Diferença entre Hadoop e Apache Spark

O Hadoop vs Apache Spark é uma estrutura de big data e contém algumas das ferramentas e técnicas mais populares que as marcas podem usar para realizar tarefas relacionadas a big data. O Apache Spark, por outro lado, é uma estrutura de computação de cluster de código aberto. Embora o Hadoop e o Apache Spark possam parecer concorrentes, eles não realizam as mesmas tarefas e, em algumas situações, podem até trabalhar juntos. Embora seja relatado que o Spark pode funcionar mais de 100 vezes mais rápido que o Hadoop em alguns cenários, ele não possui seu próprio sistema de armazenamento. Esse é um critério importante, pois o armazenamento distribuído é um dos aspectos mais importantes dos projetos de dados.

Então, o que exatamente é Big Data?

Big data é um grande chavão que ajuda organizações e empresas a entender grandes quantidades de dados. Ele recebeu muita atenção na última década e, em termos simples, é definido como big data tão grande para uma empresa que não pode ser processado usando fontes convencionais. Ferramentas novas estão sendo desenvolvidas diariamente para que as empresas possam começar a entender essa quantidade crescente de dados. É por isso que o big data é uma das maiores tendências tecnológicas que afetarão os resultados de marcas e empresas em todo o mundo.

Qual é o tamanho do Big Data e com que rapidez esse setor está crescendo?

A tecnologia sempre teve um papel essencial no funcionamento de marcas e empresas em todo o mundo. Isso ocorre porque a tecnologia ajuda as empresas a aumentar seus lucros e produtividade de maneira eficaz. Por exemplo, em sua apresentação, Keg Kruger descreveu como o censo dos EUA fez uso do Sistema de Tabulação Hollerith, onde muitos dados precisavam ser tabulados de maneira mecânica. Para lidar com a enorme quantidade de dados, Hollerith foi combinada com outras três empresas para formar a Computing Tabulating Recording Corporation, hoje chamada IBM ou International Business Machines.

Os dados são medidos em bytes, que é uma unidade usada para medir informações digitais. No campo, 8 bits é igual a um byte. De gigabytes a petabytes, o mundo do big data está se expandindo. Alguns valores de dados são chamados gigabyte, terabyte, petabyte e exabyte, entre outros.

Para colocar as coisas em perspectiva, um gigabyte é igual a 1024 megabytes, que são dados armazenados em um único DVD, enquanto um petabyte é a quantidade de dados armazenados em CDs com cerca de 3, 2 quilômetros de altura ou vale 13 anos de vídeo em TV HD enquanto um exabyte é igual a um bilhão de gigabytes.

Algumas das principais características do Big Data podem ser mencionadas abaixo:

  1. O volume de dados: a quantidade de dados é uma das maiores características do Big data. Quando o tamanho e o potencial dos dados são grandes, há mais chances deles serem qualificados para serem chamados de big data. O nome Big Data em si contém a palavra e ela própria é uma característica do tamanho.
  2. Variedade de dados: outra característica do Big data é a variedade. Também é importante que a análise de dados precise ser realizada com base nos dados mencionados. Além disso, também é importante que os analistas possam usar esses dados para extrair informações valiosas que, por sua vez, podem ajudar a empresa a atingir suas metas e objetivos.
  3. A velocidade dos dados: Aqui, o termo velocidade refere-se à velocidade na qual os dados são gerados e processados. Isso é extremamente importante porque a velocidade na qual os dados são processados ​​desempenha um papel importante em ajudar as empresas a atingir seus objetivos. Quanto mais rápido os dados forem processados, mais rapidamente as empresas poderão alcançar o próximo estágio de desenvolvimento de maneira eficaz.
  4. Variabilidade: outro recurso do Big Data é a variabilidade. Isso significa que os dados devem ser gerenciados de maneira ineficaz para que não haja inconsistência neles. Uma inconsistência de dados deve ser tratada de maneira eficaz para não afetar a qualidade dos dados em nenhum estágio.
  5. Natureza complexa dos dados: as empresas e as marcas hoje gerenciam toneladas de dados provenientes de várias fontes. Esses dados precisam ser vinculados, conectados e correlacionados para que as empresas possam entender essas idéias e usá-las para criar campanhas e planos eficazes. É por isso que a complexidade é um dos recursos mais integrais do big data.

