Quelle est la différence entre Hadoop et Spark ?

Hadoop et Spark sont tous deux des systèmes distribués qui vous permettent de traiter des données à grande échelle. Ils peuvent se remettre d'une panne si le traitement des données est interrompu pour quelque raison que ce soit.

Traitement distribué des big data

Les big data sont collectées fréquemment, en continu et à grande échelle sous différents formats.

Pour stocker, gérer et traiter les big data, Apache Hadoop sépare les jeux de données en sous-ensembles ou partitions plus petits. Il stocke ensuite les partitions sur un réseau distribué de serveurs. De même, Apache Spark traite et analyse les big data sur des nœuds distribués afin de fournir des informations commerciales.

Selon les cas d'utilisation, vous devrez peut-être intégrer Hadoop et Spark à différents logiciels pour des fonctionnalités optimales. 

Tolérance aux pannes

Apache Hadoop continue de s'exécuter même en cas de défaillance d'un ou de plusieurs nœuds de traitement de données. Il crée plusieurs copies du même bloc de données et les stocke sur plusieurs nœuds. Lorsqu'un nœud tombe en panne, Hadoop récupère les informations d'un autre nœud et les prépare pour le traitement des données.

Par ailleurs, Apache Spark s'appuie sur une technologie spéciale de traitement des données appelée Resilient Distributed Dataset (RDD). Avec RDD, Apache Spark se souvient de la façon dont il extrait des informations spécifiques du stockage et peut reconstruire les données en cas de défaillance du stockage sous-jacent. 

Hadoop et Spark vous permettent de traiter les big data de différentes manières.

Apache Hadoop a été créé pour déléguer le traitement des données à plusieurs serveurs au lieu d'exécuter la charge de travail sur une seule machine.

Par ailleurs, Apache Spark est un nouveau système de traitement des données qui surmonte les principales limites de Hadoop. Malgré sa capacité à traiter de grands jeux de données, Hadoop ne le fait que par lots et avec des délais importants.

Architecture 

Hadoop possède un système de fichiers natif appelé système de fichiers distribué Hadoop (HDFS). HDFS permet à Hadoop de diviser de grands blocs de données en plusieurs blocs uniformes plus petits. Il stocke ensuite les petits blocs de données dans des groupes de serveurs.

Par ailleurs, Apache Spark ne possède pas son propre système de fichiers natif. De nombreuses entreprises exécutent Spark sur le système de fichiers Hadoop pour stocker, gérer et récupérer des données.

Vous pouvez également utiliser Amazon Redshift ou Amazon Simple Storage Service (Amazon S3 ) comme options de stockage de données pour Spark. 

Performance 

Hadoop peut traiter de grands jeux de données par lots, mais peut être plus lent. Pour traiter les données, Hadoop lit les informations provenant d'un stockage externe, puis les analyse et les saisit dans des algorithmes logiciels.

À chaque étape du traitement des données, Hadoop réécrit les données sur le stockage externe, ce qui augmente la latence. Il n'est donc pas adapté aux tâches de traitement en temps réel, mais idéal pour les charges de travail avec des délais tolérables. Par exemple, Hadoop est adapté pour analyser les records de ventes mensuels. Mais ce n'est peut-être pas le meilleur choix pour déterminer le sentiment de marque en temps réel à partir des flux de réseaux sociaux. 

Apache Spark, quant à lui, est conçu pour traiter d'énormes quantités de données en temps réel.

Au lieu d'accéder aux données depuis un stockage externe, Spark copie les données dans la RAM avant de les traiter. Il ne réécrit les données sur le stockage externe qu'après avoir terminé une tâche spécifique. L'écriture et la lecture à partir de la RAM sont exponentiellement plus rapides que si vous faisiez la même chose avec un lecteur externe. De plus, Spark réutilise les données récupérées pour de nombreuses opérations.

Par conséquent, Spark est plus performant que Hadoop à des degrés divers pour le traitement de données simple et complexe.

Machine learning

Apache Spark fournit une bibliothèque de machine learning appelée MLlib. Les spécialistes de données utilisent MLlib pour effectuer des analyses de régression, des classifications et d'autres tâches de machine learning. Vous pouvez également entraîner des modèles de machine learning à l'aide de données structurées et non structurées et les déployer pour des applications métier.

En revanche, Apache Hadoop ne possède pas de bibliothèques de machine learning intégrées. Vous pouvez plutôt intégrer Spark à d'autres logiciels tels qu'Apache Mahout pour créer des systèmes de machine learning. Le choix du logiciel dépend des exigences spécifiques de la charge de travail. Vous pouvez prendre en compte des éléments tels que la taille et la complexité des données, le type de modèles de machine learning que vous souhaitez utiliser, ainsi que les exigences de performance et de capacité de mise à l’échelle de votre application.

Sécurité

Apache Hadoop est conçu avec des fonctionnalités de sécurité robustes pour protéger les données. Par exemple, Hadoop utilise le chiffrement et le contrôle d'accès pour empêcher des tiers non autorisés d'accéder au stockage des données et de le manipuler.

Toutefois, Apache Spark dispose à lui seul de protections de sécurité limitées. Selon l'Apache Software Foundation, vous devez activer la fonctionnalité de sécurité de Spark et vous assurer que l'environnement dans lequel il s'exécute est sécurisé.

Spark prend en charge plusieurs types de déploiement, certains étant plus sécurisés que d'autres. Par exemple, le déploiement de Spark sur Hadoop améliore la sécurité globale grâce au stockage distribué crypté de Hadoop. 

Capacité de mise à l’échelle

La mise à l'échelle avec Hadoop demande moins d'efforts qu'avec Spark. Si vous avez besoin de plus de puissance de traitement, vous pouvez ajouter des nœuds ou des ordinateurs supplémentaires sur Hadoop à un coût raisonnable.

En revanche, la mise à l'échelle des déploiements de Spark nécessite généralement d'investir davantage de RAM. Les coûts peuvent s'accumuler rapidement pour l'infrastructure sur site. 

Coût

Apache Hadoop est plus abordable à configurer et à exécuter car il utilise des disques durs pour le stockage et le traitement des données. Vous pouvez configurer Hadoop sur des ordinateurs standard ou bas de gamme.

Dans le même temps, le traitement de big data avec Spark coûte plus cher, car il utilise de la RAM pour le traitement en mémoire. La RAM est généralement plus coûteuse qu'un disque dur de taille de stockage égale. 

	Hadoop	Spark
Architecture	Hadoop stocke et traite les données sur un stockage externe.	Spark stocke et traite les données dans la mémoire interne.
Performance	Hadoop traite les données par lots.	Spark traite les données en temps réel.
Coût	Hadoop est abordable.	Spark est relativement plus cher.
Capacité de mise à l’échelle	Hadoop est facilement évolutif en ajoutant des nœuds supplémentaires.	Spark est relativement plus difficile.
Machine learning	Hadoop s'intègre à des bibliothèques externes pour fournir des fonctionnalités de machine learning.	Spark possède des bibliothèques de machine learning intégrées.
Sécurité	Hadoop possède de solides fonctionnalités de sécurité, de cryptage du stockage et de contrôle d'accès.	Spark dispose d'une sécurité de base. L'informatique dépend de la mise en place d'un environnement d'exploitation sécurisé pour le déploiement de Spark.