Diferenças entre o MapReduce e o Apache Spark
O Apache Hadoop é uma estrutura de software de código aberto projetada para aumentar de servidores únicos a milhares de máquinas e executar aplicativos em clusters de hardware comum. A estrutura do Apache Hadoop é dividida em duas camadas.
- Sistema de arquivos distribuídos do Hadoop (HDFS)
- Camada de processamento (MapReduce)
Camada de armazenamento do Hadoop, ou seja, o HDFS é responsável pelo armazenamento de dados, enquanto o MapReduce é responsável pelo processamento de dados no Hadoop Cluster. O MapReduce é esse paradigma de programação que permite escalabilidade massiva em centenas ou milhares de servidores em um cluster Hadoop. O MapReduce é uma técnica de processamento e um modelo de programa para computação distribuída com base na linguagem de programação Java. O MapReduce é uma estrutura poderosa para o processamento de conjuntos grandes e distribuídos de dados estruturados ou não estruturados em um cluster Hadoop armazenado no HDFS (Hadoop Distributed File System). Os poderosos recursos do MapReduce são sua escalabilidade.
- O Apache Spark é uma estrutura de tecnologia de computação extremamente rápida e de cluster, projetada para computação rápida em processamento de dados em larga escala. O Apache Spark é um mecanismo de processamento distribuído, mas não vem com o gerenciador de recursos de cluster embutido e o sistema de armazenamento distribuído. Você precisa conectar um gerenciador de cluster e um sistema de armazenamento de sua escolha. O Apache Spark consiste em um núcleo do Spark e um conjunto de bibliotecas semelhantes às disponíveis para o Hadoop. O núcleo é o mecanismo de execução distribuído e um conjunto de idiomas. O Apache Spark suporta linguagens como Java, Scala, Python e R para desenvolvimento de aplicativos distribuídos. Bibliotecas adicionais são construídas sobre o núcleo do Spark para permitir cargas de trabalho que usam streaming, SQL, gráfico e aprendizado de máquina. O Apache Spark é um mecanismo de processamento de dados para modos de lote e streaming com consultas SQL, processamento de gráfico e aprendizado de máquina. O Apache Spark pode ser executado de forma independente e também no Hadoop YARN Cluster Manager e, portanto, pode ler os dados existentes do Hadoop.
- Você pode escolher o Apache YARN ou o Mesos para o gerenciador de cluster do Apache Spark.
- Você pode escolher o Hadoop Distributed File System (HDFS), armazenamento em nuvem do Google, Amazon S3, Microsoft Azure para gerenciador de recursos do Apache Spark.
Comparação cara a cara entre MapReduce x Apache Spark (Infográficos)
Abaixo está a comparação dos 20 principais entre o MapReduce e o Apache Spark
Diferença de chave entre MapReduce e Apache Spark
- O MapReduce é estritamente baseado em disco, enquanto o Apache Spark usa memória e pode usar um disco para processamento.
- O MapReduce e o Apache Spark têm compatibilidade semelhante em termos de tipos de dados e fontes de dados.
- A principal diferença entre o MapReduce e o Spark é que o MapReduce usa armazenamento persistente e o Spark usa conjuntos de dados distribuídos resilientes.
- O Hadoop MapReduce destina-se a dados que não cabem na memória, enquanto o Apache Spark tem um desempenho melhor para os dados que cabem na memória, principalmente em clusters dedicados.
- O Hadoop MapReduce pode ser uma opção econômica devido ao Hadoop como serviço e o Apache Spark é mais econômico devido à memória de alta disponibilidade
- O Apache Spark e o Hadoop MapReduce são tolerantes a falhas, mas comparativamente o Hadoop MapReduce é mais tolerante a falhas que o Spark.
- O Hadoop MapReduce requer habilidades básicas de programação java, enquanto a programação no Apache Spark é mais fácil, pois possui um modo interativo.
- O Spark é capaz de executar tarefas de processamento em lote entre 10 e 100 vezes mais rápido que o MapReduce. Embora as duas ferramentas sejam usadas para processar Big Data.
