Qual é a diferença entre o Hadoop e o Spark?
O Apache Hadoop e o Apache Spark são duas estruturas de código aberto que podem ser usadas para gerenciar e processar grandes volumes de dados para análise. As organizações devem processar dados em escala e velocidade para obter insights em tempo real para inteligência de negócios. O Apache Hadoop permite agrupar vários computadores para analisar grandes conjuntos de dados em paralelo com mais rapidez. O sistema usa armazenamento em cache na memória e execução otimizada de consultas para oferecer consultas analíticas rápidas de dados de qualquer tamanho. O Spark é uma tecnologia mais avançada que o Hadoop, pois usa inteligência artificial e machine learning (AI/ML) no processamento de dados. No entanto, muitas empresas usam o Spark e o Hadoop juntos para atingir as metas de análise de dados.
Quais são as semelhanças entre o Hadoop e o Spark?
Tanto o Hadoop quanto o Spark são sistemas distribuídos que permitem processar dados em escala. Eles podem se recuperar de uma falha se o processamento de dados é interrompido por qualquer motivo.
Processamento distribuído de big data
O big data é coletado com frequência, continuamente e em escala em vários formatos.
Para armazenar, gerenciar e processar big data, o Apache Hadoop separa os conjuntos de dados em subconjuntos ou partições menores. Em seguida, armazena as partições em uma rede distribuída de servidores. Da mesma forma, o Apache Spark processa e analisa big data em nós distribuídos para fornecer insights de negócios.
Dependendo dos casos de uso, pode ser necessário integrar o Hadoop e o Spark a diferentes softwares para otimizar a funcionalidade.
Tolerância a falhas
O Apache Hadoop continua a ser executado mesmo se um ou vários nós de processamento de dados falham. Ele faz várias cópias do mesmo bloco de dados e as armazena em vários nós. Quando um nó falha, o Hadoop recupera as informações de outro nó e as prepara para o processamento de dados.
Enquanto isso, o Apache Spark conta com uma tecnologia especial de processamento de dados chamada Conjunto de dados distribuídos resiliente (RDD). Com o RDD, o Apache Spark lembra como ele recupera informações específicas do armazenamento e pode reconstruir os dados se o armazenamento subjacente falha.
Componentes principais: Estruturas do Hadoop vs. Spark
Tanto o Hadoop quanto o Spark são feitos de vários módulos de software que interagem e colaboram para fazer o sistema funcionar.
Componentes do Hadoop
O Apache Hadoop tem quatro componentes principais:
- O Sistema de Arquivos Distribuído do Hadoop (HDFS) é um sistema de arquivos especial que armazena grandes conjuntos de dados em vários computadores. Esses computadores são chamados de clusters Hadoop.
- O Yet Another Resource Negotiator (YARN) agenda tarefas e aloca recursos para aplicações executadas no Hadoop.
- O Hadoop MapReduce permite que os programas dividam grandes tarefas de processamento de dados em tarefas menores e as executem em paralelo em vários servidores.
- O Hadoop Common, ou Hadoop Core, fornece as bibliotecas de software necessárias para outros componentes do Hadoop.
Componentes do Spark
O Apache Spark é executado com os seguintes componentes:
- O Spark Core coordena as funções básicas do Apache Spark. Essas funções incluem gerenciamento de memória, armazenamento de dados, agendamento de tarefas e processamento de dados.
- O Spark SQL permite processar dados no armazenamento distribuído do Spark.
- O Spark Streaming e o Structured Streaming permitem que o Spark transmita dados com eficiência em tempo real, separando-os em pequenos blocos contínuos.
- A Biblioteca de Machine Learning (MLlib) fornece vários algoritmos de machine learning que podem ser aplicados a big data.
- O GraphX permite visualizar e analisar dados com gráficos.
Principais diferenças: Hadoop vs. Spark
Tanto o Hadoop quanto o Spark permitem processar big data de maneiras diferentes.
O Apache Hadoop foi criado para delegar o processamento de dados a vários servidores, em vez de executar a workload em uma única máquina.
Enquanto isso, o Apache Spark é um novo sistema de processamento de dados que supera as principais limitações do Hadoop. Apesar da capacidade de processar grandes conjuntos de dados, o Hadoop só faz isso em lotes e com atrasos substanciais.
