Diferencia entre Hadoop y Apache Spark

Hadoop vs Apache Spark es un marco de big data y contiene algunas de las herramientas y técnicas más populares que las marcas pueden usar para realizar tareas relacionadas con big data. Apache Spark, por otro lado, es un marco de cómputo de clúster de código abierto. Si bien Hadoop vs Apache Spark pueden parecer competidores, no realizan las mismas tareas y, en algunas situaciones, incluso pueden trabajar juntos. Si bien se informa que Spark puede funcionar más de 100 veces más rápido que Hadoop en algunos casos, no tiene su propio sistema de almacenamiento. Este es un criterio importante ya que el almacenamiento distribuido es uno de los aspectos más importantes de los proyectos de datos.

Entonces, ¿qué es exactamente Big Data?

Big data es una gran palabra de moda que ayuda a las organizaciones y empresas a dar sentido a grandes cantidades de datos. Ha recibido mucha atención en la última década y, en términos simples, se define como big data que es tan grande para una empresa que no puede procesarse utilizando fuentes convencionales. Cada día se desarrollan nuevas herramientas para que las empresas puedan comenzar a dar sentido a esta creciente cantidad de datos. Es por eso que el Big Data es una de las tendencias tecnológicas más importantes que afectará los resultados de las marcas y empresas de todo el mundo.

¿Cuál es el tamaño de Big Data y qué tan rápido está creciendo este sector?

La tecnología siempre ha jugado un papel integral en el funcionamiento de las marcas y empresas de todo el mundo. Esto se debe a que la tecnología ayuda a las empresas a aumentar sus ganancias y productividad de manera efectiva. Por ejemplo, en su presentación, Keg Kruger describió cómo el censo de los EE. UU. Utilizó el Sistema de Tabulación Hollerith, donde muchos datos debían tabularse de forma mecánica. Para lidiar con la gran cantidad de datos, Hollerith se combinó con otras tres compañías para formar la Corporación de Grabación de Tabulación de Computación, que hoy se llama IBM o International Business Machines.

Los datos se miden en bytes, que es una unidad que se utiliza para medir la información digital. En el campo, 8 bits es igual a un byte. Desde gigabytes hasta petabytes, el mundo de Big Data se está expandiendo. Algunos valores de datos se denominan gigabytes, terabytes, petabytes y exabytes, entre otros.

Para poner las cosas en perspectiva, un gigabyte es igual a 1024 megabytes, que son datos almacenados en un solo DVD, mientras que un petabyte es la cantidad de datos almacenados en CDs de aproximadamente 2 millas de altura o 13 años de video HD TV mientras que un exabyte es igual a mil millones de gigabytes.

Algunas de las principales características de Big Data se pueden mencionar a continuación:

  1. El volumen de datos: la cantidad de datos es una de las principales características de Big data. Cuando el tamaño y el potencial de los datos son grandes, hay más posibilidades de que sean calificados para ser llamados big data. El nombre Big Data en sí contiene la palabra y esa es una característica del tamaño.
  2. Variedad de datos: Otra característica de Big data es la variedad. También es importante que el análisis de datos deba realizarse en dichos datos. Además, también es importante que los analistas puedan utilizar dichos datos para obtener información valiosa que, a su vez, pueda ayudar a la empresa a alcanzar sus metas y objetivos.
  3. La velocidad de los datos: aquí el término velocidad se refiere a la velocidad a la que se generan y procesan los datos. Esto es extremadamente importante porque la velocidad a la que se procesan los datos juega un papel importante para ayudar a las empresas a alcanzar sus objetivos. Cuanto más rápido se procesen los datos, más rápido las empresas podrán llegar a la siguiente etapa de desarrollo de manera efectiva.
  4. Variabilidad: Otra característica de Big data es la variabilidad. Esto significa que los datos deben gestionarse de manera ineficaz para que no haya inconsistencia en ellos. Una inconsistencia de datos debe ser manejada de manera efectiva para que no afecte la calidad de los datos en ninguna etapa.
  5. Naturaleza compleja de los datos: las empresas y las marcas actualmente manejan toneladas de datos que provienen de múltiples fuentes. Es necesario vincular, conectar y correlacionar estos datos para que las empresas puedan entender estos conocimientos y utilizarlos para realizar campañas y planes efectivos. Es por eso que la complejidad es una de las características más integrales de Big Data.

