Quelle est la différence entre Hadoop et Spark ?
Apache Hadoop et Apache Spark sont deux cadres open source que vous pouvez utiliser pour gérer et traiter de gros volumes de données à des fins d'analyse. Les entreprises doivent traiter les données à grande échelle et rapidement pour obtenir des informations en temps réel à des fins de veille stratégique. Apache Hadoop vous permet de regrouper plusieurs ordinateurs afin d'analyser plus rapidement des jeux de données volumineux en parallèle. Il utilise la mise en cache en mémoire, ainsi que l'exécution de requête optimisée pour les requêtes d'analyse rapides par rapport aux données de toutes tailles. Spark est une technologie plus avancée que Hadoop, car Spark utilise l’intelligence artificielle et le machine learning (AI/ML) pour le traitement des données. Cependant, de nombreuses entreprises utilisent Spark et Hadoop ensemble pour atteindre leurs objectifs d'analyse de données.
Quelles sont les similitudes entre Hadoop et Spark ?
Hadoop et Spark sont tous deux des systèmes distribués qui vous permettent de traiter des données à grande échelle. Ils peuvent se remettre d'une panne si le traitement des données est interrompu pour quelque raison que ce soit.
Traitement distribué des big data
Les big data sont collectées fréquemment, en continu et à grande échelle sous différents formats.
Pour stocker, gérer et traiter les big data, Apache Hadoop sépare les jeux de données en sous-ensembles ou partitions plus petits. Il stocke ensuite les partitions sur un réseau distribué de serveurs. De même, Apache Spark traite et analyse les big data sur des nœuds distribués afin de fournir des informations commerciales.
Selon les cas d'utilisation, vous devrez peut-être intégrer Hadoop et Spark à différents logiciels pour des fonctionnalités optimales.
Tolérance aux pannes
Apache Hadoop continue de s'exécuter même en cas de défaillance d'un ou de plusieurs nœuds de traitement de données. Il crée plusieurs copies du même bloc de données et les stocke sur plusieurs nœuds. Lorsqu'un nœud tombe en panne, Hadoop récupère les informations d'un autre nœud et les prépare pour le traitement des données.
Par ailleurs, Apache Spark s'appuie sur une technologie spéciale de traitement des données appelée Resilient Distributed Dataset (RDD). Avec RDD, Apache Spark se souvient de la façon dont il extrait des informations spécifiques du stockage et peut reconstruire les données en cas de défaillance du stockage sous-jacent.
Composants clés : Hadoop vs. Cadres Spark
Hadoop et Spark sont composés de plusieurs modules logiciels qui interagissent et collaborent pour faire fonctionner le système.
Composants Hadoop
Apache Hadoop comporte quatre composants principaux :
- Le système de fichiers distribué Hadoop (HDFS) est un système de fichiers spécial qui stocke de grands jeux de données sur plusieurs ordinateurs. Ces ordinateurs sont appelés clusters Hadoop.
- Yet Another Resource Negotiator (YARN) planifie les tâches et alloue des ressources aux applications exécutées sur Hadoop.
- Hadoop MapReduce permet aux programmes de diviser les tâches de traitement de données volumineuses en tâches plus petites et de les exécuter en parallèle sur plusieurs serveurs.
- Hadoop Common, ou Hadoop Core, fournit les bibliothèques logicielles nécessaires pour les autres composants Hadoop.
Composants Spark
Apache Spark s'exécute avec les composants suivants :
- Spark Core coordonne les fonctions de base d'Apache Spark. Ces fonctionnalités incluent la gestion de la mémoire, le stockage des données, la planification des tâches et le traitement des données.
- Spark SQL vous permet de traiter des données dans le stockage distribué de Spark.
- Spark Streaming et Structured Streaming permettent à Spark de diffuser des données efficacement en temps réel en séparant les données en petits blocs continus.
- La bibliothèque de machine learning (MLlib) fournit plusieurs algorithmes de machine learning que vous pouvez appliquer aux big data.
- GraphX vous permet de visualiser et d'analyser des données à l'aide de graphiques.
Principales différences : Hadoop vs. Spark
Hadoop et Spark vous permettent de traiter les big data de différentes manières.
Apache Hadoop a été créé pour déléguer le traitement des données à plusieurs serveurs au lieu d'exécuter la charge de travail sur une seule machine.
Par ailleurs, Apache Spark est un nouveau système de traitement des données qui surmonte les principales limites de Hadoop. Malgré sa capacité à traiter de grands jeux de données, Hadoop ne le fait que par lots et avec des délais importants.
Architecture
Hadoop possède un système de fichiers natif appelé système de fichiers distribué Hadoop (HDFS). HDFS permet à Hadoop de diviser de grands blocs de données en plusieurs blocs uniformes plus petits. Il stocke ensuite les petits blocs de données dans des groupes de serveurs.