Arquitetura
O Hadoop tem um sistema de arquivos nativo chamado Sistema de Arquivos Distribuído do Hadoop (HDFS). O HDFS permite que o Hadoop divida grandes blocos de dados em vários blocos menores e uniformes. Em seguida, armazena os pequenos blocos de dados em grupos de servidores.
Enquanto isso, o Apache Spark não tem seu próprio sistema de arquivos nativo. Muitas organizações usam o Spark no sistema de arquivos do Hadoop para armazenar, gerenciar e recuperar dados.
Como alternativa, também é possível usar o Amazon Redshift ou o Amazon Simple Storage Service (Amazon S3 ) como opções de armazenamento de dados para o Spark.
Performance
O Hadoop pode processar grandes conjuntos de dados em lotes, mas pode ser mais lento. Para processar dados, o Hadoop lê as informações do armazenamento externo e, em seguida, analisa e insere os dados em algoritmos de software.
Para cada etapa do processamento de dados, o Hadoop grava os dados de volta no armazenamento externo, o que aumenta a latência. Portanto, não é adequado para tarefas de processamento em tempo real, mas é ideal para workloads com atrasos toleráveis. Por exemplo, o Hadoop é adequado para analisar registros mensais de vendas. Mas pode não ser a melhor opção para determinar o sentimento da marca em tempo real a partir de feeds de mídias sociais.
O Apache Spark, por outro lado, foi projetado para processar enormes quantidades de dados em tempo real.
Em vez de acessar dados do armazenamento externo, o Spark copia os dados para a RAM antes de processá-los. Ele só grava os dados de volta no armazenamento externo depois de concluir uma tarefa específica. Escrever e ler a partir da RAM é exponencialmente mais rápido do que fazer o mesmo com uma unidade externa. Além disso, o Spark reutiliza os dados recuperados para várias operações.
Portanto, o Spark tem uma performance melhor do que o Hadoop em vários graus para processamento de dados simples e complexo.
Machine learning
O Apache Spark oferece uma biblioteca de machine learning chamada MLlib. Os cientistas de dados usam o MLlib para executar análise de regressão, classificação e outras tarefas de machine learning. Também é possível treinar modelos de machine learning com dados estruturados e não estruturados e implantá-los em aplicações de negócios.
Por outro lado, o Apache Hadoop não tem bibliotecas de machine learning integradas. Em vez disso, é possível integrar o Spark com outros softwares, como o Apache Mahout, para criar sistemas de machine learning. A escolha do software depende dos requisitos específicos da workload. É possível considerar coisas como o tamanho e a complexidade dos dados, o tipo de modelo de machine learning que deseja usar e os requisitos de performance e escalabilidade da aplicação.
Segurança
O Apache Hadoop foi projetado com recursos de segurança robustos para proteger os dados. Por exemplo, o Hadoop usa criptografia e controle de acesso para impedir que partes não autorizadas acessem e manipulem o armazenamento de dados.
O Apache Spark, no entanto, tem proteções de segurança limitadas por si só. De acordo com a Apache Software Foundation, é preciso ativar o recurso de segurança do Spark para garantir que o ambiente em que ele é executado seja seguro.
O Spark oferece suporte a vários tipos de implantação, sendo alguns mais seguros do que outros. Por exemplo, a implantação do Spark no Hadoop melhora a segurança geral devido ao armazenamento distribuído criptografado do Hadoop.
Escalabilidade
É preciso menos esforço para escalar com o Hadoop do que o Spark. Se precisar de mais poder de processamento, é possível adicionar nós ou computadores adicionais no Hadoop a um custo razoável.
Por outro lado, escalar as implantações do Spark normalmente exige mais investimento em RAM. Os custos podem aumentar rapidamente para a infraestrutura on-premises.
Custo
O Apache Hadoop é mais econômico para configurar e executar, pois usa discos rígidos para armazenar e processar dados. É possível configurar o Hadoop em computadores padrão ou de baixo custo.
O custo para processar big data com o Spark já é mais alto, pois ele usa RAM para processamento na memória. A RAM geralmente é mais cara do que um disco rígido com tamanho de armazenamento igual.
Quando usar o Hadoop vs. Spark
O Apache Spark foi introduzido para superar as limitações da arquitetura externa de acesso ao armazenamento do Hadoop. O Apache Spark substitui a biblioteca de análise de dados original do Hadoop, MapReduce, por recursos mais rápidos de processamento de machine learning.
