Was ist der Unterschied zwischen Hadoop und Spark?
Apache Hadoop und Apache Spark sind zwei Open-Source-Frameworks, mit denen Sie große Datenmengen für Analytik verwalten und verarbeiten können. Unternehmen müssen Daten in großem Umfang und mit hoher Geschwindigkeit verarbeiten, um Erkenntnisse in Echtzeit für Business Intelligence zu gewinnen. Apache Hadoop ermöglicht es Ihnen, mehrere Computer zu clustern, um riesige Datensätze schneller parallel zu analysieren. Apache Spark nutzt In-Memory-Caching und optimierte Abfrageausführung für schnelle analytische Abfragen gegen Daten beliebiger Größe. Spark ist eine fortschrittlichere Technologie als Hadoop, da Spark künstliche Intelligenz und Machine Learning (KI/ML) bei der Datenverarbeitung verwendet. Viele Unternehmen verwenden Spark und Hadoop jedoch zusammen, um ihre Datenanalytikziele zu erreichen.
Was sind die Ähnlichkeiten zwischen Hadoop und Spark?
Sowohl Hadoop als auch Spark sind verteilte Systeme, mit denen Sie Daten in großem Maßstab verarbeiten können. Sie können sich nach einem Ausfall erholen, wenn die Datenverarbeitung aus irgendeinem Grund unterbrochen wird.
Verteilte Verarbeitung von Big Data
Big Data wird häufig, kontinuierlich und in großem Maßstab in verschiedenen Formaten gesammelt.
Um große Datenmengen zu speichern, zu verwalten und zu verarbeiten, unterteilt Apache Hadoop Datensätze in kleinere Teilmengen oder Partitionen. Anschließend werden die Partitionen über ein verteiltes Netzwerk von Servern gespeichert. Ebenso verarbeitet und analysiert Apache Spark große Datenmengen über verteilte Knoten, um Geschäftserkenntnisse bereitzustellen.
Abhängig von den Anwendungsfällen müssen Sie möglicherweise sowohl Hadoop als auch Spark in unterschiedliche Software integrieren, um eine optimale Funktionalität zu erzielen.
Fehlertoleranz
Apache Hadoop läuft auch dann weiter, wenn ein oder mehrere Datenverarbeitungsknoten ausfallen. Es erstellt mehrere Kopien desselben Datenblocks und speichert sie auf mehreren Knoten. Wenn ein Knoten ausfällt, ruft Hadoop die Informationen von einem anderen Knoten ab und bereitet sie für die Datenverarbeitung vor.
Inzwischen setzt Apache Spark auf eine spezielle Datenverarbeitungstechnologie namens Resilient Distributed Dataset (RDD). Mit RDD merkt sich Apache Spark, wie es bestimmte Informationen aus dem Speicher abruft, und kann die Daten rekonstruieren, falls der zugrunde liegende Speicher ausfällt.
Schlüsselkomponenten: Hadoop vs. Spark-Frameworks
Sowohl Hadoop als auch Spark bestehen aus mehreren Softwaremodulen, die interagieren und zusammenarbeiten, damit das System funktioniert.
Hadoop-Komponenten
Apache Hadoop besteht aus vier Hauptkomponenten:
- Hadoop Distributed File System (HDFS) ist ein spezielles Dateisystem, das große Datensätze auf mehreren Computern speichert. Diese Computer werden Hadoop-Cluster genannt.
- Yet Another Resource Negotiator (YARN) plant Aufgaben und weist Anwendungen, die auf Hadoop laufen, Ressourcen zu.
- Hadoop MapReduce ermöglicht es Programmen, große Datenverarbeitungsaufgaben in kleinere zu unterteilen und sie parallel auf mehreren Servern auszuführen.
- Hadoop Common oder Hadoop Core stellt die notwendigen Softwarebibliotheken für andere Hadoop-Komponenten bereit.
Spark-Komponenten
Apache Spark läuft mit den folgenden Komponenten:
- Spark Core koordiniert die grundlegenden Funktionen von Apache Spark. Zu diesen Funktionen gehören Speicherverwaltung, Datenspeicherung, Aufgabenplanung und Datenverarbeitung.
