Diferencias entre MapReduce y Apache Spark
Apache Hadoop es un marco de software de código abierto diseñado para escalar desde servidores individuales a miles de máquinas y ejecutar aplicaciones en grupos de hardware básico. El marco de Apache Hadoop se divide en dos capas.
- Sistema de archivos distribuidos de Hadoop (HDFS)
- Capa de procesamiento (MapReduce)
La capa de almacenamiento de Hadoop, es decir, HDFS, es responsable del almacenamiento de datos, mientras que MapReduce es responsable del procesamiento de datos en Hadoop Cluster. MapReduce es este paradigma de programación que permite una escalabilidad masiva en cientos o miles de servidores en un clúster de Hadoop. MapReduce es una técnica de procesamiento y un modelo de programa para computación distribuida basada en el lenguaje de programación Java. MapReduce es un marco potente para procesar grandes conjuntos distribuidos de datos estructurados o no estructurados en un clúster de Hadoop almacenado en el Sistema de archivos distribuidos de Hadoop (HDFS). Las potentes características de MapReduce son su escalabilidad.
- Apache Spark es un marco de tecnología de computación en clúster y ultrarrápido, diseñado para la computación rápida en el procesamiento de datos a gran escala. Apache Spark es un motor de procesamiento distribuido, pero no viene con un administrador de recursos de clúster incorporado y un sistema de almacenamiento distribuido. Debe conectar el administrador de clúster y el sistema de almacenamiento que elija. Apache Spark consta de un núcleo de Spark y un conjunto de bibliotecas similares a las disponibles para Hadoop. El núcleo es el motor de ejecución distribuido y un conjunto de idiomas. Apache Spark admite lenguajes como Java, Scala, Python y R para el desarrollo de aplicaciones distribuidas. Se construyen bibliotecas adicionales sobre el núcleo de Spark para permitir cargas de trabajo que utilizan streaming, SQL, gráficos y aprendizaje automático. Apache Spark es un motor de procesamiento de datos para modos por lotes y de transmisión que incluye consultas SQL, procesamiento de gráficos y aprendizaje automático. Apache Spark puede ejecutarse independientemente y también en Hadoop YARN Cluster Manager y, por lo tanto, puede leer los datos existentes de Hadoop.
- Puede elegir Apache YARN o Mesos para el administrador de clúster para Apache Spark.
- Puede elegir Hadoop Distributed File System (HDFS), almacenamiento en la nube de Google, Amazon S3, Microsoft Azure para el administrador de recursos de Apache Spark.
Comparación cabeza a cabeza entre MapReduce y Apache Spark (infografía)
A continuación se muestra la comparación de los 20 principales entre MapReduce y Apache Spark
Diferencia clave entre MapReduce vs Apache Spark
- MapReduce está estrictamente basado en disco, mientras que Apache Spark usa memoria y puede usar un disco para el procesamiento.
- MapReduce y Apache Spark tienen una compatibilidad similar en términos de tipos de datos y fuentes de datos.
- La principal diferencia entre MapReduce y Spark es que MapReduce usa almacenamiento persistente y Spark usa conjuntos de datos distribuidos resistentes.
- Hadoop MapReduce está diseñado para datos que no caben en la memoria, mientras que Apache Spark tiene un mejor rendimiento para los datos que caben en la memoria, particularmente en clústeres dedicados.
- Hadoop MapReduce puede ser una opción económica debido a Hadoop como servicio y Apache Spark es más rentable debido a la memoria de alta disponibilidad
- Apache Spark y Hadoop MapReduce son tolerantes a fallas, pero en comparación Hadoop MapReduce es más tolerante a fallas que Spark.
- Hadoop MapReduce requiere habilidades básicas de programación de Java, mientras que la programación en Apache Spark es más fácil ya que tiene un modo interactivo.
- Spark puede ejecutar trabajos de procesamiento por lotes entre 10 y 100 veces más rápido que MapReduce, aunque ambas herramientas se utilizan para procesar Big Data.
