Hadoop ile Spark Arasındaki Fark Nedir?
Apache Hadoop ve Apache Spark, analiz için büyük hacimli verileri yönetmek ve işlemek amacıyla kullanabileceğiniz açık kaynaklı iki çerçevedir. Kuruluşlar, iş zekası için gerçek zamanlı öngörüler elde etmek amacıyla verileri uygun ölçekte ve hızda işlemelidir. Apache Hadoop, büyük veri kümelerini paralel olarak daha hızlı analiz etmek için birden fazla bilgisayarı kümelemenizi sağlar. Apache Spark, her boyuttaki verilerde hızlı analitik sorgular için bellek içi önbelleğe alma ve optimize edilmiş sorgu yürütme kullanır. Spark, veri işlemede yapay zeka ve makine öğreniminden (AI/ML) yararlandığından, Hadoop'tan daha gelişmiş bir teknolojidir. Bununla birlikte, birçok şirket veri analizi hedeflerine ulaşmak için Spark ve Hadoop'u birlikte kullanır.
Hadoop ile Spark arasındaki benzerlikler nelerdir?
Hem Hadoop hem de Spark, verileri geniş ölçekte işlemenize olanak tanıyan dağıtılmış sistemlerdir. Veri işleme herhangi bir nedenle kesintiye uğrarsa bu durumu aşabilirler.
Dağıtılmış büyük veri işleme
Büyük veriler sık sık, sürekli olarak ve çeşitli biçimlerde geniş ölçekte toplanır.
Apache Hadoop, büyük verileri depolamak, yönetmek ve işlemek için veri kümelerini daha küçük alt kümelere veya bölümlere ayırır. Daha sonra bölümleri dağıtılmış bir sunucu ağı üzerinden depolar. Aynı şekilde Apache Spark da iş öngörüleri sağlamak için büyük verileri dağıtılmış düğümler üzerinden işler ve analiz eder.
Kullanım örneklerine bağlı olarak, ideal işlevsellik için hem Hadoop hem de Spark'ı farklı yazılımlarla entegre etmeniz gerekebilir.
Hata toleransı
Apache Hadoop, bir veya birkaç veri işleme düğümü başarısız olsa bile çalışmaya devam eder. Aynı veri bloğunun birden çok kopyasını oluşturur ve bunları birkaç düğümde depolar. Bir düğüm başarısız olduğunda, Hadoop bilgileri başka bir düğümden alır ve veri işlemeye hazırlar.
Bu arada Apache Spark, Resilient Distributed Dataset (RDD) adı verilen özel bir veri işleme teknolojisinden yararlanır. RDD ile Apache Spark, belirli bilgileri depolama alanından nasıl aldığını hatırlar ve temel depolama alanı başarısız olursa verileri yeniden yapılandırabilir.
Temel bileşenler: Hadoop ve Spark çerçeveleri
Hem Hadoop hem de Spark, sistemin çalışması için etkileşime giren ve iş birliği yapan çeşitli yazılım modüllerinden oluşur.
Hadoop bileşenleri
Apache Hadoop'un dört ana bileşeni vardır:
- Hadoop Dağıtılmış Dosya Sistemi (HDFS), büyük veri kümelerini birden fazla bilgisayarda depolayan özel bir dosya sistemidir. Bu bilgisayarlara Hadoop kümeleri adı verilir.
- Yet Another Resource Negotiator (YARN), görevleri planlar ve kaynakları Hadoop üzerinde çalışan uygulamalara tahsis eder.
- Hadoop MapReduce, programların büyük veri işleme görevlerini daha küçük parçalara ayırmasına ve bunları birden fazla sunucuda paralel olarak çalıştırmasına olanak tanır.
- Hadoop Common veya Hadoop Core, diğer Hadoop bileşenleri için gerekli yazılım kitaplıklarını sağlar.
Spark bileşenleri
Apache Spark aşağıdaki bileşenlerle çalışır:
- Spark Core, Apache Spark'ın temel işlevlerini koordine eder. Bu işlevler arasında bellek yönetimi, veri depolama, görev planlama ve veri işleme yer alır.