Portanto, não é de surpreender que o big data seja um dos maiores fatores a influenciar o funcionamento das empresas de várias formas. Em muitos setores, empresas e startups talentosas estão usando o poder do big data para criar soluções inovadoras e competitivas. Por exemplo, o setor de saúde se beneficiou bastante do uso de soluções de big data. Nesse setor, os pioneiros em dados estão analisando efetivamente os resultados de ensaios médicos e, assim, descobrindo novos benefícios e riscos de medicamentos e vacinas. Esses testes que usam soluções de big data são muito mais amplos que os clínicos, permitindo assim que o setor de saúde amplie seu potencial e assedie oportunidades ilimitadas de maneira eficaz. Outras indústrias também estão acordando lentamente para isso e há uma maior adoção de técnicas de dados de empresas de todos os tamanhos e setores. Esse conhecimento está permitindo que as marcas não apenas ofereçam produtos novos e inovadores ao seu público atual, mas também criem designs inovadores para uso futuro.

Hoje, muitas organizações estão no meio de muitos fluxos de informações, onde dados sobre produtos e serviços, compradores e vendedores, intenções dos consumidores, entre outros, devem ser estudados de maneira adequada. Se as marcas quiserem sobreviver nos mercados futuros, deverão poder usar os recursos oferecidos pelo Big Data de maneira eficaz e bem-sucedida. Um dos aspectos mais importantes da adoção de big data é a estrutura que as empresas gostariam de adotar para seu uso. Duas das estruturas de big data mais populares que existem no mercado incluem Hadoop e Spark. Embora o Spark tenha ultrapassado o Hadoop como o código-fonte aberto mais ativo, essas duas estruturas são usadas por várias empresas em todos os setores. Embora a comparação entre o Hadoop e o Apache Spark não seja realmente possível, ambos os sistemas têm usos e funções muito semelhantes.

Infográficos sobre Hadoop vs Apache Spark

Abaixo está o top 6 comparações entre Hadoop e Apache Spark

Tanto o Hadoop quanto o Apache Spark são uma estrutura de big data e contêm algumas das ferramentas e técnicas mais populares que as marcas podem usar para realizar tarefas relacionadas a big data.

Criado por Doug Cutting e Mike Cafarella, o Hadoop foi criado no ano de 2006. Naquela época, ele foi desenvolvido para oferecer suporte à distribuição do projeto do mecanismo de pesquisa Nutch. Mais tarde, tornou-se uma das estruturas de big data mais importantes e, até recentemente, dominava o mercado como um dos principais players. O Apache Spark, por outro lado, é uma estrutura de computação de cluster de código aberto que foi desenvolvida na AMPLab na Califórnia. Mais tarde, foi doado para a Apache Software Foundation, onde permanece hoje. Em fevereiro de 2014, o Spark se tornou um projeto Apache de nível superior e, em novembro do mesmo ano, a equipe de engenharia da Databricks estabeleceu um novo recorde em classificação capaz de grande porte com o uso da estrutura Spark. Tanto o Hadoop quanto o Apache Spark são uma estrutura de dados extremamente popular usada por várias empresas e competindo entre si por mais espaço no mercado.

Embora o Hadoop e o Apache Spark possam parecer concorrentes, eles não realizam as mesmas tarefas e, em algumas situações, podem até trabalhar juntos. Embora seja relatado que o Spark pode funcionar mais de 100 vezes mais rápido que o Hadoop em alguns cenários, ele não possui seu próprio sistema de armazenamento. Esse é um critério importante, pois o armazenamento distribuído é um dos aspectos mais importantes dos projetos de dados. Isso ocorre porque a estrutura de armazenamento de dados permite que os dados sejam armazenados em conjuntos de dados multi-PETA que, por sua vez, podem ser armazenados em um número infinito de discos rígidos, tornando-os extremamente econômicos. Além disso, as estruturas de dados devem ser escalonáveis ​​por natureza, para que mais drivers possam ser adicionados à rede à medida que o tamanho dos dados aumenta. Como o Spark não possui seu próprio sistema para armazenamento de dados, essa estrutura requer um que seja fornecido por outra parte. É por isso que, para muitos projetos de Big Data, as empresas que instalam o Spark para aplicativos de análise avançada, geralmente também usam o sistema de arquivos distribuídos Hadoop para armazenamento de dados.