Cuándo usar MapReduce:
- Procesamiento lineal de grandes conjuntos de datos
- No requiere solución intermedia
Cuándo usar Apache Spark:
- Procesamiento de datos rápido e interactivo.
- Unirse a conjuntos de datos
- Procesamiento de gráficos
- Empleos iterativos
- Procesamiento en tiempo real
- Aprendizaje automático
Tabla de comparación de MapReduce vs Apache Spark
| Mapa reducido | Apache Spark | |
| Procesamiento de datos | Solo para procesamiento por lotes | Procesamiento por lotes, así como procesamiento de datos en tiempo real |
| Velocidad de procesamiento | Más lento que Apache Spark porque si la latencia del disco de E / S | 100 veces más rápido en memoria y 10 veces más rápido mientras se ejecuta en disco |
| Categoría | Motor de procesamiento de datos | Motor de análisis de datos |
| Costos | Menos costoso comparando Apache Spark | Más costoso debido a una gran cantidad de RAM |
| Escalabilidad | Ambos son escalables limitados a 1000 nodos en un solo clúster | Ambos son escalables limitados a 1000 nodos en un solo clúster |
| Aprendizaje automático | MapReduce es más compatible con Apache Mahout mientras se integra con Machine Learning | Apache Spark ha incorporado API para el aprendizaje automático |
| Compatibilidad | Principalmente compatible con todas las fuentes de datos y formatos de archivo | Apache Spark puede integrarse con todas las fuentes de datos y formatos de archivo compatibles con el clúster Hadoop |
| Seguridad | El marco de MapReduce es más seguro en comparación con Apache Spark | La característica de seguridad en Apache Spark está más evolucionando y madurando |
| Programador | Depende del planificador externo | Apache Spark tiene su propio planificador |
| Tolerancia a fallos | Utiliza replicación para tolerancia a fallas | Apache Spark utiliza RDD y otros modelos de almacenamiento de datos para Fault Tolerance |
| Facilidad de uso | MapReduce es un poco complejo al comparar Apache Spark debido a las API de JAVA | Apache Spark es más fácil de usar debido a las API enriquecidas |
| Eliminación duplicada | MapReduce no admite estas características | Apache Spark procesa todos los registros exactamente una vez, por lo tanto, elimina la duplicación. |
| Ayuda de idioma | El lenguaje primario es Java pero los lenguajes como C, C ++, Ruby, Python, Perl, Groovy también son compatibles | Apache Spark es compatible con Java, Scala, Python y R |
| Latencia | Latencia muy alta | Mucho más rápido comparando MapReduce Framework |
| Complejidad | Difícil de escribir y depurar códigos | Fácil de escribir y depurar |
| Comunidad Apache | Marco de código abierto para procesar datos | Marco de código abierto para procesar datos a mayor velocidad |
| Codificación | Más líneas de código | Pequeñas líneas de código |
| Modo interactivo | No interactivo | Interactivo |
| Infraestructura | Hardware de productos básicos | Hardware de nivel medio a alto |
| SQL | Admite a través del lenguaje de consulta de Hive | Soporta a través de Spark SQL |
Conclusión - MapReduce vs Apache Spark
MapReduce y Apache Spark son la herramienta más importante para procesar Big Data. La principal ventaja de MapReduce es que es fácil escalar el procesamiento de datos en múltiples nodos de computación, mientras que Apache Spark ofrece computación de alta velocidad, agilidad y relativa facilidad de uso son complementos perfectos para MapReduce. MapReduce y Apache Spark tienen una relación simbiótica entre sí. Hadoop proporciona funciones que Spark no posee, como un sistema de archivos distribuido y Spark proporciona procesamiento en tiempo real en memoria para aquellos conjuntos de datos que lo requieren. MapReduce es una informática basada en disco, mientras que Apache Spark es una informática basada en RAM. MapReduce y Apache Spark juntos son una herramienta poderosa para procesar Big Data y hacen que el Clúster Hadoop sea más robusto.
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