Apache Spark vs. Hadoop: Комплексне порівняння

​Hadoop та Spark - це основні фреймворки інфраструктури великих даних. Вони використовуються для обробки та зберігання великих масивів даних.

Spark з'явився у 2006 році і одразу став дуже популярним серед різних користувачів, таких як постачальники програмного забезпечення, розробники та незалежні користувачі. Однак, з моменту створення Spark, завжди точаться дискусії про те, що краще - Hadoop чи Spark, і чому. Ми вирішили пояснити основні відмінності між цими фреймворками, щоб ви мали краще уявлення про те, що саме відповідатиме вашим потребам.

Hadoop

Hadoop - це фреймворк Java, який використовується для обробки великих обсягів даних і розподіленого зберігання. Головним тут є розподіл, оскільки обсяги даних величезні і не можуть бути проаналізовані одним комп'ютером.

За допомогою цього фреймворку стало можливим розділяти великі масиви даних на менші частини і розподіляти їх між вузлами (об'єднаними машинами), які створюють кластер. Завдання аналітики великих даних полягає в тому, щоб розділити завдання порівну, щоб отримати вищий рівень продуктивності. Це не вплине на досвід користувачів, тому що всі ці частини будуть показані як одне ціле.

Hadoop може функціонувати у двох варіантах - як багатовузловий та одновузловий кластер. Найбільш поширеним вважається багатовузловий кластер, де кожен вузол функціонує на окремій віртуальній машині. Для обробки великих обсягів даних потрібні сотні вузлів.

Завдяки Hadoop користувачі не відчувають складнощів розподіленої системи і мають доступ до абстрагованого API. У розподіленій обробці є кілька компонентів, і ось деякі з них:

• HDFS або Розподілена файлова система. Цей компонент зберігає і розпаралелює файли в кластері. На кластері зберігаються як неструктуровані, так і структуровані дані великих обсягів.
• YARN - це абревіатура від Yet Another Resource Negotiator. Він відповідає за координацію часу виконання додатків.
• Hadoop Core або Common має певні утиліти та бібліотеки, від яких залежать інші модулі.
• MapReduce. Цей алгоритм функціонує, обробляючи дані паралельно, щоб користувачі мали доступ до потрібного результату.

Тепер, коли ви знаєте про такі функціональні шари кластера, як YARN, MapReduce та HDFS, давайте обговоримо типи існуючих вузлів. Першим з них є майстер-вузол (Master). Цей вузол координує і контролює 2 ключові функції.

Підлеглий або робочий вузол відповідає за зберігання даних і виконання обчислень після отримання інструкцій від головного вузла.

Шлюз/клієнт/граничний вузол функціонує як інтерфейс між зовнішньою мережею та кластером. Цей тип вузлів відповідає за завантаження даних у кластер, пояснює процес обробки даних і показує результат.

Переваги та недоліки використання Hadoop

Звичайно, як і будь-який інший фреймворк, Hadoop має свої переваги і недоліки. Не існує ідеальних рішень для всіх користувачів, тому кожен повинен чітко розуміти плюси і мінуси, щоб зробити правильний вибір відповідно до конкретних вимог.

Переваги Hadoop

• Ціна. Hadoop - ідеальний вибір, якщо ви не хочете переплачувати, а хто хоче? Цей фреймворк з відкритим вихідним кодом однозначно заощадить ваш бюджет у порівнянні з реляційними базами даних. Проблема з реляційними базами даних пов'язана зі зберіганням величезних обсягів даних, а це дорого коштує. Щоб мінімізувати витрати, компанії, які використовували цей традиційний метод, намагалися видалити необроблені дані, але це не дає найкращих результатів. З Hadoop користувачі мають безкоштовний фреймворк і стандартизоване обладнання (також найдешевший з можливих варіантів).
• Гнучкість. Hadoop працює з будь-якими типами даних, такими як неструктуровані (відео та зображення), структуровані (SQL) та напівструктуровані (JSON та XML). Завдяки такому рівню гнучкості компанії можуть швидко аналізувати дані з електронних листів та соціальних мереж.  
• Масштабованість. Це чудовий варіант, якщо ви шукаєте масштабованість. Величезні обсяги інформації розподіляються на кілька машин з паралельною обробкою. Залежно від вимог кількість цих вузлів можна легко зменшити або збільшити.
• Мінімальний мережевий трафік. Система працює таким чином, що кожна задача розбивається на крихітні підзадачі і лише потім кожна з них призначається на вільний вузол. Кожен вузол відповідає за обробку невеликої частини даних, що мінімізує мережевий трафік.
• Швидкість. У Hadoop величезні обсяги даних розбиваються на невеликі блоки даних і розподіляються між вузлами. Всі ці блоки даних обробляються паралельно, що значно підвищує рівень продуктивності. Швидкість особливо важлива, якщо ви працюєте з великими обсягами неструктурованих даних.
• Стійкість до збоїв. Hadoop створює три копії кожного блоку і зберігає їх у різних вузлах. Завдяки такому підходу дані завжди доступні, навіть якщо одна система вийде з ладу.