- Mit Spark SQL können Sie Daten im verteilten Speicher von Spark verarbeiten.
- Spark Streaming und Structured Streaming ermöglichen es Spark, Daten effizient in Echtzeit zu streamen, indem Daten in winzige kontinuierliche Blöcke aufgeteilt werden.
- Die Machine Learning Library (MLlib) bietet mehrere Algorithmen für maschinelles Lernen, die Sie auf Big Data anwenden können.
- GraphX ermöglicht es Ihnen, Daten mit Grafiken zu visualisieren und zu analysieren.
Hauptunterschiede: Hadoop vs. Spark
Sowohl Hadoop als auch Spark ermöglichen es Ihnen, Big Data auf unterschiedliche Weise zu verarbeiten.
Apache Hadoop wurde entwickelt, um die Datenverarbeitung an mehrere Server zu delegieren, anstatt den Workload auf einem einzigen Computer auszuführen.
Inzwischen ist Apache Spark ein neueres Datenverarbeitungssystem, das die wichtigsten Einschränkungen von Hadoop überwindet. Trotz seiner Fähigkeit, große Datensätze zu verarbeiten, tut Hadoop dies nur stapelweise und mit erheblicher Verzögerung.
Architektur
Hadoop hat ein natives Dateisystem namens Hadoop Distributed File System (HDFS). HDFS ermöglicht es Hadoop, große Datenblöcke in mehrere kleinere, einheitliche Blöcke zu unterteilen. Dann speichert es die kleinen Datenblöcke in Servergruppen.
Inzwischen hat Apache Spark kein eigenes natives Dateisystem. Viele Unternehmen verwenden Spark auf dem Dateisystem von Hadoop, um Daten zu speichern, zu verwalten und abzurufen.
Alternativ können Sie auch Amazon Redshift oder Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) als Datenspeicheroptionen für Spark verwenden.
Leistung
Hadoop kann große Datensätze stapelweise verarbeiten, ist aber möglicherweise langsamer. Um Daten zu verarbeiten, liest Hadoop die Informationen aus einem externen Speicher und analysiert die Daten dann und gibt sie in Softwarealgorithmen ein.
Für jeden Datenverarbeitungsschritt schreibt Hadoop die Daten zurück in den externen Speicher, was die Latenz erhöht. Daher ist es nicht für Verarbeitungsaufgaben in Echtzeit geeignet, aber ideal für Workloads mit erträglichen Zeitverzögerungen. Hadoop eignet sich beispielsweise zur Analyse monatlicher Verkaufsaufzeichnungen. Es ist jedoch möglicherweise nicht die beste Wahl, um die Markenstimmung in Echtzeit anhand von Social-Media-Feeds zu ermitteln.
Apache Spark ist dagegen darauf ausgelegt, enorme Datenmengen in Echtzeit zu verarbeiten.
Anstatt auf Daten von einem externen Speicher zuzugreifen, kopiert Spark die Daten vor der Verarbeitung in den RAM. Die Daten werden erst nach Abschluss einer bestimmten Aufgabe in den externen Speicher zurückgeschrieben. Schreiben und Lesen aus dem RAM sind exponentiell schneller als dasselbe mit einem externen Laufwerk. Darüber hinaus verwendet Spark die abgerufenen Daten für zahlreiche Operationen wieder.
Daher schneidet Spark sowohl bei der einfachen als auch bei der komplexen Datenverarbeitung in unterschiedlichem Maße besser ab als Hadoop.
Machine Learning
Apache Spark bietet eine Bibliothek für Machine Learning namens MLlib. Datenwissenschaftler verwenden MLlib, um Regressionsanalysen, Klassifizierungen und andere Aufgaben des maschinellen Lernens durchzuführen. Sie können Machine-Learning-Modelle auch mit unstrukturierten und strukturierten Daten trainieren und sie für Geschäftsanwendungen einsetzen.