- Spark SQL, Spark'ın dağıtılmış depolama alanındaki verileri işlemenize olanak tanır.
- Spark Akışı ve Yapılandırılmış Akış, Spark'ın verileri küçük sürekli bloklara ayırarak gerçek zamanlı olarak verimli bir şekilde aktarmasına olanak tanır.
- Machine Learning Library (MLlib), büyük verilere uygulayabileceğiniz çeşitli makine öğrenimi algoritmaları sağlar.
- GraphX, verileri grafiklerle görselleştirmenize ve analiz etmenize olanak tanır.
Temel farklılıklar: Hadoop ve Spark
Hem Hadoop hem de Spark, büyük veriyi farklı şekillerde işlemenize olanak tanır.
Apache Hadoop, iş yükünü tek bir makinede çalıştırmak yerine veri işlemeyi birkaç sunucuya devretmek için oluşturulmuştur.
Bu arada Apache Spark, Hadoop'un temel sınırlamalarını aşan daha yeni bir veri işleme sistemidir. Büyük veri kümelerini işleme yeteneğine rağmen, Hadoop bunu yalnızca gruplar halinde ve önemli bir gecikmeyle yapar.
Mimari
Hadoop, Hadoop Dağıtılmış Dosya Sistemi (HDFS) adlı yerel bir dosya sistemine sahiptir. HDFS, Hadoop'un büyük veri bloklarını birden çok daha küçük tek biçimli bloklara bölmesine olanak tanır. Ardından küçük veri bloklarını sunucu gruplarında saklar.
Bu arada, Apache Spark'ın kendi yerel dosya sistemi yoktur. Birçok kuruluş, verileri depolamak, yönetmek ve almak için Hadoop'un dosya sisteminde Spark'ı çalıştırır.
Alternatif şekilde, Spark için veri depolama seçenekleri olarak Amazon Redshift veya Amazon Basit Depolama Hizmeti'ni (Amazon S3) kullanabilirsiniz.
Performans
Hadoop, büyük veri kümelerini gruplar halinde işleyebilir ancak daha yavaş olabilir. Hadoop, verileri işlemek için bilgileri harici depolamadan okur ve ardından analiz edip yazılım algoritmalarına girer.
Hadoop, her veri işleme adımı için verileri harici depolamaya geri yazar ve bu da gecikmeyi artırır. Bu nedenle, gerçek zamanlı işleme görevleri için uygun değildir ancak tolere edilebilir zaman gecikmeleri olan iş yükleri için idealdir. Örneğin Hadoop, aylık satış kayıtlarını analiz etmek için uygundur. Ancak sosyal medya akışlarındaki gerçek zamanlı marka duyarlılığını belirlemek için en iyi seçim olmayabilir.
Apache Spark ise çok büyük miktarda veriyi gerçek zamanlı olarak işleyecek şekilde tasarlanmıştır.
Spark, verilere harici depolamadan erişmek yerine verileri işlemeden önce RAM'e kopyalar. Verileri yalnızca belirli bir görevi tamamladıktan sonra harici depolamaya geri yazar. RAM'den yazma ve okuma, aynı işlemi harici bir sürücü ile yapmaktan kat kat daha hızlıdır. Dahası Spark, alınan verileri çok sayıda işlem için yeniden kullanır.
Bu nedenle Spark, hem basit hem de karmaşık veri işleme için değişen derecelerde Hadoop'tan daha iyi bir performans gösterir.
Makine öğrenimi
Apache Spark, MLlib adı verilen bir makine öğrenimi kitaplığı sunar. Veri bilimciler; regresyon analizi, sınıflandırma, ve diğer makine öğrenimi görevleri için MLlib'i kullanır. Ayrıca yapılandırılmamış ve yapılandırılmış verilerle makine öğrenimi modellerini eğitebilir ve bunları iş uygulamaları için dağıtabilirsiniz.
