Apache Spark vs Hadoop Mapreduce: cosa devi sapere
Pubblicato: 2019-09-05I Big Data sono come l'onnipresente Grande Fratello nel mondo moderno. I casi d'uso sempre crescenti dei Big Data in vari settori hanno inoltre dato vita a numerose tecnologie Big Data, di cui Hadoop MapReduce e Apache Spark sono le più popolari. Sebbene sia MapReduce che Spark siano progetti di punta open source sviluppati dalla Apache Software Foundation, sono anche i più forti contendenti l'uno dell'altro.
In questo post, parleremo prima dei framework MapReduce e Spark, quindi passeremo alla discussione delle principali differenze tra di loro.
Cosa sono Spark & MapReduce?
Spark è un framework Big Data appositamente progettato per consentire un calcolo veloce. Funge da motore di elaborazione dati generico in grado di gestire diversi carichi di lavoro, inclusi batch, interattivo, iterativo e streaming. Una caratteristica fondamentale di Spark è la velocità: esegue calcoli in memoria per aumentare la velocità di elaborazione dei dati. Di conseguenza, funziona bene su un cluster di nodi di computer e consente un'elaborazione più rapida di grandi set di dati.
Il set di dati distribuito resiliente (RDD) è la struttura dati principale di Spark. RDD è una raccolta distribuita immutabile di oggetti in cui ogni nodo è diviso in blocchi più piccoli che possono essere calcolati su diversi nodi di un cluster. Ciò facilita l'elaborazione dei dati indipendente all'interno di un cluster.
MapReduce è un framework open source progettato per elaborare grandi quantità di dati in un ambiente parallelo e distribuito. Può elaborare i dati solo in modalità batch. Esistono due componenti principali di Hadoop MapReduce: HDFS e YARN.
La programmazione di MapReduce è composta da due parti: Mapper e Reducer. Mentre il Mapper gestisce il compito di ordinare i dati, il Reducer combina i dati ordinati e li converte in frammenti più piccoli.
Per quanto riguarda la differenza fondamentale tra questi due framework, è il loro approccio innato all'elaborazione dei dati. Mentre MapReduce elabora i dati leggendo e scrivendo sul disco, Spark può farlo in memoria. Pertanto, Spark ottiene un vantaggio rispetto a MapReduce: un'elaborazione rapida.
Ma questo significa che Spark è migliore di MapReduce? Purtroppo il dibattito non è così semplice. Per fare più luce su questo problema, analizzeremo le differenze tra loro punto per punto.
Elaborazione dati
Spark : Come accennato in precedenza, Spark è più un framework di elaborazione ibrido e generico. Attraverso il calcolo in memoria e l'ottimizzazione dell'elaborazione, accelera l'elaborazione dei dati in tempo reale. È eccellente per lo streaming di carichi di lavoro, l'esecuzione di query interattive e gli algoritmi ML. Tuttavia, l'RDD consente a Spark di archiviare temporaneamente i dati sul disco scrivendo solo i dati vitali sul disco. Quindi, carica un processo nella memoria e lo mantiene nella cache. Questo rende Spark praticamente ad alta intensità di memoria.
MapReduce : MapReduce è il motore di elaborazione batch nativo di Hadoop. I suoi componenti (HDFS e YARN) consentono un'elaborazione più fluida dei dati batch. Tuttavia, poiché l'elaborazione dei dati avviene in più fasi successive, il processo è piuttosto lento. Un vantaggio di MapReduce è che consente l'archiviazione permanente: memorizza i dati su disco. Ciò lo rende adatto per la gestione di enormi set di dati. Non appena un'attività viene completata, MapReduce interrompe i suoi processi e quindi può essere eseguito contemporaneamente ad altri servizi.
Facilità d'uso
Spark : Quando si tratta di facilità d'uso, Spark prende la corona. Viene fornito con molte API intuitive per Scala (linguaggio nativo), Java, Python e Spark SQL. Poiché Spark consente lo streaming, l'elaborazione batch e l'apprendimento automatico nello stesso cluster, puoi semplificare facilmente l'infrastruttura di elaborazione dati in base alle tue esigenze. Inoltre, Spark include una modalità REPL (Read–eval–print loop) interattiva per l'esecuzione di comandi che offre un feedback rapido agli utenti.
