadoop esistente può aumentare la capacità di elaborazione di Hadoop. Questa soluzione è più conveniente rispetto all'acquisto di RAM aggiuntiva per scalare il framework Apache Spark.
Elaborazione in batch
L'elaborazione in batch si riferisce a quando si elaborano grandi quantità di dati senza essere limitati a una tempistica prestabilita. Quando si preferisce l'elaborazione in batch, le organizzazioni utilizzano Apache Hadoop perché supporta l'elaborazione parallela su più nodi. Ad esempio, puoi utilizzare Hadoop per generare report di inventario non sensibili al fattore tempo da decine di migliaia di record.
Analisi in tempo reale
Usa Apache Spark se hai a che fare con dati in rapido movimento. Un flusso di dati è costituito da informazioni o dati trasmessi continuamente dal software. Apache Spark è in grado di elaborare flussi di dati in tempo reale e fornire analisi approfondite in tempo reale. Ad esempio, gli istituti finanziari utilizzano Apache Spark per rilevare le frodi nelle transazioni in corso e avvisare i funzionari bancari.
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Capacità di machine learning
Il machine learning implica l'addestramento di funzioni o modelli software con un gran numero di set di dati. Apache Spark è più adatto a tali attività grazie alla sua libreria di machine learning integrata. Ciò significa che Spark può addestrare modelli di machine learning in tempo reale senza integrazioni aggiuntive.
Sicurezza, velocità e analisi interattiva
Puoi usare Hadoop e Spark per sfruttare i punti di forza di entrambi i framework. Hadoop fornisce un'elaborazione distribuita sicura e conveniente. Se esegui Spark su Hadoop, puoi trasferire carichi di lavoro urgenti, come le attività di analisi dei grafici, ai processori di dati in memoria di Spark. Ottieni prestazioni ed elaborazione sicura dell'archiviazione esterna per le tue analisi.
Riepilogo delle differenze tra Hadoop e Spark
| Hadoop |
Spark |
|
| Architettura |
Hadoop archivia ed elabora i dati su uno spazio di archiviazione esterno. |
Spark archivia ed elabora i dati nella memoria interna. |
| Prestazioni |
Hadoop elabora i dati in batch. |
Spark elabora i dati in tempo reale. |
| Costo |
Hadoop ha costi ridotti. |
Spark è relativamente più costoso. |
| Scalabilità |
Hadoop è facilmente scalabile aggiungendo più nodi. |
Spark è relativamente più impegnativo. |
| Machine learning |
Hadoop si integra con librerie esterne per fornire funzionalità di machine learning. |
Spark dispone di librerie di machine learning integrate. |
| Sicurezza |
Hadoop dispone di potenti funzionalità di sicurezza, crittografia dell'archiviazione e controllo degli accessi. |
Spark ha una sicurezza di base. L'IT si basa sulla configurazione di un ambiente operativo sicuro per l'implementazione di Spark. |
In che modo AWS può supportare i tuoi carichi di lavoro relativi ai Big Data?
Amazon EMR è una piattaforma online che ti aiuta a creare, implementare e scalare soluzioni per Big Data in modo conveniente. Supporta vari framework open source per Big Data, tra cui Apache Hadoop e Spark. Le organizzazioni utilizzano Amazon EMR per applicazioni di elaborazione di dati su scala petabyte (PB), analisi interattive e machine learning.
Ecco altri modi per trarre vantaggio dall'utilizzo di Amazon EMR:
- Amazon EMR ridimensiona automaticamente le risorse di elaborazione di cui ha bisogno la tua applicazione di Big Data
- L'esecuzione di applicazioni di Big Data su Amazon EMR costa meno della metà dell'infrastruttura on-premise
- Amazon EMR consente di archiviare set di dati di grandi dimensioni su archivi dati diversi da File system distribuito Hadoop (HDFS). Ad esempio, puoi archiviare su Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) e Amazon DynamoDB.
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