Im Gegensatz dazu verfügt Apache Hadoop nicht über integrierte Bibliotheken für Machine Learning. Stattdessen können Sie Spark in andere Software wie Apache Mahout integrieren, um Systeme für Machine Learning zu erstellen. Die Wahl der Software hängt von den spezifischen Anforderungen des Workloads ab. Sie können Dinge wie die Größe und Komplexität der Daten, die Art der Machine-Learning-Modelle, die Sie verwenden möchten, und die Leistungs- und Skalierbarkeitsanforderungen Ihrer Anwendung berücksichtigen.
Sicherheit
Apache Hadoop ist mit robusten Sicherheitsfunktionen zum Schutz von Daten ausgestattet. Hadoop verwendet beispielsweise Verschlüsselung und Zugriffskontrolle, um zu verhindern, dass Unbefugte auf Datenspeicher zugreifen und diese manipulieren.
Apache Spark allein verfügt jedoch nur über begrenzte Sicherheitsvorkehrungen. Laut Apache Software Foundation müssen Sie die Sicherheitsfunktion von Spark aktivieren und sicherstellen, dass die Umgebung, in der sie ausgeführt wird, sicher ist.
Spark unterstützt verschiedene Bereitstellungstypen, von denen einige sicherer sind als andere. Beispielsweise verbessert die Bereitstellung von Spark auf Hadoop die allgemeine Sicherheit aufgrund des verschlüsselten verteilten Speichers von Hadoop.
Skalierbarkeit
Die Skalierung mit Hadoop erfordert weniger Aufwand als mit Spark. Wenn Sie mehr Rechenleistung benötigen, können Sie zu angemessenen Kosten zusätzliche Knoten oder Computer auf Hadoop hinzufügen.
Im Gegensatz dazu erfordert die Skalierung der Spark-Implementierungen in der Regel Investitionen in mehr RAM. Die Kosten für die lokale Infrastruktur können sich schnell summieren.
Kosten
Apache Hadoop ist günstiger einzurichten und zu betreiben, da es Festplatten zum Speichern und Verarbeiten von Daten verwendet. Sie können Hadoop auf Standard- oder Low-End-Computern einrichten.
In der Zwischenzeit kostet die Verarbeitung großer Datenmengen mit Spark mehr, da RAM für die Verarbeitung im Speicher verwendet wird. RAM ist im Allgemeinen teurer als eine Festplatte mit gleicher Speichergröße.
Wann sollte Hadoop verwendet werden vs. Spark
Apache Spark wurde eingeführt, um die Einschränkungen der Architektur von Hadoop für den externen Speicherzugriff zu überwinden. Apache Spark ersetzt die ursprüngliche Datenanalysebibliothek von Hadoop, MapReduce, durch schnellere Verarbeitungsfunktionen für Machine Learning.
Spark und Hadoop schließen sich jedoch nicht gegenseitig aus. Apache Spark kann zwar als unabhängiges Framework ausgeführt werden, aber viele Unternehmen verwenden sowohl Hadoop als auch Spark für Big-Data-Analysen.
Abhängig von den spezifischen Geschäftsanforderungen können Sie Hadoop, Spark oder beide für die Datenverarbeitung verwenden. Hier sind einige Dinge, die Sie bei Ihrer Entscheidung berücksichtigen könnten.
Kostengünstige Skalierung
Apache Hadoop ist die bessere Option für den Aufbau und die Skalierung einer kostengünstigen Datenverarbeitungspipeline. Das Hinzufügen weiterer Computer zu einem vorhandenen Hadoop-Cluster kann die Verarbeitungskapazität von Hadoop erhöhen. Dies ist günstiger als der Kauf von zusätzlichem RAM zur Skalierung des Apache Spark-Frameworks.
Batch-Verarbeitung
Die Batch-Verarbeitung bezieht sich auf die Verarbeitung großer Datenmengen, ohne auf einen festgelegten Zeitplan beschränkt zu sein. Wenn die Batch-Verarbeitung bevorzugt wird, verwenden Unternehmen Apache Hadoop, da es die parallele Verarbeitung über mehrere Knoten unterstützt. Sie können Hadoop beispielsweise verwenden, um aus Zehntausenden von Datensätzen zeitunabhängige Inventarberichte zu erstellen.