Par ailleurs, Apache Spark ne possède pas son propre système de fichiers natif. De nombreuses entreprises exécutent Spark sur le système de fichiers Hadoop pour stocker, gérer et récupérer des données.
Vous pouvez également utiliser Amazon Redshift ou Amazon Simple Storage Service (Amazon S3 ) comme options de stockage de données pour Spark.
Performance
Hadoop peut traiter de grands jeux de données par lots, mais peut être plus lent. Pour traiter les données, Hadoop lit les informations provenant d'un stockage externe, puis les analyse et les saisit dans des algorithmes logiciels.
À chaque étape du traitement des données, Hadoop réécrit les données sur le stockage externe, ce qui augmente la latence. Il n'est donc pas adapté aux tâches de traitement en temps réel, mais idéal pour les charges de travail avec des délais tolérables. Par exemple, Hadoop est adapté pour analyser les records de ventes mensuels. Mais ce n'est peut-être pas le meilleur choix pour déterminer le sentiment de marque en temps réel à partir des flux de réseaux sociaux.
Apache Spark, quant à lui, est conçu pour traiter d'énormes quantités de données en temps réel.
Au lieu d'accéder aux données depuis un stockage externe, Spark copie les données dans la RAM avant de les traiter. Il ne réécrit les données sur le stockage externe qu'après avoir terminé une tâche spécifique. L'écriture et la lecture à partir de la RAM sont exponentiellement plus rapides que si vous faisiez la même chose avec un lecteur externe. De plus, Spark réutilise les données récupérées pour de nombreuses opérations.
Par conséquent, Spark est plus performant que Hadoop à des degrés divers pour le traitement de données simple et complexe.
Machine learning
Apache Spark fournit une bibliothèque de machine learning appelée MLlib. Les spécialistes de données utilisent MLlib pour effectuer des analyses de régression, des classifications et d'autres tâches de machine learning. Vous pouvez également entraîner des modèles de machine learning à l'aide de données structurées et non structurées et les déployer pour des applications métier.
En revanche, Apache Hadoop ne possède pas de bibliothèques de machine learning intégrées. Vous pouvez plutôt intégrer Spark à d'autres logiciels tels qu'Apache Mahout pour créer des systèmes de machine learning. Le choix du logiciel dépend des exigences spécifiques de la charge de travail. Vous pouvez prendre en compte des éléments tels que la taille et la complexité des données, le type de modèles de machine learning que vous souhaitez utiliser, ainsi que les exigences de performance et de capacité de mise à l’échelle de votre application.
Sécurité
Apache Hadoop est conçu avec des fonctionnalités de sécurité robustes pour protéger les données. Par exemple, Hadoop utilise le chiffrement et le contrôle d'accès pour empêcher des tiers non autorisés d'accéder au stockage des données et de le manipuler.
Toutefois, Apache Spark dispose à lui seul de protections de sécurité limitées. Selon l'Apache Software Foundation, vous devez activer la fonctionnalité de sécurité de Spark et vous assurer que l'environnement dans lequel il s'exécute est sécurisé.
Spark prend en charge plusieurs types de déploiement, certains étant plus sécurisés que d'autres. Par exemple, le déploiement de Spark sur Hadoop améliore la sécurité globale grâce au stockage distribué crypté de Hadoop.
Capacité de mise à l’échelle
La mise à l'échelle avec Hadoop demande moins d'efforts qu'avec Spark. Si vous avez besoin de plus de puissance de traitement, vous pouvez ajouter des nœuds ou des ordinateurs supplémentaires sur Hadoop à un coût raisonnable.
En revanche, la mise à l'échelle des déploiements de Spark nécessite généralement d'investir davantage de RAM. Les coûts peuvent s'accumuler rapidement pour l'infrastructure sur site.
Coût
Apache Hadoop est plus abordable à configurer et à exécuter car il utilise des disques durs pour le stockage et le traitement des données. Vous pouvez configurer Hadoop sur des ordinateurs standard ou bas de gamme.
Dans le même temps, le traitement de big data avec Spark coûte plus cher, car il utilise de la RAM pour le traitement en mémoire. La RAM est généralement plus coûteuse qu'un disque dur de taille de stockage égale.
Quand utiliser Hadoop vs. Spark
Apache Spark a été introduit pour surmonter les limites de l'architecture d'accès au stockage externe de Hadoop. Apache Spark remplace la bibliothèque d'analyse de données originale de Hadoop, MapReduce, par des fonctionnalités de traitement de machine learning plus rapides.