Por lo tanto, no sorprende que el big data sea uno de los factores más importantes para influir en el funcionamiento de las empresas de muchas formas. En muchas industrias, tanto las empresas exitosas como las nuevas están utilizando el poder del big data para crear soluciones innovadoras y competitivas. Por ejemplo, la industria de la salud se ha beneficiado enormemente del uso de soluciones de big data. En esta industria, los pioneros de los datos analizan de manera efectiva los resultados de los ensayos médicos y, por lo tanto, descubren nuevos beneficios y riesgos de los medicamentos y las vacunas. Estos ensayos que utilizan soluciones de big data son a una escala mucho más grande que los ensayos clínicos, lo que permite a la industria de la salud ampliar su potencial y hostigar oportunidades ilimitadas de manera efectiva. Otras industrias también se están dando cuenta lentamente de esto y hay una mayor adopción de técnicas de datos por parte de compañías de todos los tamaños y sectores. Tal conocimiento permite a las marcas no solo ofrecer productos nuevos e innovadores a su audiencia actual, sino también crear diseños innovadores para su uso futuro.

Muchas organizaciones se encuentran hoy en medio de una gran cantidad de flujos de información donde los datos sobre productos y servicios, compradores y vendedores, las intenciones de los consumidores, entre otros, deben estudiarse de manera adecuada. Si las marcas quieren sobrevivir en los mercados futuros, deben poder usar las capacidades que ofrece Big data de una manera efectiva y exitosa. Uno de los aspectos más importantes de la adopción de big data es el marco que a las empresas les gustaría adoptar para su uso. Dos de los marcos de big data más populares que existen en el mercado incluyen Hadoop y Spark. Si bien Spark ha superado a Hadoop como el código abierto más activo, ambos marcos son utilizados por múltiples compañías en todos los sectores. Si bien la comparación entre Hadoop y Apache Spark no es realmente posible, ambos sistemas tienen algunos usos y funciones muy similares.

Hadoop vs Apache Spark Infographics

A continuación se muestran las 6 principales comparaciones entre Hadoop y Apache Spark

Tanto Hadoop vs Apache Spark es un marco de big data y contiene algunas de las herramientas y técnicas más populares que las marcas pueden usar para realizar tareas relacionadas con big data.

Creado por Doug Cutting y Mike Cafarella, Hadoop se creó en el año 2006. En ese momento, se desarrolló para apoyar la distribución del proyecto del motor de búsqueda Nutch. Más tarde se convirtió en uno de los marcos de big data más importantes y hasta hace poco dominaba el mercado como un jugador importante. Apache Spark, por otro lado, es un marco de cómputo de clúster de código abierto que se desarrolló en el AMPLab en California. Más tarde fue donado a la Apache Software Foundation, donde permanece hoy. En febrero de 2014, Spark se convirtió en un proyecto Apache de alto nivel y más tarde, en noviembre del mismo año, el equipo de ingeniería de Databricks estableció un nuevo récord en la clasificación de gran capacidad con el uso del marco de Spark. Hadoop vs Apache Spark es un marco de datos extremadamente popular que utilizan varias compañías y compiten entre sí por más espacio en el mercado.

Si bien Hadoop vs Apache Spark pueden parecer competidores, no realizan las mismas tareas y, en algunas situaciones, incluso pueden trabajar juntos. Si bien se informa que Spark puede funcionar más de 100 veces más rápido que Hadoop en algunos casos, no tiene su propio sistema de almacenamiento. Este es un criterio importante ya que el almacenamiento distribuido es uno de los aspectos más importantes de los proyectos de datos. Esto se debe a que el marco de almacenamiento de datos permite que los datos se almacenen en conjuntos de datos de múltiples PETA que a su vez se pueden almacenar en un número infinito de discos duros, lo que lo hace extremadamente rentable. Además, los marcos de datos deben ser de naturaleza escalable para que se puedan agregar más controladores a la red a medida que aumenta el tamaño de los datos. Como Spark no tiene su propio sistema para el almacenamiento de datos, este marco requiere uno proporcionado por otra parte. Es por eso que para muchos proyectos de Big Data, las empresas que instalan Spark para la aplicación de análisis avanzado, generalmente también utilizan el sistema de archivos Hadoop Distributed para el almacenamiento de datos.

La velocidad es, por lo tanto, lo único que le da a Spark una ventaja adicional sobre Hadoop. Porque Spark maneja sus funciones copiándolas del almacenamiento físico distribuido. Debido a que no hay discos duros mecánicos torpes y lentos en Spark, la velocidad con la que puede realizar sus funciones en comparación con Hadoop es más rápida. En el caso de Hadoop, los datos que se escriben se guardan en el sistema MapReduce de Hadoop, que también escribe todos los datos en el medio de almacenamiento físico después de cada función. Esta copia de datos se realizó para que fuera posible una recuperación completa en caso de que algo saliera mal durante el proceso. Como los datos almacenados de manera electrónica son más volátiles, esto se consideró importante. En el caso del sistema Spark, los datos se organizan en un sistema llamado conjuntos de datos distribuidos resistentes que se pueden recuperar en caso de que algo salga mal durante el proceso de big data.

