Apache Spark vs Hadoop Mapreduce: lo que necesita saber
Publicado: 2019-09-05Big Data es como el Gran Hermano omnipresente en el mundo moderno. Los casos de uso cada vez mayores de Big Data en varias industrias han dado lugar a numerosas tecnologías de Big Data, de las cuales Hadoop MapReduce y Apache Spark son las más populares. Si bien tanto MapReduce como Spark son proyectos emblemáticos de código abierto desarrollados por Apache Software Foundation, también son los contendientes más fuertes entre sí.
En esta publicación, primero, hablaremos sobre los marcos MapReduce y Spark, luego pasaremos a discutir las diferencias clave entre ellos.
¿Qué son Spark y MapReduce?
Spark es un marco de Big Data especialmente diseñado para permitir un cómputo rápido. Sirve como un motor de procesamiento de datos de propósito general que puede manejar diferentes cargas de trabajo, incluidos lotes, interactivos, iterativos y de transmisión. Una característica clave de Spark es la velocidad: ejecuta cálculos en memoria para aumentar la velocidad del procesamiento de datos. Como resultado, funciona bien en un grupo de nodos informáticos y permite un procesamiento más rápido de grandes conjuntos de datos.
El conjunto de datos distribuido resistente (RDD) es la estructura de datos principal de Spark. RDD es una colección distribuida inmutable de objetos en la que cada nodo se divide en partes más pequeñas que se pueden calcular en diferentes nodos de un clúster. Esto facilita el procesamiento de datos independiente dentro de un clúster.
MapReduce es un marco de código abierto diseñado para procesar grandes cantidades de datos en un entorno paralelo y distribuido. Puede procesar datos solo en modo por lotes. Hay dos componentes principales de Hadoop MapReduce: HDFS e YARN.
La programación de MapReduce consta de dos partes: Mapper y Reducer. Mientras Mapper maneja la tarea de ordenar los datos, Reducer combina los datos ordenados y los convierte en fragmentos más pequeños.
En cuanto a la diferencia fundamental entre estos dos marcos, es su enfoque innato para el procesamiento de datos. Mientras que MapReduce procesa los datos leyendo y escribiendo en el disco, Spark puede hacerlo en la memoria. Por lo tanto, Spark obtiene una ventaja sobre MapReduce: un procesamiento rápido.
¿Pero eso significa que Spark es mejor que MapReduce? Desafortunadamente, el debate no es tan simple. Para arrojar más luz sobre este tema, vamos a desglosar punto por punto las diferencias entre ellos.
Procesamiento de datos
Spark : como mencionamos anteriormente, Spark es más un marco de procesamiento híbrido y de propósito general. A través de la computación en memoria y la optimización del procesamiento, acelera el procesamiento de datos en tiempo real. Es excelente para transmitir cargas de trabajo, ejecutar consultas interactivas y algoritmos de aprendizaje automático. Sin embargo, el RDD solo permite que Spark almacene datos en el disco temporalmente al escribir solo los datos vitales en el disco. Entonces, carga un proceso en la memoria y lo retiene en el caché. Esto hace que Spark consuma mucha memoria.
MapReduce : MapReduce es el motor de procesamiento por lotes nativo de Hadoop. Sus componentes (HDFS e YARN) permiten un procesamiento más fluido de los datos por lotes. Sin embargo, dado que el procesamiento de datos tiene lugar en varios pasos posteriores, el proceso es bastante lento. Una ventaja de MapReduce es que permite el almacenamiento permanente: almacena datos en el disco. Esto lo hace adecuado para manejar conjuntos de datos masivos. Tan pronto como se completa una tarea, MapReduce elimina sus procesos y, por lo tanto, puede ejecutarse simultáneamente con otros servicios.
Facilidad de uso
Spark : cuando se trata de facilidad de uso, Spark se lleva la corona. Viene con muchas API fáciles de usar para Scala (lenguaje nativo), Java, Python y Spark SQL. Dado que Spark permite la transmisión, el procesamiento por lotes y el aprendizaje automático en el mismo clúster, puede simplificar fácilmente la infraestructura de procesamiento de datos según sus necesidades. Además, Spark incluye un modo REPL interactivo (bucle de lectura, evaluación e impresión) para ejecutar comandos que ofrece comentarios rápidos a los usuarios.