Toutefois, Spark n'est pas incompatible avec Hadoop. Bien qu'Apache Spark puisse fonctionner en tant que cadre indépendant, de nombreuses entreprises utilisent à la fois Hadoop et Spark pour l'analyse des big data.
Selon les besoins spécifiques de votre entreprise, vous pouvez utiliser Hadoop, Spark ou les deux pour le traitement des données. Voici certains éléments dont vous pourriez tenir compte dans votre décision.
Dimensionnement rentable
Apache Hadoop est la meilleure option pour créer et faire évoluer un pipeline de traitement de données rentable. L'ajout d'ordinateurs supplémentaires à un cluster Hadoop existant peut augmenter la capacité de traitement de Hadoop. C'est plus abordable que l'achat de RAM supplémentaire pour faire évoluer le cadre Apache Spark.
Traitement par lots
Le traitement par lots fait référence au traitement d'un grand nombre de données sans être limité à un calendrier prédéfini. Lorsque le traitement par lots est préféré, les entreprises utilisent Apache Hadoop car il prend en charge le traitement parallèle sur plusieurs nœuds. Par exemple, vous pouvez utiliser Hadoop pour générer des rapports d'inventaire non urgents à partir de dizaines de milliers d'enregistrements.
Analyse en temps réel
Utilisez Apache Spark si vous avez affaire à des données qui évoluent rapidement. Un flux de données est constitué d'informations ou de données transmises en continu par un logiciel. Apache Spark peut traiter des flux de données en direct et fournir des analyses pertinentes en temps réel. Par exemple, les institutions financières utilisent Apache Spark pour détecter les fraudes dans les transactions en cours et alerter les responsables bancaires.
En savoir plus sur les données en streaming »
Capacité de machine learning
Le machine learning implique la formation de fonctionnalités ou de modèles logiciels avec un grand nombre de jeux de données. Apache Spark est plus adapté à de telles tâches en raison de sa bibliothèque de machine learning intégrée. Cela signifie que Spark peut entraîner des modèles de machine learning en temps réel sans intégrations supplémentaires.
Sécurité, rapidité et analyses interactives
Vous pouvez utiliser Hadoop et Spark pour bénéficier des avantages des deux cadres. Hadoop fournit un traitement distribué sécurisé et abordable. Si vous exécutez Spark sur Hadoop, vous pouvez transférer les charges de travail urgentes, telles que les tâches d'analyse de graphes, vers les processeurs de données en mémoire de Spark. Vous bénéficiez de performances et d'un traitement de stockage externe sécurisé pour vos analyses.
Résumé des différences : Hadoop comparé à Spark
| Hadoop |
Spark |
|
| Architecture |
Hadoop stocke et traite les données sur un stockage externe. |
Spark stocke et traite les données dans la mémoire interne. |
| Performance |
Hadoop traite les données par lots. |
Spark traite les données en temps réel. |
| Coût |
Hadoop est abordable. |
Spark est relativement plus cher. |
| Capacité de mise à l’échelle |
Hadoop est facilement évolutif en ajoutant des nœuds supplémentaires. |
Spark est relativement plus difficile. |
| Machine learning |
Hadoop s'intègre à des bibliothèques externes pour fournir des fonctionnalités de machine learning. |
Spark possède des bibliothèques de machine learning intégrées. |
| Sécurité |
Hadoop possède de solides fonctionnalités de sécurité, de cryptage du stockage et de contrôle d'accès. |
Spark dispose d'une sécurité de base. L'informatique dépend de la mise en place d'un environnement d'exploitation sécurisé pour le déploiement de Spark. |
Comment AWS Support peut-il prendre en charge vos charges de travail liées aux big data ?
Amazon EMR est une plateforme en ligne qui vous permet de créer, de déployer et de faire évoluer des solutions de Big Data de manière abordable. Il prend en charge divers cadres de big data open source, notamment Apache Hadoop et Spark. Les entreprises utilisent Amazon EMR pour le traitement des données à l'échelle du pétaoctet (Po), les analyses interactives et les applications de machine learning.
Voici d'autres avantages que vous pouvez tirer de l'utilisation d'Amazon EMR :
- Amazon EMR adapte automatiquement les ressources de calcul dont votre application Big Data a besoin
- L'exécution d'applications big data sur Amazon EMR coûte moins de la moitié de l'infrastructure sur site
- Amazon EMR vous permet de stocker des jeux de données volumineux dans des magasins de données autres que le système de fichiers distribués Hadoop (HDFS). Par exemple, vous pouvez stocker sur Amazon Simple Storage Service (Amazon S3 ) et Amazon DynamoDB.
Commencez à utiliser Hadoop et Spark sur Amazon Web Services (AWS) en créant un compte dès aujourd'hui.