Недоліки Hadoop

• Не найкращий вибір для невеликих файлів.
• Можливі проблеми зі стабільністю.
• Розроблений повністю на Java.
• Погана продуктивність в середовищах з невеликим обсягом даних.

Spark

Apache Spark - це також фреймворк з відкритим вихідним кодом, який використовується для обробки великих даних. Ця система працює шляхом оптимізації виконання запитів і кешування в пам'яті. Це використовується для швидшої обробки даних.

Вважається, що Spark швидше, тому що використовує оперативну пам'ять і, звичайно, така обробка є швидшою, якщо порівнювати з дисковими накопичувачами. Існують різні цілі використання Spark, такі як створення конвеєрів даних, робота з потоками даних і графіками, використання розподіленого SQL, інтеграція інформації в базу даних, використання алгоритмів машинного навчання і багато іншого.

Компонентами Apache Spark є:

• Ядро Apache Spark. Це як база для всієї іншої функціональності або загальних механізмів виконання. Ядро забезпечує такі функції, як виведення, планування, введення операцій, диспетчеризація завдань тощо.
• Spark SQL. Це модуль Apache, який був спеціально розроблений для роботи зі структурованими даними. Завдяки SQL, Spark отримує більш детальну інформацію про дані та обчислення, які були виконані.
• Бібліотека машинного навчання. Ця бібліотека включає різноманітні алгоритми, такі як кластеризація, класифікація, спільна фільтрація та регресія. Крім того, є кілька додаткових інструментів для оцінки, побудови та налаштування конвеєрів. Це значно полегшує масштабування кластера.
• Spark Streaming. За допомогою цього елемента можна обробляти інформацію в режимі реального часу. Дані можна отримувати з таких джерел, як HDFS, Kafka та Flume.
• GraphX. Це обробка, розвідувальний аналіз, а також графові обчислення в одній системі.

Переваги та недоліки Spark

Почнемо з переваг Apache Spark, ось деякі з них:

• Простота використання. Завдяки різноманітним високорівневим операторам (більше 80), набагато легше створювати паралельні програми.
• Швидкість. Apache Spark популярний серед дослідників даних головним чином через швидкість обробки інформаці. Якщо говорити про обробку величезних обсягів даних, то Spark набагато швидший у порівнянні з Hadoop. Крім того, використання оперативної пам'яті вважається корисним для швидкісних характеристик.
• Багатомовність. Існує безліч мов, які підтримуються Spark, такі як Scala, Python, Java та інші.
• Більше аналітики. Окрім редукції та MAP, Apache Spark також підтримує ML (машинне навчання), SQL, потокові, графічні алгоритми та багато іншого.
• Потужний інструмент. Багато завдань можна легко вирішити завдяки низькій латентності при обробці даних. На додаток до цього є бібліотеки для алгоритмів машинного навчання та графоаналітики.

Недоліки:

• Менша кількість алгоритмів.
• Споживає багато ресурсів пам'яті.
• Вищий рівень латентності, якщо порівнювати з Apache fling.
• Проблеми з малими файлами.

Apache Spark vs. Hadoop

Для того, щоб візуалізувати основні відмінності між Hadoop та Apache Spark, давайте розглянемо наступну таблицю:

Висновок​

Тепер у вас є основна інформація про плюси і мінуси Hadoop і Spark, функціональність, характеристики безпеки, масштабованість, продуктивність, ціну і багато іншого. Маючи всі ці характеристики фреймворків, тепер ви повинні визначити, що краще працює у вашій індивідуальній ситуації. Спробуйте врахувати архітектуру та цілі, яких ви хочете досягти. Немає хороших чи поганих варіантів, є ті, які відповідають вашим потребам і вимогам, і ті, які не відповідають. Не поспішайте і зробіть правильний вибір фреймворку, будь то Spark або Hadoop.