MapReduce : dado que Hadoop MapReduce está escrito en Java, lleva tiempo aprender la sintaxis. Por lo tanto, inicialmente, a muchos les puede resultar bastante difícil programar. Aunque MapReduce carece de un modo interactivo, herramientas como Pig y Hive hacen que trabajar con él sea un poco más fácil. También hay otras herramientas (por ejemplo, Xplenty) que pueden ejecutar tareas de MapReduce sin necesidad de programación.
Tolerancia a fallos
Spark : Spark emplea RDD y diferentes modelos de almacenamiento de datos para la tolerancia a fallas al reducir la E/S de la red. Si hay una pérdida de partición de un RDD, el RDD reconstruirá esa partición a partir de la información almacenada en la memoria. Por lo tanto, si un proceso falla a mitad de camino, Spark tendrá que comenzar a procesar desde el principio.
MapReduce : a diferencia de Spark, MapReduce utiliza el concepto de replicación para la tolerancia a fallas a través de Node Manager y ResourceManager. Aquí, si un proceso no se ejecuta a mitad de camino, MapReduce continuará desde donde lo dejó, ahorrando así tiempo.
Seguridad
Spark : dado que Spark aún está en sus inicios, su factor de seguridad no está muy desarrollado. Admite la autenticación a través de una hoja de secreto compartido (autenticación de contraseña). En cuanto a la interfaz de usuario web, se puede proteger a través de filtros de servlet javax. Las funciones YARN y HDFS de Spark permiten la autenticación Kerberos, los permisos de nivel de archivo HDFS y el cifrado entre nodos.
MapReduce : MapReduce está mucho más desarrollado y, por lo tanto, tiene mejores funciones de seguridad que Spark. Disfruta de todas las ventajas de seguridad de Hadoop y se puede integrar con los proyectos de seguridad de Hadoop, incluidos Knox Gateway y Sentry. A través de proveedores externos válidos, las organizaciones pueden incluso utilizar Active Directory Kerberos y LDAP para la autenticación.
Costo
Aunque tanto Spark como MapReduce son proyectos de código abierto, hay ciertos costos en los que debe incurrir para ambos. Por ejemplo, Spark requería grandes cantidades de RAM para ejecutar tareas en la memoria y, a medida que avanza, la RAM es más costosa que los discos duros. Por el contrario, Hadoop está orientado al disco: si bien no necesitará comprar RAM cara, tendrá que invertir más en sistemas para distribuir la E/S del disco en varios sistemas.
Entonces, con respecto al costo, depende en gran medida de los requisitos de la organización. Si una organización necesita procesar cantidades masivas de big data, Hadoop será la opción rentable, ya que comprar espacio en el disco duro es mucho más económico que comprar un espacio de memoria expansivo. Además, MapReduce viene con una gran cantidad de ofertas de Hadoop como servicio y servicios basados en Hadoop que le permiten omitir los requisitos de hardware y personal. En comparación con esto, solo hay un puñado de opciones de Spark-as-a-service.
Compatibilidad
En cuanto a la compatibilidad, tanto Spark como MapReduce son compatibles entre sí. Spark se puede integrar a la perfección con todas las fuentes de datos y formatos de archivo compatibles con Hadoop. Además, ambos son escalables. Por lo tanto, la compatibilidad de Spark con los tipos de datos y las fuentes de datos es prácticamente la misma que la de Hadoop MapReduce.
Como puede ver, tanto Spark como MapReduce tienen características únicas que los diferencian entre sí. Por ejemplo, Spark ofrece análisis en tiempo real del que carece MapReduce, mientras que MapReduce viene con un sistema de archivos del que carece Spark. Ambos marcos son excelentes a su manera distinta, y ambos vienen con su conjunto único de ventajas y desventajas. En última instancia, el debate entre Spark y MapReduce se reduce a sus necesidades comerciales específicas y al tipo de tareas que desea realizar.
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