MapReduce : poiché Hadoop MapReduce è scritto in Java, ci vuole tempo per imparare la sintassi. Quindi, inizialmente, molti potrebbero trovarlo piuttosto impegnativo da programmare. Sebbene MapReduce manchi di una modalità interattiva, strumenti come Pig e Hive rendono un po' più semplice lavorare con esso. Esistono anche altri strumenti (ad esempio, Xplenty) che possono eseguire attività MapReduce senza richiedere alcuna programmazione.
Tolleranza ai guasti
Spark : Spark utilizza RDD e diversi modelli di archiviazione dati per la tolleranza agli errori riducendo l'I/O di rete. Se si verifica una perdita di partizione di un RDD, l'RDD ricostruirà quella partizione dalle informazioni archiviate in memoria. Pertanto, se un processo si arresta in modo anomalo a metà, Spark dovrà iniziare l'elaborazione dall'inizio.
MapReduce : a differenza di Spark, MapReduce usa il concetto di replica per la tolleranza agli errori tramite Node Manager e ResourceManager. Qui, se un processo non viene eseguito a metà, MapReduce continuerà da dove era stato interrotto, risparmiando così tempo.
Sicurezza
Spark : Poiché Spark è ancora agli inizi, il suo fattore di sicurezza non è molto sviluppato. Supporta l'autenticazione tramite un foglio segreto condiviso (autenticazione tramite password). Per quanto riguarda l'interfaccia utente web, può essere protetta tramite filtri servlet javax. Le funzionalità YARN e HDFS di Spark consentono l'autenticazione Kerberos, le autorizzazioni a livello di file HDFS e la crittografia tra i nodi.
MapReduce : MapReduce è molto più sviluppato e quindi ha caratteristiche di sicurezza migliori rispetto a Spark. Gode di tutti i vantaggi di sicurezza di Hadoop e può essere integrato con progetti di sicurezza Hadoop, inclusi Knox Gateway e Sentry. Attraverso fornitori di terze parti validi, le organizzazioni possono persino utilizzare Active Directory Kerberos e LDAP per l'autenticazione.
Costo
Sebbene sia Spark che MapReduce siano progetti open source, ci sono alcuni costi che devi sostenere per entrambi. Ad esempio, Spark ha richiesto grandi quantità di RAM per eseguire attività in memoria e, a quanto pare, la RAM è più costosa dei dischi rigidi. Al contrario, Hadoop è orientato al disco: anche se non sarà necessario acquistare costose RAM, dovrai investire di più in sistemi per distribuire l'I/O del disco su più sistemi.
Quindi, per quanto riguarda il costo, dipende in gran parte dai requisiti dell'organizzazione. Se un'organizzazione ha bisogno di elaborare enormi quantità di big data, Hadoop sarà l'opzione conveniente poiché l'acquisto di spazio su disco rigido è molto più economico rispetto all'acquisto di spazio di memoria espansivo. Inoltre, MapReduce viene fornito con una serie di offerte Hadoop-as-a-service e servizi basati su Hadoop che consentono di ignorare i requisiti hardware e di personale. Rispetto a questo, ci sono solo una manciata di scelte Spark-as-a-service.
Compatibilità
Per quanto riguarda la compatibilità, sia Spark che MapReduce sono compatibili tra loro. Spark può essere perfettamente integrato con tutte le origini dati e i formati di file supportati da Hadoop. Inoltre, entrambi sono scalabili. Quindi, la compatibilità di Spark con i tipi di dati e le origini dati è praticamente la stessa di Hadoop MapReduce.
Come puoi vedere, sia Spark che MapReduce hanno caratteristiche uniche che li distinguono l'uno dall'altro. Ad esempio, Spark offre analisi in tempo reale che mancano a MapReduce, mentre MapReduce viene fornito con un file system che manca a Spark. Entrambi i framework sono eccellenti nel loro modo distinto ed entrambi presentano una serie unica di vantaggi e svantaggi. In definitiva, il dibattito tra Spark e MapReduce si riduce alle tue esigenze aziendali specifiche e al tipo di attività che desideri svolgere.
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