Apache Spark и Hadoop: Детальное сравнение

Apache Spark и Hadoop: Детальное сравнение

26.02.2024
Автор: HostZealot Team
2 мин.
470

Hadoop и Spark - это основные инфраструктурные фреймворки для работы с большими данными. Они используются для обработки и хранения большого количества данных.

Spark появился в 2006 году и сразу же стал очень популярным среди различных групп пользователей, таких как поставщики программного обеспечения, разработчики и независимые вендоры. Однако с момента создания Spark постоянно возникают дискуссии о том, почему и какой вариант лучше - Hadoop или Spark. Мы решили объяснить основные различия между этими фреймворками, чтобы вы могли лучше понять, что подойдет для ваших нужд.

Обзор Hadoop

Hadoop - это Java-фреймворк, который используется для обработки большого количества данных и распределенного хранения. Главное здесь - распределение, поскольку объемы данных огромны и не могут быть проанализированы одним компьютером.

С помощью этого фреймворка стало возможным разделять большие массивы данных на более мелкие части и распределять их по узлам (объединенным машинам), которые создают кластер. В этом случае, задача аналитика данных - разделить нагрузку поровну, чтобы получить более высокий уровень производительности. Это не повлияет на работу пользователей, так как все эти части будут отображаться как единое целое.

Hadoop может функционировать в двух вариантах - как многоузловой и одноузловой кластер. Наиболее распространенным считается многоузловой кластер, где каждый узел функционирует на отдельной виртуальной машине. Для обработки больших объемов данных требуются сотни узлов.

Благодаря Hadoop пользователи не сталкиваются со сложностями распределенной системы и имеют доступ к абстрактному API. В распределенной обработке участвует несколько компонентов, и вот некоторые из них:

  • HDFS или распределенная файловая система. Этот компонент параллельно хранит файлы по всему кластеру. На кластере хранятся как неструктурированные, так и структурированные данные больших объемов.
  • YARN - это аббревиатура от Yet Another Resource Negotiator. Этот компонент отвечает за координацию работы приложений.
  • Hadoop Core или Common содержит определенные утилиты и библиотеки, от которых зависят другие модули.
  • MapReduce. Это алгоритм, функционирующий за счет параллельной обработки данных, чтобы пользователи имели доступ к нужному результату.

Теперь, когда вы знаете о таких функциональных уровнях кластера, как YARN, MapReduce и HDFS, давайте обсудим типы существующих узлов. Первый, о котором стоит упомянуть это Master. Этот узел координирует и контролирует 2 ключевые функции.

Ведомый или рабочий узел отвечает за хранение данных и выполнение вычислений после получения инструкций от ведущего узла.

Узел Gateway/Client/Edge функционирует как интерфейс между внешней сетью и кластером. Этот тип узла отвечает за загрузку данных в кластер, объяснение процесса обработки данных и вывод результатов.

Плюсы и минусы использования Hadoop

Конечно, как и у любого другого фреймворка, у Hadoop есть свои преимущества и недостатки. Идеальных решений для всех пользователей не существует, поэтому каждый должен четко понимать плюсы и минусы, чтобы сделать правильный выбор в соответствии с конкретными требованиями.

Преимущества Hadoop

  • Цена. Hadoop - идеальный выбор в том случае, если вы не хотите переплачивать, а кто хочет? Этот фреймворк с открытым исходным кодом определенно сэкономит ваш бюджет по сравнению с реляционными базами данных. Проблема реляционных баз данных связана с тем, что хранение больших объемов данных дорого стоит. Чтобы минимизировать расходы, компании, использующие этот традиционный метод, пытаются удалять необработанные данные, что для наилучших результатов. С Hadoop у пользователей есть бесплатный фреймворк и товарное оборудование (также самый дешевый из возможных вариантов).
  • Гибкость. Hadoop работает с любыми типами данных, такими как неструктурированные (видео и изображения), структурированные (SQL) и полуструктурированные (JSON и XML). Благодаря такой гибкости компании могут быстро анализировать данные, приходящие из электронной почты и социальных сетей.  
  • Масштабируемость. Hadoop - отличный вариант, если вам нужна масштабируемость. Большие объемы информации распределяются между несколькими машинами с параллельной обработкой. В зависимости от требований количество этих узлов может быть легко уменьшено или увеличено.
  • Минимальный сетевой трафик. Система работает таким образом, что каждая задача делится на мелкие подзадачи и только потом каждая из них отправляется на доступный узел на обработку. Каждый узел отвечает за обработку небольшой части данных, что минимизирует сетевой трафик.
  • Скорость. В Hadoop большие объемы данных делятся на блоки данных поменьше, которые распределяются между узлами. Все эти массивы данных обрабатываются параллельно, что значительно повышает уровень производительности. Скорость особенно важна в случае работы с большими объемами неструктурированных данных.
  • Устойчивость к сбоям. Hadoop создает три копии каждого блока и сохраняет их на разных узлах. Благодаря такому подходу данные всегда доступны в случае сбоя одной системы.

Недостатки Hadoop

  • Не лучший выбор для небольших файлов.
  • Возможны проблемы со стабильностью.
  • Полностью разработан на Java.
  • Низкая производительность в средах с небольшими данными.  

Обзор Spark

Apache Spark - это фреймворк с открытым исходным кодом, который используется для обработки больших данных. Эта система работает за счет оптимизации выполнения запросов и кэширования в памяти. Это делается для более быстрой обработки данных.

