Diferença entre Hadoop e Spark
O Hadoop é uma estrutura de código-fonte aberto que permite armazenar e processar big data, em um ambiente distribuído entre clusters de computadores. O Hadoop foi projetado para expandir de um único servidor para milhares de máquinas, onde todas as máquinas oferecem computação e armazenamento local. O Spark é um cluster de computação de código aberto projetado para computação rápida. Ele fornece uma interface para programar clusters inteiros com paralelismo implícito de dados e tolerância a falhas. O principal recurso do Spark é a computação em cluster na memória que aumenta a velocidade de um aplicativo.
Hadoop
- Hadoop é uma marca registrada da fundação de software Apache. Ele utiliza um modelo de programação simples para executar a operação necessária entre os clusters. Todos os módulos no Hadoop são projetados com uma premissa fundamental de que falhas de hardware são ocorrências comuns e devem ser tratadas pela estrutura.
- Ele executa o aplicativo usando o algoritmo MapReduce, onde os dados são processados em paralelo em diferentes nós da CPU. Em outras palavras, a estrutura do Hadoop é capaz o suficiente para desenvolver aplicativos, que são capazes de executar em clusters de computadores e podem executar uma análise estatística completa para uma enorme quantidade de dados.
- O núcleo do Hadoop consiste em uma parte de armazenamento, conhecida como Hadoop Distributed File System e uma parte de processamento chamada modelo de programação MapReduce. O Hadoop basicamente divide os arquivos nos grandes blocos e os distribui pelos clusters, transfere o código do pacote em nós para processar dados em paralelo.
- Esse conjunto de dados de abordagem deve ser processado de maneira mais rápida e eficiente. Outros módulos do Hadoop são o Hadoop comum, que é um monte de bibliotecas e utilitários Java retornados pelos módulos do Hadoop. Essas bibliotecas fornecem um sistema de arquivos e abstração no nível do sistema operacional, também contêm arquivos e scripts Java necessários para iniciar o Hadoop. O Hadoop Yarn também é um módulo que está sendo usado para agendamento de tarefas e gerenciamento de recursos de cluster.
Faísca
- O Spark foi construído na parte superior do módulo Hadoop MapReduce e estende o modelo MapReduce para usar com eficiência mais tipos de cálculos, que incluem consultas interativas e processamento de fluxo. O Spark foi introduzido pela fundação de software Apache, para acelerar o processo do software de computação computacional Hadoop.
- O Spark possui seu próprio gerenciamento de cluster e não é uma versão modificada do Hadoop. O Spark utiliza o Hadoop de duas maneiras - uma é armazenamento e a segunda é processamento. Como o gerenciamento de cluster está chegando do Spark, ele usa o Hadoop apenas para fins de armazenamento.
- O Spark é um dos subprojetos do Hadoop que foi desenvolvido em 2009 e, posteriormente, tornou-se open source sob uma licença BSD. Ele possui muitos recursos maravilhosos, modificando certos módulos e incorporando novos módulos. Ajuda a executar um aplicativo em um cluster Hadoop, várias vezes mais rápido na memória.
- Isso é possível reduzindo o número de operações de leitura / gravação no disco. Ele armazena os dados intermediários de processamento na memória, salvando operações de leitura / gravação. O Spark também fornece APIs integradas em Java, Python ou Scala. Assim, pode-se escrever aplicativos de várias maneiras. O Spark não apenas fornece uma estratégia de Mapa e Redução, mas também suporta consultas SQL, Streaming de dados, Aprendizado de Máquina e Algoritmos de Gráfico.
Comparação cara a cara entre Hadoop vs Spark (Infográficos)
Abaixo está a diferença top 8 entre Hadoop e Spark 
Principais diferenças entre Hadoop e Spark
Tanto o Hadoop quanto o Spark são escolhas populares no mercado; vamos discutir algumas das principais diferenças entre o Hadoop e o Spark:
- O Hadoop é uma estrutura de código aberto que usa o algoritmo MapReduce, enquanto o Spark é uma tecnologia de computação em cluster extremamente rápida, que estende o modelo MapReduce para uso eficiente com mais tipos de cálculos.