A velocidade é, portanto, a única coisa que dá ao Spark uma vantagem extra sobre o Hadoop. Porque o Spark lida com suas funções, copiando-as do armazenamento físico distribuído. Como não há discos rígidos mecânicos desajeitados e lentos no Spark, a velocidade na qual ele pode executar suas funções em comparação com o Hadoop é mais rápida. No caso do Hadoop, os dados gravados são salvos no sistema MapReduce do Hadoop, que também grava todos os dados de volta no meio de armazenamento físico após cada função. Essa cópia dos dados foi feita para que uma recuperação completa fosse possível, caso algo desse errado durante o processo. Como os dados armazenados de maneira eletrônica são mais voláteis, isso foi considerado importante. No caso do sistema Spark, os dados são organizados em um sistema chamado de conjuntos de dados distribuídos resilientes que podem ser recuperados caso algo dê errado durante o processo de big data.

Outra coisa que coloca o Spark à frente do Hadoop é que o Spark é capaz de processar tarefas em tempo real e possui aprendizado de máquina avançado. O processamento em tempo real significa que os dados podem ser inseridos em um aplicativo analítico no momento em que são conhecidos e informações podem ser obtidas imediatamente. Isso significa que ações imediatas podem ser tomadas com base nessas informações, permitindo que as empresas aproveitem as oportunidades atuais. Além disso, os aprendizados de máquina são definidos como algoritmos capazes de pensar por si mesmos, permitindo que eles criem uma solução para grandes conjuntos de dados. Esse é o tipo de tecnologia que está no cerne das indústrias avançadas e pode ajudar a administração a lidar com os problemas antes que eles surjam, por um lado, e também criar tecnologia inovadora, responsável por carros e navios sem motorista, por outro.

O Hadoop e o Apache Spark são, portanto, dois sistemas de banco de dados diferentes e aqui estão algumas coisas que os diferenciam:

  1. Ambos os sistemas funcionam de maneira diferente: Hadoop vs Apache Spark são estruturas de big data que possuem funções diferentes. Enquanto o Hadoop é uma infraestrutura de dados distribuídos, que distribui uma enorme coleção de dados entre vários nós. Isso significa que os usuários do Hadoop não precisam investir e manter um hardware personalizado extremamente caro. Ao indexar e acompanhar os dados, ele permite que as empresas façam o mesmo de maneira rápida e rápida. Por outro lado, o Spark é uma ferramenta de processamento de dados que opera no armazenamento de dados distribuídos, mas não distribui o armazenamento.
  2. É possível usar um sistema sem o outro: O Hadoop fornece aos usuários não apenas um componente de armazenamento (Hadoop Distributed File System), mas também um componente de processamento chamado MapReduce. Isso significa que os usuários que adquiriram o Hadoop não precisam adquirir o Spark para suas necessidades de processamento. Ao mesmo tempo, os usuários do Spark não precisam instalar nada relacionado ao Hadoop. Como o Spark não possui um sistema de gerenciamento de arquivos, se as marcas precisarem de um, elas poderão integrar um sistema baseado em nuvem que não precisa estar relacionado ao Hadoop.
  3. O Spark é muito mais rápido que o Hadoop, mas nem todas as organizações podem precisar de análises para funcionar em uma velocidade tão rápida: o estilo de processamento do MapReduce é bom, mas se suas empresas tiverem funções mais estáticas, elas também poderão realizar funções de análise de dados por meio de processamento em lote. No entanto, se as empresas precisarem transmitir dados de sensores no chão de fábrica ou exigir várias operações, é melhor investir no software de big data Spark. Além disso, muitos algoritmos de aprendizado de máquina exigem várias operações e alguns aplicativos comuns para a ferramenta Spark incluem recomendação de produto on-line, monitoramento de máquina e segurança cibernética, entre outros.

Hadoop vs Apache Spark são realmente duas grandes estruturas de Big Data existentes no mercado hoje. Embora ambas as estruturas do Hadoop e Apache Spark sejam frequentemente lançadas em uma batalha pelo domínio, elas ainda têm muitas funções que as tornam extremamente importantes em sua própria área de influência. Eles trabalham em situações diferentes e geralmente tendem a desempenhar funções únicas e distintas.

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Este foi um guia para o Hadoop vs Apache Spark. Aqui discutimos que a era do big data é algo que todas as marcas devem considerar para que possam produzir resultados de maneira eficaz, porque o futuro pertence às empresas que extraem valor dos dados em uma moda de sucesso. Você também pode consultar o seguinte artigo do Hadoop vs Apache Spark para saber mais -

  1. Hadoop vs Apache Spark - coisas interessantes que você precisa saber
  2. Apache Hadoop vs Apache Spark | As 10 melhores comparações úteis para saber
  3. Hadoop vs Hive - Descubra as melhores diferenças
  4. Big Data vs Apache Hadoop - As 4 principais comparações que você deve aprender
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