Она считается более быстрой, потому что Spark использует оперативную память, и, конечно, такая обработка происходит быстрее, если сравнивать с дисковыми накопителями. Существуют различные цели использования Spark, такие как создание конвейеров данных, работа с потоками данных и графиками, использование распределенного SQL, интеграция информации в базу данных, использование алгоритмов машинного обучения и многое другое.

Компонентами Apache Spark являются:

  • Ядро Apache Spark. Это как база для всей остальной функциональности или двигатель производительности. Ядро обеспечивает такие функции, как вывод, планирование, ввод операций, диспетчеризация задач и многое другое.
  • Spark SQL. Это модуль Apache, который был специально разработан для работы со структурированными данными. Благодаря SQL, Spark получает более подробную информацию о данных и выполненных вычислениях.
  • Библиотека машинного обучения. Эта библиотека включает в себя множество алгоритмов, таких как кластеризация, классификация, коллаборативная фильтрация и регрессия. Также есть несколько дополнительных инструментов для оценки, построения и настройки конвейеров. Это значительно упрощает масштабирование кластера.
  • Spark Streaming. С помощью этого элемента можно обрабатывать информацию в режиме реального времени. Данные могут поступать из таких источников, как HDFS, Kafka и Flume.
  • GraphX. Это обработка, исследовательский анализ, а также вычисление графов в одной системе.  

Преимущества и недостатки Spark

Начнем с преимуществ Apache Spark, вот некоторые из них:

  • Простота использования. Благодаря разнообразию высокоуровневых операторов (более 80) стало намного проще разрабатывать параллельные приложения.
  • Скорость. Apache Spark популярен среди специалистов по исследованию данных в основном благодаря скорости обработки данных. Если речь идет об обработке огромных объемов данных, то Spark намного быстрее по сравнению с Hadoop. Кроме того, использование оперативной памяти благоприятно сказывается на скоростных характеристиках.
  • Многоязычность. Spark поддерживает множество языков, таких как Scala, Python, Java и другие.
  • Больше аналитики. Кроме reduce и MAP, Apache Spark также поддерживает ML (машинное обучение), SQL, потоковую обработку, графические алгоритмы и многое другое.
  • Мощность. Благодаря низкой задержке при обработке данных можно легко решить множество задач. Кроме того, существуют библиотеки для алгоритмов машинного обучения и графовой аналитики.

Недостатки:

  • Меньшее количество алгоритмов.
  • Потребляет много ресурсов памяти.
  • Более высокий уровень задежки по сравнению с Apache fling.
  • Проблемы с маленькими файлами.  

Apache Spark и Hadoop: Сравнение

Чтобы наглядно представить основные различия между Hadoop и Apache Spark, рассмотрим следующую таблицу:     

Характеристики
Hadoop
Spark
Использование
Обработка груп данных более эффективна в Hadoop.
Apache Spark больше подходит для работы с данными в реальном времени.
Данные
С помощью MapReduce пользователи получают доступ к обработке данных в пакетном режиме.
Обработка данных в реальном времени означает, что пользователи могут получать информацию из социальных сетей в режиме реального времени (Facebook, Twitter).
Безопасность
Безопасность Hadoop считается очень высокой благодаря SLA, LDAP и ACL.
У Apache Spark безопасность не так высока, как у Hadoop. Однако в него регулярно вносятся изменения, чтобы повысить уровень безопасности.
Машинное обучение
Он немного медленнее обрабатывается. Это происходит из-за больших фрагментов данных.
Благодаря MLib и обработке в памяти Apache Spark работает гораздо быстрее.
Поддерживаемые языки
Для приложений MapReduce используются Python и Java.
Для API используется Scala, Spark SQL, Java, Python или R.
Масштабируемость
Высокая масштабируемость Hadoop достигается благодаря возможности добавления дискового хранилища и узлов.
Система опирается на оперативную память, поэтому масштабировать ее сложнее.
Используемый алгоритм
Алгоритм PageRank
GraphX
Цена
Hadoop - более бюджетный вариант.
Из-за оперативной памяти Spark можно считать более дорогим выбором.
Управление ресурсами
YARN используется для управления ресурсами.
Для этого в Spark используются встроенные инструменты.
Устойчивость к сбоям
Эта система обладает высокой устойчивостью к сбоям. Например, когда один узел выходит из строя, данные передаются на другой. Таким образом, пользователи даже не заметят проблем с производительностью.
Отказоустойчивость достигается за счет использования цепочки преобразований. В случае потери данных все может быть легко пересчитано в оригинал.
Производительность и скорость
Скорость обработки может быть немного ниже из-за использования диска.
Благодаря тому, что данные хранятся в памяти, скорость работы Spark намного выше.


Заключение

Теперь у вас есть основная информация о плюсах и минусах Hadoop и Spark, функциональности, характеристиках безопасности, масштабируемости, производительности, цене и многом другом. Теперь, зная все эти характеристики фреймворков, вы должны определить, что лучше подойдет для вашей конкретной ситуации. Старайтесь учитывать архитектуру и цели, которые вы хотите достичь. Не существует хороших или плохих вариантов, есть те, которые соответствуют вашим потребностям и требованиям, и те, которые не соответствуют. Не торопитесь и сделайте разумный выбор фреймворка, будь то Spark или Hadoop.

# Решения Поделиться:
Статьи по Теме