- O modelo MapReduce do Hadoop lê e grava em um disco, diminuindo assim a velocidade de processamento, enquanto o Spark reduz o número de ciclos de leitura / gravação em disco e armazena dados intermediários na memória, portanto, velocidade de processamento mais rápida.
- O Hadoop exige que os desenvolvedores codifiquem manualmente todas as operações, enquanto o Spark é fácil de programar com o RDD - Resilient Distributed Dataset.
- O modelo Hadoop MapReduce fornece um mecanismo em lote, portanto, depende de mecanismos diferentes para outros requisitos, enquanto o Spark realiza o lote, o interativo, o Machine Learning e o Streaming no mesmo cluster.
- O Hadoop foi projetado para lidar com o processamento em lote com eficiência, enquanto o Spark foi projetado para lidar com dados em tempo real com eficiência.
- O Hadoop é uma estrutura de computação de alta latência, que não possui um modo interativo, enquanto o Spark é uma computação de baixa latência e pode processar dados interativamente.
- Com o Hadoop MapReduce, um desenvolvedor pode processar dados apenas no modo em lote, enquanto o Spark pode processar dados em tempo real através do Spark Streaming.
- O Hadoop foi projetado para lidar com falhas e falhas, é naturalmente resiliente a falhas, portanto, um sistema altamente tolerante a falhas, enquanto, com o Spark, o RDD permite a recuperação de partições em nós com falha.
- O Hadoop precisa de um agendador de tarefas externo, por exemplo - Oozie para agendar fluxos complexos, enquanto o Spark possui computação na memória, para que ele tenha seu próprio agendador de fluxos.
- O Hadoop é uma opção mais barata disponível, comparando-a em termos de custo, enquanto o Spark requer muita RAM para executar na memória, aumentando assim o cluster e, consequentemente, o custo.
Tabela de comparação Hadoop vs Spark
A comparação primária entre Hadoop e Spark é discutida abaixo
| A base de comparação entre o Hadoop e o Spark |
Hadoop |
Faísca |
| Categoria | Mecanismo de processamento de dados básico | Mecanismo de análise de dados |
| Uso | Processamento em lote com um enorme volume de dados | Processe dados em tempo real, a partir de eventos em tempo real como Twitter, Facebook |
| Latência | Computação de alta latência | Computação de baixa latência |
| Dados | Processar dados no modo em lote | Pode processar interativamente |
| Fácil de usar | O modelo MapReduce do Hadoop é complexo, precisa lidar com APIs de baixo nível | Mais fácil de usar, a abstração permite que o usuário processe dados usando operadores de alto nível |
| Agendador | Agendador de trabalho externo é necessário | Cálculo na memória, nenhum agendador externo é necessário |
| Segurança | Altamente seguro | Menos seguro que o Hadoop |
| Custo | Menos oneroso, pois o modelo MapReduce fornece uma estratégia mais barata | Mais caro que o Hadoop, pois possui uma solução na memória |
Conclusão - Hadoop vs Spark
O Hadoop MapReduce permite o processamento paralelo de grandes quantidades de dados. Ele divide uma grande parte em outras menores para serem processadas separadamente em diferentes nós de dados e reúne automaticamente os resultados entre os vários nós para retornar um único resultado. Caso o conjunto de dados resultante seja maior que a RAM disponível, o Hadoop MapReduce poderá superar o Spark.
O Spark, por outro lado, é mais fácil de usar que o Hadoop, pois vem com APIs amigáveis para Scala (sua língua nativa), Java, Python e Spark SQL. Como o Spark fornece uma maneira de executar streaming, processamento em lote e aprendizado de máquina no mesmo cluster, os usuários acham fácil simplificar sua infraestrutura para processamento de dados.
A decisão final de escolher entre o Hadoop e o Spark depende do parâmetro básico - requisito. O Apache Spark é um mecanismo de computação em cluster muito mais avançado que o MapReduce do Hadoop, pois ele pode lidar com qualquer tipo de requisito, como lote, interativo, iterativo, streaming etc., enquanto o Hadoop se limita apenas ao processamento em lote. Ao mesmo tempo, o Spark é mais caro que o Hadoop com seu recurso de memória, o que eventualmente requer muita RAM. No final do dia, tudo depende do orçamento e dos requisitos funcionais da empresa. Espero que agora você deva ter uma idéia mais justa dos dois Hadoop vs Spark.
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