Apache Spark vs. Hadoop Mapreduce – Was Sie wissen müssen
Veröffentlicht: 2019-09-05Big Data ist wie der allgegenwärtige Big Brother in der modernen Welt. Die ständig zunehmenden Anwendungsfälle von Big Data in verschiedenen Branchen haben darüber hinaus zahlreiche Big Data-Technologien hervorgebracht, von denen Hadoop MapReduce und Apache Spark die beliebtesten sind. Obwohl sowohl MapReduce als auch Spark Open-Source-Vorzeigeprojekte sind, die von der Apache Software Foundation entwickelt wurden, sind sie auch die stärksten Konkurrenten voneinander.
In diesem Beitrag werden wir zunächst über die MapReduce- und Spark-Frameworks sprechen und dann die wichtigsten Unterschiede zwischen ihnen diskutieren.
Was sind Spark und MapReduce?
Spark ist ein Big-Data-Framework, das speziell für die Ermöglichung schneller Berechnungen entwickelt wurde. Es dient als universelle Datenverarbeitungs-Engine, die verschiedene Workloads verarbeiten kann, einschließlich Batch, Interaktiv, Iterativ und Streaming. Ein Hauptmerkmal von Spark ist die Geschwindigkeit – es führt In-Memory-Berechnungen aus, um die Geschwindigkeit der Datenverarbeitung zu erhöhen. Infolgedessen funktioniert es gut auf einem Cluster von Computerknoten und ermöglicht eine schnellere Verarbeitung großer Datenmengen.
Resilient Distributed Dataset (RDD) ist die primäre Datenstruktur von Spark. RDD ist eine unveränderliche verteilte Sammlung von Objekten, wobei jeder Knoten in kleinere Blöcke unterteilt ist, die auf verschiedenen Knoten eines Clusters berechnet werden können. Dies erleichtert die unabhängige Datenverarbeitung innerhalb eines Clusters.
MapReduce ist ein Open-Source-Framework, das für die Verarbeitung großer Datenmengen in einer parallelen und verteilten Umgebung entwickelt wurde. Es kann Daten nur im Stapelmodus verarbeiten. Es gibt zwei Hauptkomponenten von Hadoop MapReduce – HDFS und YARN.
Die MapReduce-Programmierung besteht aus zwei Teilen – dem Mapper und dem Reducer. Während der Mapper die Aufgabe übernimmt, die Daten zu sortieren, kombiniert der Reducer die sortierten Daten und wandelt sie in kleinere Fragmente um.
Der grundlegende Unterschied zwischen diesen beiden Frameworks ist ihr angeborener Ansatz zur Datenverarbeitung. Während MapReduce Daten verarbeitet, indem es von der Festplatte liest und darauf schreibt, kann Spark dies im Arbeitsspeicher tun. Dadurch erhält Spark einen Vorteil gegenüber MapReduce – der schnellen Verarbeitung.
Aber bedeutet das, dass Spark besser ist als MapReduce? Leider ist die Debatte nicht so einfach. Um mehr Licht in dieses Thema zu bringen, werden wir die Unterschiede zwischen ihnen Punkt für Punkt aufschlüsseln.
Datenverarbeitung
Spark : Wie wir bereits erwähnt haben, ist Spark eher ein hybrides und universelles Verarbeitungsframework. Durch In-Memory-Berechnung und Verarbeitungsoptimierung wird die Datenverarbeitung in Echtzeit beschleunigt. Es eignet sich hervorragend zum Streamen von Workloads, Ausführen interaktiver Abfragen und ML-Algorithmen. Das RDD erlaubt Spark jedoch nur, Daten vorübergehend auf der Festplatte zu speichern, indem nur die wesentlichen Daten auf die Festplatte geschrieben werden. Es lädt also einen Prozess in den Speicher und behält ihn im Cache. Dies macht Spark ziemlich speicherintensiv.
MapReduce : MapReduce ist die native Stapelverarbeitungs-Engine von Hadoop. Seine Komponenten (HDFS und YARN) ermöglichen eine reibungslosere Verarbeitung von Stapeldaten. Da die Datenverarbeitung jedoch in mehreren aufeinanderfolgenden Schritten erfolgt, ist der Prozess recht langsam. Ein Vorteil von MapReduce ist, dass es eine dauerhafte Speicherung ermöglicht – es speichert Daten auf der Festplatte. Dadurch eignet es sich für den Umgang mit großen Datensätzen. Sobald eine Aufgabe abgeschlossen ist, beendet MapReduce seine Prozesse und kann daher gleichzeitig mit anderen Diensten ausgeführt werden.