Echtzeitanalysen
Verwenden Sie Apache Spark, wenn Sie es mit schnell wechselnden Daten zu tun haben. Ein Datenstrom ist eine Information oder Daten, die kontinuierlich von einer Software übertragen werden. Apache Spark kann Live-Datenströme verarbeiten und aufschlussreiche Analysen in Echtzeit bereitstellen. Beispielsweise verwenden Finanzinstitute Apache Spark, um Betrug bei laufenden Transaktionen zu erkennen und Bankangestellte zu benachrichtigen.
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Fähigkeit zum Machine Learning
Machine Learning beinhaltet die Schulung von Softwarefunktionen oder -modellen mit einer großen Anzahl von Datensätzen. Apache Spark ist aufgrund seiner integrierten Bibliothek für Machine Learning besser für solche Aufgaben geeignet. Das bedeutet, dass Spark Modelle für Machine Learning in Echtzeit ohne zusätzliche Integrationen trainieren kann.
Sicherheit, Geschwindigkeit und interaktive Analysen
Sie können Hadoop und Spark verwenden, um von den Stärken beider Frameworks zu profitieren. Hadoop bietet sichere und erschwingliche verteilte Verarbeitung. Wenn Sie Spark auf Hadoop ausführen, können Sie zeitkritische Workloads, wie z. B. Aufgaben zur Grafikanalyse, auf die In-Memory-Datenprozessoren von Spark verlagern. Sie erhalten Leistung und sichere externe Speicherverarbeitung für Ihre Analysen.
Zusammenfassung der Unterschiede: Hadoop vs. Spark
| Hadoop |
Spark |
|
| Architektur |
Hadoop speichert und verarbeitet Daten auf externen Speichern. |
Spark speichert und verarbeitet Daten im internen Speicher. |
| Leistung |
Hadoop verarbeitet Daten stapelweise. |
Spark verarbeitet Daten in Echtzeit. |
| Kosten |
Hadoop ist erschwinglich. |
Spark ist vergleichsweise teurer. |
| Skalierbarkeit |
Hadoop ist einfach skalierbar, indem mehr Knoten hinzugefügt werden. |
Spark ist vergleichsweise schwieriger. |
| Machine Learning |
Hadoop lässt sich in externe Bibliotheken integrieren, um Funktionen für Machine Learning bereitzustellen. |
Spark verfügt über integrierte Bibliotheken für Machine Learning. |
| Sicherheit |
Hadoop verfügt über starke Sicherheitsfunktionen, Speicherverschlüsselung und Zugriffskontrolle. |
Spark verfügt über grundlegende Sicherheitsfunktionen. Die IT ist darauf angewiesen, dass Sie eine sichere Betriebsumgebung für die Spark-Bereitstellung einrichten. |
Wie kann AWS Ihre Big-Data-Workloads unterstützen?
Amazon EMR ist eine Online-Plattform, mit der Sie Big-Data-Lösungen kostengünstig erstellen, bereitstellen und skalieren können. Es unterstützt verschiedene Open-Source-Big-Data-Frameworks, darunter Apache Hadoop und Spark. Unternehmen nutzen Amazon EMR für Datenverarbeitungs-, interaktive Analysen und Machine Learning im Petabyte-Bereich (PB).
Hier sind weitere Möglichkeiten, wie Sie von der Verwendung von Amazon EMR profitieren können:
- Amazon EMR skaliert automatisch die Rechenressourcen, die Ihre Big-Data-Anwendung benötigt
- Der Betrieb von Big-Data-Anwendungen auf Amazon EMR kostet weniger als die Hälfte der lokalen Infrastruktur
- Mit Amazon EMR können Sie neben dem Hadoop Distributed File System (HDFS) auch große Datensätze in Datenspeichern speichern. Sie können beispielsweise auf Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) und Amazon DynamoDB speichern.
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