Diferencia entre Hadoop y Spark
Hadoop es un marco de código abierto que permite almacenar y procesar grandes datos, en un entorno distribuido en grupos de computadoras. Hadoop está diseñado para escalar de un solo servidor a miles de máquinas, donde cada máquina ofrece computación y almacenamiento local. Spark es un cluster de código abierto diseñado para computación rápida. Proporciona una interfaz para programar grupos enteros con paralelismo de datos implícito y tolerancia a fallas. La característica principal de Spark es la computación en clúster en memoria que aumenta la velocidad de una aplicación.
Hadoop
- Hadoop es una marca registrada de la fundación de software Apache. Utiliza un modelo de programación simple para realizar la operación requerida entre clústeres. Todos los módulos en Hadoop están diseñados con una suposición fundamental de que las fallas de hardware son ocurrencias comunes y deben ser tratadas por el marco.
- Ejecuta la aplicación utilizando el algoritmo MapReduce, donde los datos se procesan en paralelo en diferentes nodos de CPU. En otras palabras, el marco de trabajo de Hadoop es lo suficientemente capaz de desarrollar aplicaciones, que además pueden ejecutarse en grupos de computadoras y podrían realizar un análisis estadístico completo para una gran cantidad de datos.
- El núcleo de Hadoop consiste en una parte de almacenamiento, que se conoce como Hadoop Distributed File System y una parte de procesamiento llamada modelo de programación MapReduce. Básicamente, Hadoop divide los archivos en bloques grandes y los distribuye entre los grupos, transfiere el código del paquete a los nodos para procesar los datos en paralelo.
- Este conjunto de datos de enfoque se procesará más rápido y de manera más eficiente. Otros módulos de Hadoop son comunes de Hadoop, que es un conjunto de bibliotecas y utilidades de Java devueltas por los módulos de Hadoop. Estas bibliotecas proporcionan un sistema de archivos y abstracción a nivel del sistema operativo, también contienen los archivos y scripts Java necesarios para iniciar Hadoop. Hadoop Yarn también es un módulo, que se utiliza para la programación de trabajos y la gestión de recursos de clúster.
Chispa - chispear
- Spark se creó en la parte superior del módulo Hadoop MapReduce y amplía el modelo de MapReduce para usar de manera eficiente más tipos de cálculos que incluyen consultas interactivas y procesamiento de flujo. Spark fue presentado por la fundación de software Apache, para acelerar el proceso del software de computación computacional Hadoop.
- Spark tiene su propia administración de clúster y no es una versión modificada de Hadoop. Spark utiliza Hadoop de dos maneras: una es el almacenamiento y la segunda es el procesamiento. Dado que la administración del clúster proviene de Spark, utiliza Hadoop solo para fines de almacenamiento.
- Spark es uno de los subproyectos de Hadoop que se desarrolló en 2009 y luego se convirtió en código abierto bajo una licencia BSD. Tiene muchas características maravillosas, al modificar ciertos módulos e incorporar nuevos módulos. Ayuda a ejecutar una aplicación en un clúster de Hadoop, varias veces más rápido en la memoria.
- Esto es posible al reducir el número de operaciones de lectura / escritura en el disco. Almacena los datos de procesamiento intermedio en la memoria, guardando operaciones de lectura / escritura. Spark también proporciona API integradas en Java, Python o Scala. Por lo tanto, uno puede escribir aplicaciones de múltiples maneras. Spark no solo proporciona una estrategia de mapa y reducción, sino que también admite consultas SQL, datos de transmisión, aprendizaje automático y algoritmos de gráficos.
Comparación cabeza a cabeza entre Hadoop y Spark (infografía)
A continuación se muestra la diferencia de 8 principales entre Hadoop vs Spark 
Diferencias clave entre Hadoop y Spark
Tanto Hadoop vs Spark son opciones populares en el mercado; Discutamos algunas de las principales diferencias entre Hadoop y Spark:
- Hadoop es un marco de código abierto que utiliza un algoritmo de MapReduce, mientras que Spark es una tecnología de computación de clúster ultrarrápida, que extiende el modelo de MapReduce para usar de manera eficiente con más tipos de cálculos.
- El modelo MapReduce de Hadoop lee y escribe desde un disco, lo que reduce la velocidad de procesamiento, mientras que Spark reduce la cantidad de ciclos de lectura / escritura en el disco y almacena datos intermedios en la memoria, por lo tanto, una velocidad de procesamiento más rápida.
