Apache Spark vs Hadoop Mapreduce – O que você precisa saber
Publicados: 2019-09-05Big Data é como o Big Brother onipresente no mundo moderno. Os casos de uso cada vez maiores de Big Data em vários setores deram origem a inúmeras tecnologias de Big Data, das quais Hadoop MapReduce e Apache Spark são as mais populares. Embora o MapReduce e o Spark sejam projetos emblemáticos de código aberto desenvolvidos pela Apache Software Foundation, eles também são os concorrentes mais fortes um do outro.
Neste post, primeiro, falaremos sobre os frameworks MapReduce e Spark, depois passaremos a discutir as principais diferenças entre eles.
O que são Spark e MapReduce?
Spark é uma estrutura de Big Data especialmente projetada para permitir computação rápida. Ele serve como um mecanismo de processamento de dados de uso geral que pode lidar com diferentes cargas de trabalho, incluindo lote, interativo, iterativo e streaming. Um recurso importante do Spark é a velocidade – ele executa cálculos na memória para aumentar a velocidade do processamento de dados. Como resultado, ele funciona bem em um cluster de nós de computador e permite o processamento mais rápido de grandes conjuntos de dados.
O Resilient Distributed Dataset (RDD) é a estrutura de dados primária do Spark. RDD é uma coleção distribuída imutável de objetos em que cada nó é dividido em pedaços menores que podem ser computados em diferentes nós de um cluster. Isso facilita o processamento de dados independente em um cluster.
MapReduce é uma estrutura de código aberto projetada para processar grandes quantidades de dados em um ambiente paralelo e distribuído. Ele pode processar dados apenas no modo de lote. Existem dois componentes principais do Hadoop MapReduce – HDFS e YARN.
A programação MapReduce consiste em duas partes – Mapeador e Redutor. Enquanto o Mapeador lida com a tarefa de classificar os dados, o Redutor combina os dados classificados e os converte em fragmentos menores.
Quanto à diferença fundamental entre essas duas estruturas, é sua abordagem inata ao processamento de dados. Enquanto o MapReduce processa dados lendo e gravando no disco, o Spark pode fazer na memória. Assim, o Spark obtém uma vantagem sobre o MapReduce – de processamento rápido.
Mas isso significa que o Spark é melhor que o MapReduce? Infelizmente, o debate não é tão simples. Para esclarecer melhor essa questão, vamos detalhar as diferenças entre eles ponto a ponto.
Processamento de dados
Spark : Como mencionamos anteriormente, o Spark é mais uma estrutura de processamento híbrida e de uso geral. Por meio de computação em memória e otimização de processamento, ele acelera o processamento de dados em tempo real. É excelente para streaming de cargas de trabalho, execução de consultas interativas e algoritmos de ML. No entanto, o RDD só permite que o Spark armazene dados no disco temporariamente gravando apenas os dados vitais no disco. Assim, ele carrega um processo na memória e o retém no cache. Isso torna o Spark bastante intensivo em memória.
MapReduce : MapReduce é o mecanismo de processamento em lote nativo do Hadoop. Seus componentes (HDFS e YARN) permitem um processamento mais suave de dados em lote. No entanto, como o processamento de dados ocorre em várias etapas subsequentes, o processo é bastante lento. Uma vantagem do MapReduce é que ele permite armazenamento permanente – ele armazena dados em disco. Isso o torna adequado para lidar com grandes conjuntos de dados. Assim que uma tarefa é concluída, o MapReduce elimina seus processos e, portanto, pode ser executado simultaneamente com outros serviços.
Fácil de usar
Spark : Quando se trata de facilidade de uso, Spark leva a coroa. Ele vem com muitas APIs amigáveis para Scala (linguagem nativa), Java, Python e Spark SQL. Como o Spark permite streaming, processamento em lote e aprendizado de máquina no mesmo cluster, você pode simplificar facilmente a infraestrutura de processamento de dados de acordo com suas necessidades. Além disso, o Spark inclui um modo interativo REPL (Read–eval–print loop) para executar comandos que oferecem feedback imediato aos usuários.
