¿Cuál es la diferencia entre Hadoop y Spark?
Apache Hadoop y Apache Spark son dos marcos de código abierto que puede utilizar para administrar y procesar grandes volúmenes de datos para su análisis. Las organizaciones deben procesar los datos a gran escala y velocidad para obtener información en tiempo real para la inteligencia empresarial. Apache Hadoop permite agrupar varios equipos para analizar conjuntos de datos enormes en paralelo con mayor rapidez. Apache Spark utiliza el almacenamiento en memoria caché y una ejecución de consultas optimizada para permitir consultas de análisis rápidas en datos de cualquier tamaño. Spark es una tecnología más avanzada que Hadoop, ya que utiliza inteligencia artificial (IA) y machine learning (ML) en el procesamiento de datos. Sin embargo, muchas empresas utilizan Spark y Hadoop juntos para cumplir sus objetivos de análisis de datos.
¿Cuáles son las similitudes entre Hadoop y Spark?
Tanto Hadoop como Spark son sistemas distribuidos que permiten procesar datos a escala. Pueden recuperarse de un error si el procesamiento de datos se interrumpe por cualquier motivo.
Procesamiento distribuido de macrodatos
Los macrodatos se recopilan de forma frecuente, continua y a escala en varios formatos.
Para almacenar, administrar y procesar los macrodatos, Apache Hadoop separa los conjuntos de datos en subconjuntos o particiones más pequeños. A continuación, almacena las particiones en una red distribuida de servidores. Del mismo modo, Apache Spark procesa y analiza macrodatos en nodos distribuidos para proporcionar información empresarial.
Según los casos de uso, es posible que deba integrar Hadoop y Spark con diferentes programas para obtener una funcionalidad óptima.
Tolerancia a errores
Apache Hadoop continúa ejecutándose incluso si fallan uno o varios nodos de procesamiento de datos. Realiza varias copias del mismo bloque de datos y las almacena en distintos nodos. Cuando un nodo falla, Hadoop recupera la información de otro nodo y la prepara para el procesamiento de datos.
Por su parte, Apache Spark se basa en una tecnología especial de procesamiento de datos llamada Resilient Distributed Dataset (RDD, Conjunto de datos distribuido y resiliente). Con RDD, Apache Spark recuerda cómo recupera información específica del almacenamiento y puede reconstruir los datos si el almacenamiento subyacente falla.
Componentes clave: comparación entre los marcos de Hadoop y Spark
Tanto Hadoop como Spark se componen de varios módulos de software que interactúan y colaboran para hacer que el sistema funcione.
Componentes de Hadoop
Apache Hadoop tiene cuatro componentes principales:
- El Sistema de archivos distribuido de Hadoop (HDFS) es un sistema de archivos especial que almacena grandes conjuntos de datos en varios equipos. Estos equipos se denominan clústeres de Hadoop.
- Yet Another Resource Negociator (YARN) programa las tareas y asigna los recursos a las aplicaciones que se ejecutan en Hadoop.
- Hadoop MapReduce permite a los programas dividir grandes tareas de procesamiento de datos en otras más pequeñas y ejecutarlas en paralelo en varios servidores.
- Hadoop Common, o Hadoop Core, proporciona las bibliotecas de software necesarias para otros componentes de Hadoop.
Componentes de Spark
Apache Spark se ejecuta con los siguientes componentes:
- Spark Core coordina las funciones básicas de Apache Spark. Estas funciones incluyen la administración de memoria, el almacenamiento de datos, la programación de tareas y el procesamiento de datos.
- Spark SQL le permite procesar datos en el almacenamiento distribuido de Spark.
- Spark Streaming y Structured Streaming permiten a Spark transmitir datos de manera eficiente en tiempo real al separar los datos en pequeños bloques continuos.
- La biblioteca de machine learning (MLlib) proporciona varios algoritmos de machine learning que se pueden aplicar a los macrodatos.
- GraphX permite visualizar y analizar datos con gráficos.
Diferencias clave: comparación entre Hadoop y Spark
Tanto Hadoop como Spark permiten procesar macrodatos de diferentes maneras.
Apache Hadoop se creó para delegar el procesamiento de datos a varios servidores en lugar de ejecutar la carga de trabajo en una sola máquina.
Mientras tanto, Apache Spark es un sistema de procesamiento de datos más nuevo que supera las principales limitaciones de Hadoop. A pesar de su capacidad para procesar grandes conjuntos de datos, Hadoop solo lo hace en lotes y con un retraso considerable.