Quando usar o MapReduce:
- Processamento linear de grandes conjuntos de dados
- Nenhuma solução intermediária é necessária
Quando usar o Apache Spark:
- Processamento de dados rápido e interativo
- Juntando conjuntos de dados
- Processamento de gráficos
- Trabalhos iterativos
- Processamento em tempo real
- Machine Learning
Tabela de comparação do MapReduce vs Apache Spark
| MapReduce | Apache Spark | |
| Processamento de dados | Somente para processamento em lote | Processamento em lote, bem como processamento de dados em tempo real |
| Velocidade de processamento | Mais lento que o Apache Spark, porque se a latência do disco de E / S | 100x mais rápido na memória e 10x mais rápido enquanto roda no disco |
| Categoria | Mecanismo de processamento de dados | Mecanismo de análise de dados |
| Custos | Menos caro comparando o Apache Spark | Mais caro por causa de uma grande quantidade de RAM |
| Escalabilidade | Ambos são escalonáveis limitados a 1000 nós no cluster único | Ambos são escalonáveis limitados a 1000 nós no cluster único |
| Machine Learning | O MapReduce é mais compatível com o Apache Mahout enquanto se integra ao Machine Learning | O Apache Spark possui APIs embutidas para Machine Learning |
| Compatibilidade | Principalmente compatível com todas as fontes de dados e formatos de arquivo | O Apache Spark pode integrar-se a todas as fontes de dados e formatos de arquivo suportados pelo cluster Hadoop |
| Segurança | A estrutura MapReduce é mais segura em comparação com o Apache Spark | O recurso de segurança no Apache Spark está mais evoluindo e amadurecendo |
| Agendador | Dependente do agendador externo | O Apache Spark possui agendador próprio |
| Tolerância ao erro | Usa replicação para tolerância a falhas | O Apache Spark usa RDD e outros modelos de armazenamento de dados para tolerância a falhas |
| Fácil de usar | O MapReduce é um pouco complexo comparando o Apache Spark por causa das APIs JAVA | O Apache Spark é mais fácil de usar devido às APIs ricas |
| Eliminação duplicada | O MapReduce não suporta esses recursos | O Apache Spark processa todos os registros exatamente uma vez, portanto, elimina a duplicação. |
| Suporte de linguas | A linguagem principal é Java, mas linguagens como C, C ++, Ruby, Python, Perl e Groovy também suportam | O Apache Spark suporta Java, Scala, Python e R |
| Latência | Latência muito alta | Comparação muito mais rápida do MapReduce Framework |
| Complexidade | Difícil de escrever e depurar códigos | Fácil de escrever e depurar |
| Comunidade Apache | Open Source Framework para processamento de dados | Open Source Framework para processar dados a uma velocidade mais alta |
| Codificação | Mais linhas de código | Linhas menores de código |
| Modo Interativo | Não interativo | Interativo |
| A infraestrutura | Hardware de commodities | Hardware de nível médio a alto |
| SQL | Suporte através do Hive Query Language | Suporte através do Spark SQL |
Conclusão - MapReduce vs Apache Spark
O MapReduce e o Apache Spark são a ferramenta mais importante para o processamento de Big Data. A principal vantagem do MapReduce é que é fácil dimensionar o processamento de dados em vários nós de computação, enquanto o Apache Spark oferece computação em alta velocidade, agilidade e relativa facilidade de uso, complementos perfeitos para o MapReduce. O MapReduce e o Apache Spark têm uma relação simbiótica entre si. O Hadoop fornece recursos que o Spark não possui, como um sistema de arquivos distribuídos, e o Spark fornece processamento em memória em tempo real para os conjuntos de dados que precisam dele. O MapReduce é uma computação baseada em disco, enquanto o Apache Spark é uma computação baseada em RAM. O MapReduce e o Apache Spark juntos são uma ferramenta poderosa para o processamento de Big Data e tornam o Hadoop Cluster mais robusto.
Artigos recomendados
Este foi um guia para o MapReduce vs Apache Spark, seu significado, comparação cara a cara, diferenças principais, tabela de comparação e conclusão. Você também pode consultar os seguintes artigos para saber mais -
- Comparações úteis do Azure Paas vs Iaas para aprender
- 5 melhores diferenças entre Hadoop e MapReduce
- Precisa saber sobre o MapReduce vs Spark
- Apache Storm vs Apache Spark - Aprenda 15 diferenças úteis
- Apache Hive vs Apache Spark SQL - 13 diferenças surpreendentes
- Perguntas da entrevista Groovy: perguntas surpreendentes