ما الفرق بين Hadoop وSpark؟

كل من Hadoop وSpark عبارة عن نظامين موزَّعين يتيحان لك معالجة البيانات على نطاق واسع. ويمكنهما التعافي من الفشل في حالة انقطاع معالجة البيانات لأي سبب.

معالجة البيانات الكبيرة الموزَّعة

تُجمع البيانات الكبيرة بشكل متكرر ومستمر وعلى نطاق واسع بتنسيقات متنوعة.

لتخزين البيانات الكبيرة وإدارتها ومعالجتها، يفصل Apache Hadoop مجموعات البيانات إلى مجموعات فرعية أو أجزاء أصغر. ثم يخزِّن الأجزاء عبر شبكة موزَّعة من الخوادم. وبالمثل، يعالج Apache Spark البيانات الكبيرة ويحللها عبر العُقد الموزَّعة لتوفير رؤى الأعمال.

اعتمادًا على حالات الاستخدام، قد تحتاج إلى دمج Hadoop وSpark مع برامج مختلفة للحصول على أفضل أداء وظيفي. 

التعامل مع الأعطال

يستمر تشغيل Apache Hadoop حتى في حالة فشل عُقدة معالجة بيانات واحدة أو أكثر. يصنع Apache Hadoop نُسخًا متعددة من كتلة البيانات نفسها ويخزنها عبر عدة عُقد. عند فشل عُقدة ما، يسترد Hadoop المعلومات من عقدة أخرى ويعدها لمعالجة البيانات.

وفي الوقت نفسه، يعتمد Apache Spark على تقنية خاصة لمعالجة البيانات تُسمى مجموعة البيانات الموزَّعة المرنة (RDD). باستخدام مجموعة البيانات الموزَّعة المرنة، يتذكر Apache Spark كيفية استرداد معلومات محددة من التخزين ويمكنه إعادة بناء البيانات في حالة فشل التخزين الأساسي. 

يتيح لك كل من Hadoop وSpark معالجة البيانات الكبيرة بطرقٍ مختلفة.

أُنشئ Apache Hadoop لتفويض معالجة البيانات إلى عدة خوادم عوضًا عن تشغيل عبء العمل على جهاز واحد.

من جهة أخرى، يُعد Apache Spark نظامًا حديثًا لمعالجة البيانات يتغلب على محدودية إمكانات Hadoop. على الرغم من قدرة Hadoop على معالجة مجموعات البيانات الكبيرة، فإنه لا يفعل ذلك إلا على دفعات وبتأخيرٍ كبير.

البنية 

يحتوي Hadoop على نظام ملفات أصلي يُسمى نظام الملفات الموزّعة لـ Hadoop‏ (HDFS). يتيح نظام الملفات الموزّعة لـ Hadoop تقسيم كتل البيانات الكبيرة إلى عدة كتل موحدة أصغر. ثم يُخزّن كتل البيانات الصغيرة في مجموعات الخوادم.

من جهة أخرى، لا يمتلك Apache Spark نظام ملفات أصليًا خاصًا به. تُشغّل العديد من المؤسسات Spark على نظام ملفات Hadoop لتخزين البيانات وإدارتها واستردادها.

أو يمكنك أيضًا استخدام Amazon Redshift أو خدمة التخزين البسيطة في Amazon‏ (Amazon S3) كخيارات لتخزين البيانات لـ Spark. 

الأداء 

يستطيع Hadoop معالجة مجموعات البيانات الكبيرة على دفعات ولكن قد يكون ذلك بطيئًا. لمعالجة البيانات، يقرأ Hadoop المعلومات من وحدة التخزين الخارجية ثم يُحلّل البيانات ويُدخِلها إلى خوارزميات البرنامج.

بالنسبة لكل خطوة من خطوات معالجة البيانات، يكتب Hadoop البيانات مرة أخرى إلى وحدة التخزين الخارجية، ما يزيد من وقت الاستجابة. لذلك، فهو غير ملائم لمهام المعالجة في الوقت الفعلي ولكنه مثالي لأعباء العمل ذات التأخيرات الزمنية التي يمكن تَقبُّلها. على سبيل المثال، Hadoop ملائم لتحليل سجلات المبيعات الشهرية. لكن قد لا يكون الخيار الأفضل لتحديد المشاعر تجاه العلامة التجارية في الوقت الفعلي من موجزات وسائل التواصل الاجتماعي. 

من جهة أخرى، صُمم Apache Spark لمعالجة كميات هائلة من البيانات في الوقت الفعلي.