Buna karşılık Apache Hadoop, yerleşik makine öğrenimi kitaplıklarına sahip değildir. Bunun yerine, makine öğrenimi sistemleri oluşturmak için Spark'ı Apache Mahout gibi diğer yazılımlarla entegre edebilirsiniz. Yazılım seçimi, iş yükünün özel gereksinimlerine bağlıdır. Verilerin boyutu ve karmaşıklığı, kullanmak istediğiniz makine öğrenimi modellerinin türü ve uygulamanızın performans ve ölçeklenebilirlik gereksinimleri gibi konuları göz önünde bulundurabilirsiniz.
Güvenlik
Apache Hadoop, verileri korumak için sağlam güvenlik özellikleriyle tasarlanmıştır. Örneğin Hadoop, yetkisiz tarafların veri depolamaya erişmesini ve bunları değiştirmesini önlemek için şifreleme ve erişim denetimi kullanır.
Bununla birlikte Spark, kendi başına sınırlı güvenlik korumalarına sahiptir. Apache Software Foundation'a göre, Spark'ın güvenlik özelliğini etkinleştirmeniz ve üzerinde çalıştığı ortamın güvenli olduğundan emin olmanız gerekir.
Spark, bazıları diğerlerinden daha güvenli olan çeşitli dağıtım türlerini destekler. Örneğin Spark'ı Hadoop üzerinde dağıtmak, Hadoop'un şifreli dağıtılmış depolaması sayesinde genel güvenliği artırır.
Ölçeklenebilirlik
Hadoop ile ölçeklendirme yapmak, Spark'tan daha az çaba gerektirir. Daha fazla işlem gücüne ihtiyacınız varsa Hadoop'a makul bir maliyetle ek düğümler veya bilgisayarlar ekleyebilirsiniz.
Buna karşılık, Spark dağıtımlarını ölçeklendirmek genellikle daha fazla RAM'e yatırım yapmayı gerektirir. Şirket içi altyapı için maliyetler hızla artabilir.
Maliyet
Apache Hadoop, verileri depolamak ve işlemek için sabit diskler kullandığından kurulumu ve çalıştırılması daha uygun maliyetlidir. Hadoop'u standart veya düşük özellikli bilgisayarlara kurabilirsiniz.
Bu arada, bellek içi işleme için RAM kullandığından büyük verileri Spark ile işlemek daha maliyetlidir. RAM genellikle eşit depolama boyutuna sahip bir sabit diskten daha pahalıdır.
Kullanım zamanı: Hadoop ve Spark
Apache Spark, Hadoop'un harici depolama erişim mimarisinin sınırlamalarını aşmak için kullanıma sunuldu. Apache Spark, daha hızlı makine öğrenimi işleme yetenekleriyle Hadoop'un orijinal veri analizi kitaplığı MapReduce'un yerini alır.
Ancak Spark ile Hadoop birbirinden tamamen bağımsız olarak kullanılmak zorunda değildir. Apache Spark bağımsız bir çerçeve olarak çalışabilirken birçok kuruluş büyük veri analizi için hem Hadoop hem de Spark kullanır.
Belirli iş gereksinimlerine bağlı olarak veri işleme için Hadoop, Spark veya her ikisini birden kullanabilirsiniz. Kararınızı verirken dikkate alabileceğiniz bazı noktalar burada verilmiştir.
Uygun maliyetli ölçeklendirme
Apache Hadoop, uygun maliyetli bir veri işleme işlem hattı oluşturmak ve ölçeklendirmek için daha iyi bir seçenektir. Mevcut bir Hadoop kümesine daha fazla bilgisayar eklemek Hadoop'un işleme kapasitesini artırabilir. Bu, Apache Spark çerçevesini ölçeklendirmek için ek RAM satın almaktan daha ekonomiktir.
Toplu işleme
Toplu işleme, öngörülen bir zaman çizelgesiyle sınırlı kalmadan çok sayıda veriyi işlemeniz anlamına gelir. Toplu işleme tercih edildiğinde kuruluşlar, birden çok düğümde paralel işlemeyi desteklediği için Apache Hadoop kullanır. Örneğin, Hadoop'u on binlerce kayıttan zamana duyarlı olmayan envanter raporları oluşturmak için kullanabilirsiniz.