Otra cosa que coloca a Spark por delante de Hadoop es que Spark puede procesar tareas en tiempo real y tiene un aprendizaje automático avanzado. El procesamiento en tiempo real significa que los datos se pueden ingresar en una aplicación analítica en el momento en que se conocen, y se pueden obtener conocimientos de inmediato. Esto significa que se pueden tomar medidas inmediatas sobre esos conocimientos, lo que permite a las empresas aprovechar las oportunidades actuales. Además, los aprendizajes automáticos se definen como algoritmos que pueden pensar por sí mismos, lo que les permite crear una solución para grandes conjuntos de datos. Este es el tipo de tecnología que está en el corazón de las industrias avanzadas y puede ayudar a la administración a lidiar con los problemas antes de que surjan, por un lado, y también a crear tecnología innovadora que es responsable de los automóviles y barcos sin conductor, por otro lado.

Hadoop vs Apache Spark son, por lo tanto, dos sistemas de bases de datos diferentes y aquí hay algunas cosas que los distinguen:

  1. Ambos sistemas funcionan de manera diferente: Hadoop vs Apache Spark son marcos de big data que tienen diferentes funciones. Mientras que Hadoop es una infraestructura de datos distribuida, que distribuye una gran recopilación de datos en múltiples nodos. Esto significa que los usuarios de Hadoop no tienen que invertir y mantener hardware personalizado que es extremadamente costoso. Al indexar y hacer un seguimiento de los datos, permite a las empresas hacer lo mismo de manera rápida y rápida. Por otro lado, Spark es una herramienta de procesamiento de datos que opera en el almacenamiento de datos distribuidos pero no distribuye el almacenamiento.
  2. Es posible usar un sistema sin el otro: Hadoop proporciona a los usuarios no solo un componente de almacenamiento (Hadoop Distributed File System) sino que también tiene un componente de procesamiento llamado MapReduce. Esto significa que los usuarios que compraron Hadoop no necesitan comprar Spark para sus necesidades de procesamiento. Al mismo tiempo, los usuarios de Spark no necesitan instalar nada relacionado con Hadoop. Como Spark no tiene un sistema de administración de archivos si las marcas necesitan uno, pueden integrar un sistema basado en la nube que no necesita estar relacionado con Hadoop.
  3. Spark es mucho más rápido que Hadoop, pero no todas las organizaciones pueden necesitar análisis para funcionar a una velocidad tan rápida: el estilo de procesamiento de MapReduce es bueno, pero si sus empresas tienen funciones más estáticas, también pueden realizar funciones de análisis de datos a través del procesamiento por lotes. Sin embargo, si las empresas necesitan transmitir datos desde los sensores en una fábrica o requieren múltiples operaciones, lo mejor es invertir en el software Spark Big Data. Además, muchos algoritmos de aprendizaje automático requieren múltiples operaciones y algunas aplicaciones comunes para la herramienta Spark incluyen recomendaciones de productos en línea, monitoreo de máquinas y seguridad cibernética, entre otros.

Hadoop vs Apache Spark son realmente dos grandes marcos de Big Data que existen hoy en el mercado. Si bien los marcos Hadoop vs Apache Spark a menudo se lanzan en una batalla por el dominio, todavía tienen muchas funciones que los hacen extremadamente importantes en su propia área de influencia. Trabajan en diferentes situaciones y generalmente tienden a realizar funciones que son únicas y distintas.

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Esta ha sido una guía de Hadoop vs Apache Spark. Aquí hemos discutido que la era de los grandes datos es algo que todas las marcas deben tener en cuenta para que puedan arrojar resultados de manera efectiva porque el futuro pertenece a aquellas compañías que extraen valor de los datos en Una moda exitosa. También puede consultar el siguiente artículo de Hadoop vs Apache Spark para obtener más información:

  1. Hadoop vs Apache Spark: cosas interesantes que debes saber
  2. Apache Hadoop vs Apache Spark | Top 10 comparaciones útiles para saber
  3. Hadoop vs Hive - Descubre las mejores diferencias
  4. Big Data vs Apache Hadoop: comparación de los 4 principales que debe aprender
  5. Qué preferir Hadoop o Spark

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Big Data