No entanto, o Spark não é mutuamente exclusivo em relação ao Hadoop. Embora o Apache Spark possa ser executado como uma estrutura independente, muitas organizações usam o Hadoop e o Spark para análise de big data.
Dependendo dos requisitos comerciais específicos, é possível usar o Hadoop, o Spark ou ambos para processamento de dados. Aqui estão algumas coisas a serem consideradas na decisão.
Escalabilidade econômica
O Apache Hadoop é a melhor opção para criar e escalar um pipeline de processamento de dados econômico. Adicionar mais computadores a um cluster existente do Hadoop pode aumentar sua capacidade de processamento. Isso é mais acessível do que comprar RAM adicional para escalar a estrutura do Apache Spark.
Processamento em lotes
O processamento em lote se refere ao processamento de um grande número de dados sem ficar confinado a um cronograma estipulado. Quando o processamento em lote é preferido, as organizações usam o Apache Hadoop, porque ele oferece suporte ao processamento paralelo em vários nós. Por exemplo, é possível usar o Hadoop para gerar relatórios de inventário não urgentes a partir de dezenas de milhares de registros.
Análises em tempo real
Use o Apache Spark ao lidar com dados em rápido movimento. Um fluxo de dados são informações ou dados transmitidos continuamente pelo software. O Apache Spark pode processar fluxos de dados ao vivo e fornecer análises com insights em tempo real. Por exemplo, instituições financeiras usam o Apache Spark para detectar fraudes em transações em andamento e alertar agentes bancários.
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Capacidade de machine learning
O machine learning envolve o treinamento de funções ou modelos de software com um grande número de conjuntos de dados. O Apache Spark é mais adequado para essas tarefas devido a sua biblioteca de machine learning integrada. Isso significa que o Spark pode treinar modelos de machine learning em tempo real sem integrações adicionais.
Segurança, velocidade e análise interativa
É possível usar o Hadoop e o Spark para obter benefícios dos pontos fortes de ambas as estruturas. O Hadoop oferece processamento distribuído seguro e acessível. Ao executar o Spark no Hadoop, é possível transferir workloads urgentes, como tarefas de análise gráfica, para os processadores de dados em memória do Spark. Isso fornece performance e processamento seguro de armazenamento externo para as análises.
Resumo das diferenças: Hadoop versus Spark
| Hadoop |
Spark |
|
| Arquitetura |
O Hadoop armazena e processa dados no armazenamento externo. |
O Spark armazena e processa dados na memória interna. |
| Performance |
O Hadoop processa dados em lotes. |
O Spark processa dados em tempo real. |
| Custo |
O Hadoop é econômico. |
O Spark é comparativamente mais caro. |
| Escalabilidade |
O Hadoop é facilmente escalável com a adição de mais nós. |
O Spark é comparativamente mais desafiador. |
| Machine learning |
O Hadoop se integra com bibliotecas externas para fornecer recursos de machine learning. |
O Spark tem bibliotecas de machine learning integradas. |
| Segurança |
O Hadoop tem fortes recursos de segurança, criptografia de armazenamento e controle de acesso. |
O Spark tem segurança básica. A TI depende da configuração de um ambiente operacional seguro para a implantação do Spark. |
Como a AWS oferece suporte a workloads de big data?
O Amazon EMR é uma plataforma on-line que ajuda a criar, implantar e escalar soluções de big data de forma econômica. Ele oferece suporte a várias estruturas de big data de código aberto, incluindo Apache Hadoop e Spark. As organizações usam o Amazon EMR para processamento de dados em escala de petabytes (PB), análises interativas e aplicações de machine learning.
Aqui estão outras maneiras com as quais você pode se beneficiar do uso do Amazon EMR:
- O Amazon EMR escala automaticamente os recursos computacionais necessários para a aplicação de big data
- A execução de aplicações de big data no Amazon EMR custa menos da metade da infraestrutura on-premises
- O Amazon EMR permite que armazenar grandes conjuntos de dados em armazenamentos de dados além do Sistema de Arquivos Distribuído do Hadoop (HDFS). Por exemplo, é possível armazenar no Amazon Simple Storage Service (Amazon S3 ) e no Amazon DynamoDB.
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