Gerçek zamanlı analiz
Hızlı hareket eden verilerle çalışıyorsanız Apache Spark'ı kullanın. Veri akışı, yazılım tarafından sürekli olarak iletilen bilgi veya verilerdir. Apache Spark, canlı veri akışlarını işleyebilir ve gerçek zamanlı olarak bilgilendirici analizler sağlayabilir. Örneğin, finans kurumları devam eden işlemlerde sahtekarlığı tespit etmek ve banka görevlilerini uyarmak için Apache Spark kullanır.
Akış verileri hakkında bilgi edinin »
Makine öğrenimi özelliği
Makine öğrenimi, yazılım işlevlerini veya modelleri çok sayıda veri kümesiyle eğitmeyi içerir. Apache Spark, yerleşik makine öğrenimi kitaplığı sayesinde bu tür görevler için daha uygundur. Bu, Spark'ın makine öğrenimi modellerini ek entegrasyonlar olmadan gerçek zamanlı olarak eğitebileceği anlamına gelir.
Güvenlik, hız ve etkileşimli analiz
Her iki çerçevenin güçlü yönlerinden yararlanmak için Hadoop ve Spark'ı kullanabilirsiniz. Hadoop güvenli ve uygun fiyatlı dağıtılmış işleme sağlar. Spark'ı Hadoop üzerinde çalıştırırsanız grafik analizi görevleri gibi zamana duyarlı iş yüklerini Spark'ın bellek içi veri işlemcilerine kaydırabilirsiniz. Analizleriniz için performans ve güvenli harici depolama işleme elde edersiniz.
Farklılıkların özeti: Hadoop ve Spark
| Hadoop |
Spark |
|
| Mimari |
Hadoop, verileri harici depolama alanında depolar ve işler. |
Spark, verileri dahili bellekte depolar ve işler. |
| Performans |
Hadoop verileri toplu olarak işler. |
Spark verileri gerçek zamanlı olarak işler. |
| Maliyet |
Hadoop uygun fiyatlıdır. |
Spark nispeten daha pahalıdır. |
| Ölçeklenebilirlik |
Hadoop daha fazla düğüm ekleyerek kolayca ölçeklenebilir. |
Spark nispeten daha zorlayıcıdır. |
| Makine öğrenimi |
Hadoop, makine öğrenimi özellikleri sağlamak için harici kitaplıklarla entegre olur. |
Spark dahili makine öğrenimi kitaplıklarına sahiptir. |
| Güvenlik |
Hadoop güçlü güvenlik özelliklerine, depolama şifrelemesine ve erişim denetimine sahiptir. |
Spark temel düzeyde bir güvenliğe sahiptir. BT, Spark dağıtımı için güvenli bir çalışma ortamı oluşturmanızı bekler. |
AWS, büyük veri iş yüklerinizi nasıl destekleyebilir?
Amazon EMR, büyük veri çözümlerini uygun fiyata oluşturmanıza, dağıtmanıza ve ölçeklendirmenize yardımcı olan çevrimiçi bir platformdur. Apache Hadoop ve Spark dahil olmak üzere çeşitli açık kaynaklı büyük veri çerçevelerini destekler. Kuruluşlar, petabayt (PB) ölçeğinde veri işleme, etkileşimli analiz ve makine öğrenimi uygulamaları için Amazon EMR kullanır.
Amazon EMR kullanımından yararlanabileceğiniz diğer yollardan bazıları şunlardır:
- Amazon EMR, büyük veri uygulamanızın ihtiyaç duyduğu işlem kaynaklarını otomatik olarak ölçeklendirir.
- Amazon EMR'de büyük veri uygulamaları çalıştırmak, şirket içi altyapının yarısından daha az maliyetlidir.
- Amazon EMR, Hadoop Dağıtılmış Dosya Sistemi'nin (HDFS) yanı sıra veri depolarında büyük veri kümelerini depolamanıza olanak tanır. Örneğin, Amazon Basit Depolama Hizmeti (Amazon S3) ve Amazon DynamoDB'de depolayabilirsiniz.
Hemen bir hesap oluşturarak Amazon Web Services'ta (AWS) Hadoop ve Spark kullanmaya başlayın.
