Apache Spark vs Hadoop Mapreduce – Yang Perlu Anda Ketahui
Diterbitkan: 2019-09-05Big Data seperti Big Brother yang ada di mana-mana di dunia modern. Kasus penggunaan Big Data yang terus meningkat di berbagai industri telah melahirkan banyak teknologi Big Data, di mana Hadoop MapReduce dan Apache Spark adalah yang paling populer. Meskipun MapReduce dan Spark adalah proyek unggulan open-source yang dikembangkan oleh Apache Software Foundation, keduanya juga merupakan pesaing terkuat satu sama lain.
Dalam posting ini, pertama, kita akan berbicara tentang kerangka kerja MapReduce dan Spark, kemudian kita akan membahas perbedaan utama di antara mereka.
Apa itu Spark & MapReduce?
Spark adalah kerangka kerja Big Data yang dirancang khusus untuk memungkinkan komputasi cepat. Ini berfungsi sebagai mesin pemrosesan data tujuan umum yang dapat menangani beban kerja yang berbeda, termasuk batch, interaktif, berulang dan streaming. Fitur utama Spark adalah kecepatan – ia mengeksekusi komputasi dalam memori untuk meningkatkan kecepatan pemrosesan data. Akibatnya, ia bekerja dengan baik pada sekelompok node komputer dan memungkinkan pemrosesan kumpulan data besar yang lebih cepat.
Resilient Distributed Dataset (RDD) adalah struktur data utama Spark. RDD adalah kumpulan objek terdistribusi yang tidak dapat diubah di mana setiap node dibagi menjadi potongan yang lebih kecil yang dapat dihitung pada node yang berbeda dari sebuah cluster. Ini memfasilitasi pemrosesan data independen dalam sebuah cluster.
MapReduce adalah kerangka kerja sumber terbuka yang dirancang untuk memproses sejumlah besar data dalam lingkungan paralel dan terdistribusi. Itu dapat memproses data hanya dalam mode batch. Ada dua komponen utama Hadoop MapReduce – HDFS dan YARN.
Pemrograman MapReduce terdiri dari dua bagian – Pemeta dan Peredam. Sementara Mapper menangani tugas menyortir data, Reducer menggabungkan data yang diurutkan dan mengubahnya menjadi fragmen yang lebih kecil.
Adapun perbedaan mendasar antara kedua kerangka kerja ini, itu adalah pendekatan bawaan mereka untuk pemrosesan data. Sementara MapReduce memproses data dengan membaca dari dan menulis pada disk, Spark dapat melakukannya di dalam memori. Dengan demikian, Spark mendapat keuntungan lebih dari MapReduce – dari pemrosesan yang cepat.
Tetapi apakah itu berarti Spark lebih baik daripada MapReduce? Sayangnya, perdebatan tidak sesederhana itu. Untuk menjelaskan lebih lanjut tentang masalah ini, kami akan memecah perbedaan di antara mereka poin demi poin.
Pengolahan data
Spark : Seperti yang kami sebutkan sebelumnya, Spark lebih merupakan kerangka kerja pemrosesan hybrid dan tujuan umum. Melalui komputasi dalam memori dan optimalisasi pemrosesan, ini mempercepat pemrosesan data secara real-time. Ini sangat baik untuk streaming beban kerja, menjalankan kueri interaktif, dan algoritme ML. Namun, RDD hanya mengizinkan Spark untuk menyimpan data di disk untuk sementara dengan hanya menulis data penting di disk. Jadi, itu memuat proses di memori dan menyimpannya di cache. Ini membuat Spark cukup banyak memakan memori.
MapReduce : MapReduce adalah mesin pemrosesan batch asli Hadoop. Komponennya (HDFS dan YARN) memungkinkan pemrosesan data batch yang lebih lancar. Namun, karena pemrosesan data berlangsung dalam beberapa langkah berikutnya, prosesnya cukup lambat. Keuntungan dari MapReduce adalah memungkinkan penyimpanan permanen – ia menyimpan data pada disk. Ini membuatnya cocok untuk menangani kumpulan data besar. Segera setelah tugas selesai, MapReduce mematikan prosesnya dan karenanya, dapat berjalan secara bersamaan dengan layanan lain.
Kemudahan penggunaan
Spark : Dalam hal kemudahan penggunaan, Spark mengambil alih. Muncul dengan banyak API yang mudah digunakan untuk Scala (bahasa asli), Java, Python, dan Spark SQL. Karena Spark memungkinkan streaming, pemrosesan batch, dan pembelajaran mesin di cluster yang sama, Anda dapat dengan mudah menyederhanakan infrastruktur pemrosesan data sesuai dengan kebutuhan Anda. Juga, Spark menyertakan mode REPL (Read–eval–print loop) interaktif untuk menjalankan perintah yang menawarkan umpan balik cepat kepada pengguna.