Arquitectura
Hadoop tiene un sistema de archivos nativo llamado Sistema de archivos distribuido de Hadoop (HDFS). HDFS permite a Hadoop dividir grandes bloques de datos en múltiples bloques más pequeños y uniformes. Luego, almacena los bloques de datos pequeños en grupos de servidores.
En cambio, Apache Spark no tiene su propio sistema de archivos nativo. Muchas organizaciones ejecutan Spark en el sistema de archivos de Hadoop para almacenar, administrar y recuperar datos.
Como alternativa, también puede usar Amazon Redshift o Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) como opciones de almacenamiento de datos para Spark.
Rendimiento
Hadoop puede procesar grandes conjuntos de datos en lotes, pero puede ser más lento. Para procesar los datos, Hadoop lee la información del almacenamiento externo y luego analiza e introduce los datos en algoritmos de software.
Para cada paso del procesamiento de datos, Hadoop vuelve a escribir los datos en el almacenamiento externo, lo que aumenta la latencia. Por lo tanto, no resulta adecuado para tareas de procesamiento en tiempo real, pero es ideal para cargas de trabajo con retrasos tolerables. Por ejemplo, Hadoop es adecuado para analizar los registros de ventas mensuales. Sin embargo, puede que no sea la mejor opción para determinar el sentimiento de marca en tiempo real a partir de las fuentes de las redes sociales.
Apache Spark, por otro lado, está diseñado para procesar cantidades enormes de datos en tiempo real.
En lugar de acceder a los datos del almacenamiento externo, Spark copia los datos en la RAM antes de procesarlos. Solo vuelve a escribir los datos en un almacenamiento externo después de completar una tarea específica. Escribir y leer desde la RAM es exponencialmente más rápido que hacer lo mismo con un disco externo. Además, Spark reutiliza los datos recuperados para numerosas operaciones.
Por lo tanto, Spark rinde mejor que Hadoop en diversos grados tanto para el procesamiento de datos simples como complejos.
Machine learning
Apache Spark proporciona una biblioteca de machine learning llamada MLlib. Los científicos de datos utilizan MLlib para ejecutar análisis de regresión, clasificación y otras tareas de machine learning. También puede entrenar modelos de machine learning con datos estructurados y no estructurados e implementarlos para aplicaciones empresariales.
Por el contrario, Apache Hadoop no tiene bibliotecas de machine learning integradas. En su lugar, puede integrar Spark con otro software como Apache Mahout para crear sistemas de machine learning. La elección del software depende de los requisitos específicos de la carga de trabajo. Puede considerar aspectos como el tamaño y la complejidad de los datos, el tipo de modelos de machine learning que desea utilizar y los requisitos de rendimiento y escalabilidad de su aplicación.
Seguridad
Apache Hadoop está diseñado con características sólidas de seguridad para proteger los datos. Por ejemplo, Hadoop utiliza el cifrado y el control de acceso para evitar que partes no autorizadas accedan al almacenamiento de datos y lo manipulen.
Sin embargo, Apache Spark tiene protecciones de seguridad limitadas por sí solo. Según Apache Software Foundation, debe habilitar la característica de seguridad de Spark y asegurarse de que el entorno en el que se ejecuta sea seguro.
Spark admite varios tipos de implementación, algunos de los cuales son más seguros que otros. Por ejemplo, la implementación de Spark en Hadoop mejora la seguridad general debido al almacenamiento distribuido cifrado de Hadoop.
Escalabilidad
Escalar con Hadoop requiere menos esfuerzo que con Spark. Si necesita más potencia de procesamiento, puede agregar nodos o equipos adicionales en Hadoop a un costo razonable.
Por el contrario, escalar las implementaciones de Spark normalmente requiere invertir en más RAM. Los costos de la infraestructura en las instalaciones pueden aumentar rápidamente.
Costo
La configuración y ejecución de Apache Hadoop son más económicas porque utiliza discos duros para almacenar y procesar datos. Puede configurar Hadoop en equipos estándar o de gama baja.
En cambio, procesar macrodatos con Spark es más caro, ya que utiliza RAM para el procesamiento en memoria. La RAM suele ser más cara que un disco duro con el mismo tamaño de almacenamiento.
Cuándo usar Hadoop en comparación con Spark
Apache Spark se introdujo para superar las limitaciones de la arquitectura de acceso al almacenamiento externo de Hadoop. Apache Spark sustituye a la biblioteca de análisis de datos original de Hadoop, MapReduce, por capacidades de procesamiento de machine learning más rápidas.