- Hadoop requiere que los desarrolladores codifiquen manualmente todas y cada una de las operaciones, mientras que Spark es fácil de programar con RDD: conjunto de datos distribuidos resistentes.
- El modelo Hadoop MapReduce proporciona un motor por lotes, por lo tanto, depende de diferentes motores para otros requisitos, mientras que Spark realiza lotes, interactivos, Machine Learning y Streaming, todo en el mismo clúster.
- Hadoop está diseñado para manejar el procesamiento por lotes de manera eficiente, mientras que Spark está diseñado para manejar datos en tiempo real de manera eficiente.
- Hadoop es un marco informático de alta latencia, que no tiene un modo interactivo, mientras que Spark es una computación de baja latencia y puede procesar datos de forma interactiva.
- Con Hadoop MapReduce, un desarrollador solo puede procesar datos en modo por lotes, mientras que Spark puede procesar datos en tiempo real a través de Spark Streaming.
- Hadoop está diseñado para manejar fallas y fallas, es naturalmente resistente a las fallas, por lo tanto, es un sistema altamente tolerante a fallas mientras que, con Spark, RDD permite la recuperación de particiones en nodos con fallas.
- Hadoop necesita un programador de trabajos externo, por ejemplo: Oozie para programar flujos complejos, mientras que Spark tiene cálculo en memoria, por lo que tiene su propio programador de flujo.
- Hadoop es una opción más barata disponible mientras se compara en términos de costo, mientras que Spark requiere mucha RAM para ejecutarse en la memoria, lo que aumenta el clúster y, por lo tanto, el costo.
Tabla de comparación de Hadoop vs Spark
La comparación principal entre Hadoop y Spark se analiza a continuación.
| La base de comparación entre Hadoop vs Spark |
Hadoop |
Chispa - chispear |
| Categoría | Motor de procesamiento de datos básicos | Motor de análisis de datos |
| Uso | Procesamiento por lotes con un gran volumen de datos. | Procese datos en tiempo real, de eventos en tiempo real como Twitter, Facebook |
| Latencia | Computación de alta latencia | Computación de baja latencia |
| Datos | Procesar datos en modo por lotes | Puede procesar interactivamente |
| Facilidad de uso | El modelo MapReduce de Hadoop es complejo, necesita manejar API de bajo nivel | Más fácil de usar, la abstracción permite al usuario procesar datos utilizando operadores de alto nivel |
| Programador | Se requiere un planificador de trabajo externo | Cálculo en memoria, no se requiere un planificador externo |
| Seguridad | Altamente seguro | Menos seguro en comparación con Hadoop |
| Costo | Menos costoso ya que el modelo MapReduce proporciona una estrategia más barata | Más costoso que Hadoop ya que tiene una solución en memoria |
Conclusión - Hadoop vs Spark
Hadoop MapReduce permite el procesamiento paralelo de grandes cantidades de datos. Rompe una gran parte en otras más pequeñas para procesarlas por separado en diferentes nodos de datos y recopila automáticamente los resultados en los múltiples nodos para devolver un solo resultado. En caso de que el conjunto de datos resultante sea mayor que la RAM disponible, Hadoop MapReduce puede superar a Spark.
Spark, por otro lado, es más fácil de usar que Hadoop, ya que viene con API fáciles de usar para Scala (su idioma nativo), Java, Python y Spark SQL. Dado que Spark proporciona una forma de realizar streaming, procesamiento por lotes y aprendizaje automático en el mismo clúster, a los usuarios les resulta fácil simplificar su infraestructura para el procesamiento de datos.
La decisión final de elegir entre Hadoop vs Spark depende del parámetro básico: requisito. Apache Spark es un motor de computación en clúster mucho más avanzado que MapReduce de Hadoop, ya que puede manejar cualquier tipo de requisito, es decir, lote, interactivo, iterativo, transmisión, etc., mientras que Hadoop se limita al procesamiento por lotes solamente. Al mismo tiempo, Spark es más costoso que Hadoop con su función en memoria, que eventualmente requiere mucha RAM. Al final del día, todo depende del presupuesto de la empresa y los requisitos funcionales. Espero que ahora tengas una idea más justa de Hadoop vs Spark.
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