MapReduce : Como o Hadoop MapReduce é escrito em Java, leva tempo para aprender a sintaxe. Portanto, inicialmente, muitos podem achar bastante desafiador programar. Embora o MapReduce não tenha um modo interativo, ferramentas como Pig e Hive facilitam um pouco o trabalho com ele. Existem outras ferramentas (por exemplo, Xplenty) que podem executar tarefas MapReduce sem exigir nenhuma programação.
Tolerância ao erro
Spark : O Spark emprega RDD e diferentes modelos de armazenamento de dados para tolerância a falhas, reduzindo a E/S da rede. Se houver uma perda de partição de um RDD, o RDD reconstruirá essa partição a partir das informações armazenadas na memória. Assim, se um processo travar no meio do caminho, o Spark terá que iniciar o processamento desde o início.
MapReduce : Ao contrário do Spark, o MapReduce usa o conceito de replicação para tolerância a falhas por meio do Node Manager e ResourceManager. Aqui, se um processo não for executado no meio do caminho, o MapReduce continuará de onde parou, economizando tempo.
Segurança
Spark : Como o Spark ainda está em sua infância, seu fator de segurança não é muito desenvolvido. Ele suporta autenticação por meio de uma folha de segredo compartilhado (autenticação de senha). Quanto à interface do usuário da web, ela pode ser protegida por meio de filtros de servlet javax. Os recursos YARN e HDFS do Spark permitem autenticação Kerberos, permissões em nível de arquivo HDFS e criptografia entre nós.
MapReduce : MapReduce é muito mais desenvolvido e, portanto, possui melhores recursos de segurança que o Spark. Ele desfruta de todas as vantagens de segurança do Hadoop e pode ser integrado a projetos de segurança do Hadoop, incluindo Knox Gateway e Sentry. Por meio de fornecedores terceirizados válidos, as organizações podem até usar o Active Directory Kerberos e o LDAP para autenticação.
Custo
Embora o Spark e o MapReduce sejam projetos de código aberto, há certos custos que você deve incorrer para ambos. Por exemplo, o Spark exigia grandes quantidades de RAM para executar tarefas na memória e, à medida que avança, a RAM é mais cara que os discos rígidos. Pelo contrário, o Hadoop é orientado a disco – embora você não precise comprar RAM cara, terá que investir mais em sistemas para distribuir a E/S de disco em vários sistemas.
Então, com relação ao custo, depende em grande parte dos requisitos da organização. Se uma organização precisar processar grandes quantidades de big data, o Hadoop será a opção econômica, pois comprar espaço em disco rígido é muito mais barato do que comprar espaço de memória expansivo. Além disso, o MapReduce vem com uma série de ofertas de Hadoop como serviço e serviços baseados em Hadoop que permitem que você ignore os requisitos de hardware e equipe. Comparado a isso, há apenas algumas opções de Spark-as-a-service.
Compatibilidade
No que diz respeito à compatibilidade, tanto o Spark quanto o MapReduce são compatíveis entre si. O Spark pode ser perfeitamente integrado a todas as fontes de dados e formatos de arquivo suportados pelo Hadoop. Além disso, ambos são escaláveis. Portanto, a compatibilidade do Spark com tipos de dados e fontes de dados é praticamente a mesma do Hadoop MapReduce.
Como você pode ver, tanto o Spark quanto o MapReduce possuem recursos exclusivos que os diferenciam um do outro. Por exemplo, o Spark oferece análises em tempo real que o MapReduce não possui, enquanto o MapReduce vem com um sistema de arquivos que o Spark não possui. Ambos os frameworks são excelentes em sua maneira distinta e ambos vêm com seu conjunto exclusivo de vantagens e desvantagens. Em última análise, o debate entre Spark vs MapReduce se resume às suas necessidades específicas de negócios e ao tipo de tarefas que você deseja realizar.
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