MapReduce : Karena Hadoop MapReduce ditulis dalam Java, perlu waktu untuk mempelajari sintaksnya. Oleh karena itu, pada awalnya, banyak orang mungkin merasa cukup sulit untuk memprogram. Meskipun MapReduce tidak memiliki mode interaktif, alat seperti Pig dan Hive membuat bekerja dengannya sedikit lebih mudah. Ada alat lain (misalnya, Xplenty) yang dapat menjalankan tugas MapReduce tanpa memerlukan pemrograman apa pun.
Toleransi kesalahan
Spark : Spark menggunakan RDD dan model penyimpanan data yang berbeda untuk toleransi kesalahan dengan mengurangi I/O jaringan. Jika ada partisi RDD yang hilang, RDD akan membangun kembali partisi tersebut dari informasi yang disimpan di memori. Jadi, jika suatu proses macet di tengah jalan, Spark harus mulai memproses dari awal.
MapReduce : Tidak seperti Spark, MapReduce menggunakan konsep replikasi untuk toleransi kesalahan melalui Node Manager dan ResourceManager. Di sini, jika suatu proses gagal dijalankan di tengah jalan, MapReduce akan melanjutkan dari tempat terakhirnya, sehingga menghemat waktu.
Keamanan
Spark : Karena Spark masih dalam masa pertumbuhan, faktor keamanannya tidak terlalu berkembang. Ini mendukung otentikasi melalui lembar rahasia bersama (otentikasi kata sandi). Adapun UI web, dapat dilindungi melalui filter servlet javax. Fitur YARN dan HDFS Spark memungkinkan otentikasi Kerberos, izin tingkat file HDFS, dan enkripsi antar node.
MapReduce : MapReduce jauh lebih berkembang dan karenanya, ia memiliki fitur keamanan yang lebih baik daripada Spark. Ia menikmati semua fasilitas keamanan Hadoop dan dapat diintegrasikan dengan proyek keamanan Hadoop, termasuk Knox Gateway dan Sentry. Melalui vendor pihak ketiga yang valid, organisasi bahkan dapat menggunakan Active Directory Kerberos dan LDAP untuk autentikasi.
Biaya
Meskipun Spark dan MapReduce adalah proyek sumber terbuka, ada biaya tertentu yang harus Anda keluarkan untuk keduanya. Misalnya, Spark membutuhkan RAM dalam jumlah besar untuk menjalankan tugas di memori, dan seiring berjalannya waktu, RAM lebih mahal daripada hard disk. Sebaliknya, Hadoop berorientasi pada disk – meskipun Anda tidak perlu membeli RAM yang mahal, Anda harus berinvestasi lebih banyak dalam sistem untuk mendistribusikan I/O disk di beberapa sistem.
Jadi, sehubungan dengan biaya, itu sangat tergantung pada persyaratan organisasi. Jika sebuah organisasi perlu memproses sejumlah besar data besar, Hadoop akan menjadi pilihan hemat biaya karena membeli ruang hard disk jauh lebih murah daripada membeli ruang memori yang luas. Selain itu, MapReduce hadir dengan sejumlah penawaran Hadoop-as-a-service dan layanan berbasis Hadoop yang memungkinkan Anda melewati persyaratan perangkat keras dan staf. Dibandingkan dengan ini, hanya ada beberapa pilihan Spark-as-a-service.
Kesesuaian
Sejauh kompatibilitas berjalan, baik Spark dan MapReduce kompatibel satu sama lain. Spark dapat diintegrasikan dengan mulus dengan semua sumber data dan format file yang didukung oleh Hadoop. Juga, keduanya terukur. Jadi, kompatibilitas Spark dengan tipe data dan sumber data hampir sama dengan Hadoop MapReduce.
Seperti yang Anda lihat, baik Spark dan MapReduce memiliki fitur unik yang membedakan mereka satu sama lain. Misalnya, Spark menawarkan analitik real-time yang tidak dimiliki MapReduce, sedangkan MapReduce hadir dengan sistem file yang tidak dimiliki Spark. Kedua kerangka kerja ini sangat baik dengan caranya yang berbeda, dan keduanya memiliki kelebihan dan kekurangan yang unik. Pada akhirnya, perdebatan antara Spark vs MapReduce semuanya bermuara pada kebutuhan bisnis spesifik Anda dan jenis tugas yang ingin Anda selesaikan.
Jika Anda tertarik untuk mengetahui lebih banyak tentang Big Data, lihat Diploma PG kami dalam Spesialisasi Pengembangan Perangkat Lunak dalam program Big Data yang dirancang untuk para profesional yang bekerja dan menyediakan 7+ studi kasus & proyek, mencakup 14 bahasa & alat pemrograman, praktik langsung lokakarya, lebih dari 400 jam pembelajaran yang ketat & bantuan penempatan kerja dengan perusahaan-perusahaan top.
Pelajari Kursus Pengembangan Perangkat Lunak online dari Universitas top dunia. Dapatkan Program PG Eksekutif, Program Sertifikat Tingkat Lanjut, atau Program Magister untuk mempercepat karier Anda.
