Com várias estruturas de big data disponíveis no mercado, escolher o certo é um desafio. É improvável que uma abordagem clássica de comparar os prós e contras de cada plataforma ajude, pois as empresas devem considerar cada estrutura da perspectiva de suas necessidades particulares. Enfrentando múltiplos hadoop mapReduce vs. Apache Spark solicitações, nosso Big Data Consulting Protitions Compare duas estruturas líderes para responder a uma pergunta ardente: qual opção escolher – Hadoop MapReduce ou Spark.
Uma Alance rápida na situação do mercado
De acordo com relatórios de Datanyze, Hadoop e Fagulha estão entre as cinco principais tecnologias de processamento de big data. O Hadoop (incluindo o MapReduce como parte da estrutura) está classificado como o 2º lugar, com mais de 11.634 empresas usando a tecnologia. A Apache Spark é classificada em 5º lugar e é usada por 7.064 empresas. As ações de mercado dos técnicas são de 11,72% e 7,12%, respectivamente. No entanto, levando em consideração que os cálculos do Hadoop são feitos com base nas taxas de adoção de diferentes tecnologias da família Hadoop, como HDFs, fios e MapReduce, é possível concluir que o Hadoop MapReduce e a Spark desfrutam de popularidade igual.
Para fazer a feira de comparação, contrastaremos o Spark com o Hadoop MapReducecomo ambos são responsáveis pelo processamento de dados.
A principal diferença entre o Hadoop MapReduce e Spark
De fato, a principal diferença entre o Hadoop MapReduce e a Spark está na abordagem do processamento: o Spark pode fazer isso na memória, enquanto o Hadoop MapReduce deve ler e escrever em um disco. Como resultado, a velocidade do processamento difere significativamente – a Spark pode ser até 100 vezes mais rápida. No entanto, o volume de dados processados também difere: o Hadoop MapReduce é capaz de trabalhar com conjuntos de dados muito maiores que o Spark.
Agora, vamos dar uma olhada nas tarefas para as tarefas em que cada estrutura é boa.
Tarefas Hadoop MapReduce é bom para
- Processamento linear de enormes conjuntos de dados. O Hadoop MapReduce permite o processamento paralelo de enormes quantidades de dados. Ele quebra um pedaço grande em os menores a serem processados separadamente em diferentes nós de dados e reúne automaticamente os resultados nos vários nós para retornar um único resultado. Caso o conjunto de dados resultante seja maior que o RAM disponível, o Hadoop MapReduce pode superar a Spark.
- Um econômico Solução, se não houver resultados imediatos. Nosso Equipe Hadoop Considera mapear uma boa solução se a velocidade do processamento não for crítica. Por exemplo, se o processamento de dados puder ser feito durante o horário noturno, faz sentido considerar o uso do Hadoop MapReduce.
Tarefas Spark é bom para
- Processamento de dados rápido. O processamento na memória torna o Spark mais rápido que o Hadoop MapReduce-até 100 vezes para dados em RAM e até 10 vezes para dados em armazenar.
- Processamento iterativo. Se a tarefa é processar dados repetidamente – o Spark derrota o Hadoop MapReduce. Os conjuntos de dados distribuídos resilientes (RDDs) da Spark permitem várias operações de mapa na memória, enquanto o Hadoop MapReduce precisa escrever resultados intermediários em um disco.
- Processamento quase em tempo real. Se uma empresa precisar de informações imediatas, deve optar por Spark e seu processamento na memória.
- Processamento de gráficos. O modelo computacional da Spark é bom para cálculos iterativos típicos no processamento de gráficos. E o Apache Spark possui GraphX - uma API para computação gráfica.
- Aprendizado de máquina. O Spark tem Mllib-uma biblioteca de aprendizado de máquina embutida, enquanto o Hadoop precisa de terceiros para fornecê-lo. O MLLIB possui algoritmos prontos para uso que também são executados na memória. Mas, se necessário, nosso Spark Specialists Ajustará e ajustará -os a adaptar às suas necessidades.
- Juntando conjuntos de dados. Devido à sua velocidade, o Spark pode criar todas as combinações mais rapidamente, embora o Hadoop possa ser melhor se for necessário unir conjuntos de dados muito grandes que exigem muito embaralhamento e classificação.
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Spark vs. Hadoop MapReduce: A Comparação final
| Parâmetro | Fagulha | MapReduce |
| Uso da memória e eficiência no manuseio de grandes conjuntos de dados | Requer RAM suficiente. Melhor para operações que se encaixam na memória disponível. | Depende muito do armazenamento de disco e é adequado para conjuntos de dados maiores que a capacidade de RAM disponível. Melhor para conjuntos de dados muito grandes com volume de dados excedendo a memória disponível. |
| Conveniência para desenvolvedores | Simplifica o desenvolvimento (devido às APIs em Python, Scala, Java, R) e ao suporte para conchas interativas e bibliotecas internas para SQL, aprendizado de máquina, processamento de gráficos, streaming. | Requer desenvolvedores para escrever mais código de caldeira e não possui um modo interativo. Pode ser usado com o Apache Impala e / ou Hive para simplificar o processo. |
| Segurança | Falta recursos independentes de segurança e depende fortemente da integração com os elementos dos ecossistemas Hadoop, por exemplo, HDFS, YARN. | Os recursos de segurança madura são inerentes ao ecossistema Hadoop, por exemplo, autenticação, autorização e mecanismos de criptografia. |
| Compatibilidade | Compatível com uma variedade de fontes de dados, armazenamento e formatos, gerentes de cluster e linguagens de programação, incluindo fora do ecossistema Apache (por exemplo, Amazon S3 e Azure Lake Storage). | Intimamente ligado ao ecossistema Apache. Principalmente compatível com HDFs para armazenamento de dados e fios para gerenciamento de cluster, cobre apenas formatos de dados apoiados pelo Hadoop, como arquivos de sequência. |
| Melhores casos de uso de uma perspectiva técnica | Tarefas rápidas na memória, como processamento iterativo, processamento em tempo real e gráfico, aprendizado de máquina e cargas de trabalho de inteligência artificial. | Processamento linear de conjuntos de dados enormes. |
| Melhores casos de uso de uma perspectiva de negócios |
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Qual estrutura escolher?
Muitas fontes afirmam que a Spark está ganhando mais popularidade do que o MapReduce. No entanto, a tendência é impulsionada pela crescente necessidade de cargas de trabalho em tempo real e associada a ML/A-Ai e não pelo fato de que o MapReduce é pior pelo design. Portanto, a linha inferior é que a opção exata da tecnologia dependerá do caso de uso específico.
Processamento linear de conjuntos de dados enormes é a vantagem do Hadoop MapReduce, enquanto o Spark entrega Processamento iterativo e análises em tempo real em conjuntos de dados de menor escala. No entanto, em muitos casos, descobrimos que o Spark pode ser adicionado ao lado do Hadoop MapReduce, em vez de substituí -lo completamente. A ótima notícia é que o Spark é totalmente compatível com o ecossistema Hadoop e funciona sem problemas com o sistema de arquivos distribuído Hadoop, a Apache Hive, etc.
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