عوضًا عن الوصول إلى البيانات من وحدة التخزين الخارجية، ينسخ Spark البيانات إلى ذاكرة الوصول العشوائي (RAM) قبل معالجتها. وهو لا يكتب البيانات مرة أخرى إلى وحدة التخزين الخارجية إلا بعد إكمال مهمة محددة فحسب. إن الكتابة والقراءة من ذاكرة الوصول العشوائي أسرع بشكل كبير من فعل الشيء نفسه باستخدام محرك أقراص خارجي. كذلك، يعيد Spark استخدام البيانات المستردة للعديد من العمليات.

لذلك، يتميز Spark بأداء أفضل من Hadoop بدرجات متفاوتة لمعالجة البيانات البسيطة والمعقدة.

تعلّم الآلة

يوفر Apache Spark مكتبة لتعلّم الآلة تُسمى MLlib. يستخدم علماء البيانات MLlib لتشغيل تحليل التراجع والتصنيف ومهام تعلّم الآلة الأخرى. يمكنك أيضًا التدريب على نماذج تعلّم الآلة باستخدام البيانات المهيكلة وغير المهيكلة ونشرها لتطبيقات الأعمال.

في المقابل، لا يحتوي Apache Hadoop على مكتبات مدمجة لتعلّم الآلة. عوضًا عن ذلك، يمكنك دمج Spark مع برامج أخرى، مثل Apache Mahout، لبناء أنظمة تعلّم الآلة. يعتمد اختيار البرنامج على المتطلبات المحددة لعبء العمل. يمكنك التفكير في أمور مثل حجم البيانات وتعقيدها، ونوع نماذج تعلّم الآلة التي تريد استخدامها، ومتطلبات الأداء، وقابلية التوسع لتطبيقك.

الأمان

صُمم Apache Hadoop بميزات أمان قوية لحماية البيانات. على سبيل المثال، يستخدم Hadoop التشفير والتحكم في الوصول لمنع الأطراف غير المصرّح لها من الوصول إلى مخزن البيانات ومعالجته.

لكن، Apache Spark لديه حماية أمان محدودة بمفرده. وفقًا لمؤسسة Apache Software Foundation، يجب عليك تمكين ميزة أمان Spark، والتأكد من أن البيئة التي تعمل عليها آمنة.

يدعم Spark العديد من أنواع النشر، بعضها أكثر أمانًا من البعض الآخر. على سبيل المثال، يؤدي نشر Spark على Hadoop إلى تحسين الأمان العام بسبب التخزين الموزّع المشفر لـ Hadoop. 

قابلية التوسع 

يتطلب التوسع جهدًا أقل مع Hadoop مقارنةً بـ Spark. إذا كنت بحاجة إلى مزيد من قوة المعالجة، يمكنك إضافة عُقد أو أجهزة كمبيوتر إضافية على Hadoop بتكلفة معقولة.

في المقابل، يتطلب توسيع نطاق عمليات نشر Spark عادةً إضافة مزيد من ذاكرة الوصول العشوائي. يمكن أن تزداد التكاليف بسرعة للبنية التحتية في المقر المحلي. 

التكلفة

يُعد Apache Hadoop ميسور التكلفة بشكل أكثر في إعداده وتشغيله لأنه يستخدم محركات الأقراص الثابتة لتخزين البيانات ومعالجتها. يمكنك إعداد Hadoop على أجهزة الكمبيوتر القياسية أو المتواضعة.

وفي الوقت نفسه، فإن معالجة البيانات الكبيرة باستخدام Spark تكلف أكثر لأنها تستخدم ذاكرة الوصول العشوائي (RAM) للمعالجة داخل الذاكرة. تُعد ذاكرة الوصول العشوائي عمومًا أكثر تكلفة من محرك الأقراص الثابت ذي حجم التخزين المساوي. 

	Hadoop	Spark
البنية	يُخزّن Hadoop البيانات ويعالجها على وحدة التخزين الخارجية.	يُخزّن Spark البيانات ويعالجها في الذاكرة الداخلية.
الأداء	يعالج Hadoop البيانات على دفعات.	يعالج Spark البيانات في الوقت الفعلي.
التكلفة	يتوفر Hadoop بأسعارٍ معقولة.	يتوفر Spark بأسعار أعلى نسبيًا.
قابلية التوسع	Hadoop قابل للتوسع بسهولة عن طريق إضافة قدرٍ أكبر من العُقد.	يُعد Spark أكثر صعوبة نسبيًا.
تعلّم الآلة	يتكامل Hadoop مع المكتبات الخارجية لتوفير إمكانات تعلّم الآلة.	يحتوي Spark على مكتبات مدمجة لتعلّم الآلة.
الأمان	يحتوي Hadoop على ميزات أمان قوية، وميزتَي تشفير التخزين والتحكم في الوصول.	يحتوي Spark على ميزة أمان بسيطة. تعتمد تكنولوجيا المعلومات على إعدادك بيئة تشغيل آمنة لنشر Spark.