Benutzerfreundlichkeit
Spark : Wenn es um Benutzerfreundlichkeit geht, ist Spark die Krone. Es enthält viele benutzerfreundliche APIs für Scala (Muttersprache), Java, Python und Spark SQL. Da Spark Streaming, Stapelverarbeitung und maschinelles Lernen im selben Cluster ermöglicht, können Sie die Datenverarbeitungsinfrastruktur ganz einfach Ihren Anforderungen entsprechend vereinfachen. Außerdem enthält Spark einen interaktiven REPL-Modus (Read-Eval-Print-Loop) zum Ausführen von Befehlen, der Benutzern ein sofortiges Feedback bietet.
MapReduce : Da Hadoop MapReduce in Java geschrieben ist, braucht es Zeit, um die Syntax zu lernen. Daher mögen viele das Programmieren zunächst als ziemlich schwierig empfinden. Obwohl MapReduce keinen interaktiven Modus hat, erleichtern Tools wie Pig und Hive die Arbeit damit etwas. Es gibt auch andere Tools (z. B. Xplenty), die MapReduce-Aufgaben ausführen können, ohne dass eine Programmierung erforderlich ist.
Fehlertoleranz
Spark : Spark verwendet RDD und verschiedene Datenspeichermodelle für Fehlertoleranz durch Reduzierung der Netzwerk-E/A. Wenn ein Partitionsverlust eines RDD auftritt, erstellt das RDD diese Partition aus den im Speicher gespeicherten Informationen neu. Wenn also ein Prozess mittendrin abstürzt, muss Spark mit der Verarbeitung von Anfang an beginnen.
MapReduce : Im Gegensatz zu Spark verwendet MapReduce das Replikationskonzept für die Fehlertoleranz durch Node Manager und ResourceManager. Wenn ein Prozess mittendrin nicht ausgeführt werden kann, fährt MapReduce dort fort, wo er aufgehört hat, wodurch Zeit gespart wird.
Sicherheit
Spark : Da Spark noch in den Kinderschuhen steckt, ist sein Sicherheitsfaktor noch nicht hoch entwickelt. Es unterstützt die Authentifizierung über ein Shared-Secret-Blatt (Kennwortauthentifizierung). Die Web-Benutzeroberfläche kann durch Javax-Servlet-Filter geschützt werden. Die YARN- und HDFS-Funktionen von Spark ermöglichen Kerberos-Authentifizierung, HDFS-Berechtigungen auf Dateiebene und Verschlüsselung zwischen Knoten.
MapReduce : MapReduce ist weitaus weiter entwickelt und verfügt daher über bessere Sicherheitsfunktionen als Spark. Es genießt alle Sicherheitsvorteile von Hadoop und kann in Hadoop-Sicherheitsprojekte integriert werden, einschließlich Knox Gateway und Sentry. Über gültige Drittanbieter können Organisationen sogar Active Directory Kerberos und LDAP zur Authentifizierung verwenden.
Kosten
Obwohl sowohl Spark als auch MapReduce Open-Source-Projekte sind, müssen Sie für beide bestimmte Kosten tragen. Zum Beispiel benötigte Spark große Mengen an RAM, um Aufgaben im Arbeitsspeicher auszuführen, und außerdem ist RAM teurer als Festplatten. Im Gegenteil, Hadoop ist festplattenorientiert – während Sie kein teures RAM kaufen müssen, müssen Sie mehr in Systeme investieren, um die Festplatten-I/O auf mehrere Systeme zu verteilen.
In Bezug auf die Kosten hängt es also weitgehend von den Anforderungen der Organisation ab. Wenn ein Unternehmen riesige Mengen an Big Data verarbeiten muss, ist Hadoop die kostengünstige Option, da der Kauf von Festplattenspeicher viel billiger ist als der Kauf von umfangreichem Speicherplatz. Darüber hinaus verfügt MapReduce über eine Vielzahl von Hadoop-as-a-Service-Angeboten und Hadoop-basierten Diensten, mit denen Sie die Hardware- und Personalanforderungen überspringen können. Im Vergleich dazu gibt es nur eine Handvoll Spark-as-a-Service-Optionen.
Kompatibilität
In Bezug auf die Kompatibilität sind sowohl Spark als auch MapReduce miteinander kompatibel. Spark lässt sich nahtlos in alle von Hadoop unterstützten Datenquellen und Dateiformate integrieren. Außerdem sind beide skalierbar. Die Kompatibilität von Spark mit Datentypen und Datenquellen ist also ziemlich identisch mit der von Hadoop MapReduce.
Wie Sie sehen können, haben sowohl Spark als auch MapReduce einzigartige Funktionen, die sie voneinander unterscheiden. Spark bietet beispielsweise Echtzeitanalysen, die MapReduce fehlt, während MapReduce mit einem Dateisystem ausgestattet ist, das Spark fehlt. Beide Frameworks sind auf ihre unterschiedliche Weise hervorragend, und beide haben ihre einzigartigen Vor- und Nachteile. Letztendlich hängt die Debatte zwischen Spark und MapReduce von Ihren spezifischen Geschäftsanforderungen und der Art von Aufgaben ab, die Sie erledigen möchten.
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