Sin embargo, Spark no es mutuamente excluyente con Hadoop. Si bien Apache Spark puede funcionar como un marco independiente, muchas organizaciones utilizan Hadoop y Spark para el análisis de macrodatos.
Según los requisitos empresariales específicos, puede utilizar Hadoop, Spark o ambos para el procesamiento de datos. Aquí tiene algunos aspectos que puede tener en cuenta al tomar una decisión.
Escalado rentable
Apache Hadoop es la mejor opción para crear y escalar una canalización de procesamiento de datos rentable. Agregar más equipos a un clúster de Hadoop existente puede aumentar la capacidad de procesamiento de Hadoop. Esto es más económico que comprar más RAM para escalar el marco de Apache Spark.
Procesamiento por lotes
El procesamiento por lotes se refiere al procesamiento de grandes cantidades de datos sin limitarse a un cronograma estipulado. Cuando se prefiere el procesamiento por lotes, las organizaciones utilizan Apache Hadoop porque admite el procesamiento en paralelo en varios nodos. Por ejemplo, puede usar Hadoop para generar informes de inventario no urgentes a partir de decenas de miles de registros.
Análisis en tiempo real
Use Apache Spark si trabaja con datos que se mueven rápidamente. Un flujo de datos consiste en información o datos transmitidos de forma continua por un software. Apache Spark puede procesar flujos de datos en directo y proporcionar análisis detallados en tiempo real. Por ejemplo, las instituciones financieras utilizan Apache Spark para detectar el fraude en las transacciones en curso y alertar a los funcionarios bancarios.
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Capacidad de machine learning
El machine learning implica entrenar funciones o modelos de software con grandes cantidades de conjuntos de datos. Apache Spark es más adecuado para este tipo de tareas debido a su biblioteca de machine learning integrada. Esto significa que Spark puede entrenar modelos de machine learning en tiempo real sin integraciones adicionales.
Seguridad, velocidad y análisis interactivos
Puede utilizar Hadoop y Spark para aprovechar las ventajas de ambos marcos. Hadoop proporciona un procesamiento distribuido seguro y asequible. Si ejecuta Spark en Hadoop, puede transferir las cargas de trabajo urgentes, como las tareas de análisis de gráficos, a los procesadores de datos en memoria de Spark. Obtendrá rendimiento y un procesamiento de almacenamiento externo seguro para sus análisis.
Resumen de las diferencias: Hadoop en comparación con Spark
| Hadoop |
Spark |
|
| Arquitectura |
Hadoop almacena y procesa datos en un almacenamiento externo. |
Spark almacena y procesa datos en la memoria interna. |
| Rendimiento |
Hadoop procesa los datos por lotes. |
Spark procesa los datos en tiempo real. |
| Costo |
Hadoop es económico. |
En comparación, Spark es más caro. |
| Escalabilidad |
Hadoop se puede escalar fácilmente si se agregan más nodos. |
En comparación, Spark supone un reto mayor. |
| Machine learning |
Hadoop se integra con bibliotecas externas para proporcionar capacidades de machine learning. |
Spark cuenta con bibliotecas de machine learning integradas. |
| Seguridad |
Hadoop cuenta con características de seguridad sólidas, cifrado de almacenamiento y control de acceso. |
Spark cuenta con una seguridad básica. El departamento de TI depende de que establezca un entorno operativo seguro para la implementación de Spark. |
¿Cómo puede AWS respaldar sus cargas de trabajo de macrodatos?
Amazon EMR es una plataforma en línea que ayuda a crear, implementar y escalar soluciones de macrodatos de forma asequible. Es compatible con varios marcos de macrodatos de código abierto, incluidos Apache Hadoop y Spark. Las organizaciones utilizan Amazon EMR para aplicaciones de procesamiento de datos a escala de petabytes (PB), análisis interactivos y machine learning.
Estas son otras formas en las que puede beneficiarse del uso de Amazon EMR:
- Amazon EMR escala automáticamente los recursos de computación que necesita su aplicación de macrodatos.
- Ejecutar aplicaciones de macrodatos en Amazon EMR cuesta menos de la mitad de la infraestructura en las instalaciones.
- Amazon EMR le permite almacenar grandes conjuntos de datos en almacenes de datos, además del Sistema de archivos distribuido de Hadoop (HDFS). Por ejemplo, puede almacenar en Amazon Simple Storage Service (Amazon S3 ) y Amazon DynamoDB.
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