В чем разница между Hadoop и Spark?
Apache Hadoop и Apache Spark – это две платформы с открытым исходным кодом, которые можно использовать для управления большими объемами данных и их обработки в аналитических целях. Чтобы получать информацию для бизнес-аналитики в реальном времени, организациям нужно обрабатывать данные в большом масштабе и с высокой скоростью. Apache Hadoop дает возможность объединить несколько компьютеров в один кластер, чтобы ускорить анализ больших массивов данных благодаря параллельной обработке. Apache Spark обеспечивает быстрое выполнение аналитических запросов к данным любого объема благодаря кэшированию в памяти и оптимизированному исполнению запросов. Spark – более передовая технология, чем Hadoop, поскольку при обработке данных она использует искусственный интеллект и машинное обучение (ИИ/МО). Однако для достижения своих целей в области аналитики данных многие компании используют Spark и Hadoop вместе.
В чем сходство между Hadoop и Spark?
И Hadoop, и Spark – это распределенные системы, позволяющие обрабатывать данные в нужном масштабе. Они могут восстановиться после сбоя, если обработка данных будет прервана по какой-либо причине.
Распределенная обработка больших данных
Большие данные собираются часто, непрерывно и в больших масштабах в различных форматах.
Для хранения больших данных, управления ими и их обработки Apache Hadoop разделяет наборы данных на небольшие подмножества или разделы, а затем сохраняет их в распределенной сети серверов. Аналогичным образом, Apache Spark обрабатывает и анализирует большие данные на распределенных узлах для получения бизнес-аналитики.
В зависимости от сценариев использования для оптимальной функциональности может потребоваться интеграция Hadoop и Spark с различным программным обеспечением.
Отказоустойчивость
Apache Hadoop продолжает работать даже в случае отказа одного или нескольких узлов обработки данных. Сервис создает несколько копий одного и того же блока данных и хранит их на нескольких узлах. В случае сбоя узла Hadoop извлекает информацию из другого узла и готовит ее к обработке данных.
Между тем, Apache Spark использует специальную технологию обработки данных под названием устойчивый распределенный набор данных (RDD). Благодаря RDD Apache Spark запоминает, как извлекает определенную информацию из хранилища, и может восстановить данные в случае сбоя основного хранилища.
Ключевые компоненты: платформы Hadoop и Spark
И Hadoop, и Spark состоят из нескольких программных модулей, которые взаимодействуют и сотрудничают друг с другом, чтобы система работала.
Компоненты Hadoop
Apache Hadoop состоит из четырех основных компонентов:
- Распределенная файловая система Hadoop (HDFS) – это специальная файловая система, в которой хранятся большие наборы данных на нескольких компьютерах. Эти компьютеры называются кластерами Hadoop.
- Yet Another Resource Negotiator (YARN) планирует задачи и распределяет ресурсы между приложениями, работающими на Hadoop.
- Решение Hadoop MapReduce дает возможность программам разбивать задачи обработки больших данных на более мелкие и выполнять их параллельно на нескольких серверах.
- Hadoop Common, или Hadoop Core, предоставляет необходимые программные библиотеки для других компонентов Hadoop.
Компоненты Spark
Apache Spark работает со следующими компонентами:
- Spark Core координирует основные функции Apache Spark. Эти функции включают управление памятью, хранение данных, планирование задач и обработку данных.
- Spark SQL позволяет обрабатывать данные в распределенном хранилище Spark.
- Функции Spark Streaming и Structured Streaming позволяют Spark эффективно передавать данные в реальном времени, разделяя их на небольшие непрерывные блоки.
- Библиотека машинного обучения (MLlib) предоставляет несколько алгоритмов машинного обучения, которые можно применять к большим данным.
- GraphX позволяет визуализировать и анализировать данные с помощью графиков.
Ключевые отличия: Hadoop и Spark
И в Hadoop, и в Spark можно обрабатывать большие данные разными способами.
Решение Apache Hadoop было создано для того, чтобы делегировать обработку данных нескольким серверам вместо выполнения рабочей нагрузки на одной машине.
Между тем Apache Spark – это новая система обработки данных, которая преодолевает ключевые ограничения Hadoop. Несмотря на свою способность обрабатывать большие массивы данных, Hadoop делает это только пакетно и со значительной задержкой.
Архитектура
В Hadoop имеется собственная файловая система под названием «Распределенная файловая система Hadoop (HDFS)». С помощью HDFS Hadoop может разделять большие блоки данных на несколько небольших однородных блоков. Затем небольшие блоки данных хранятся в группах серверов.
Между тем, в Apache Spark не предусмотрена собственная файловая система. Многие организации используют Spark в файловой системе Hadoop для хранения и извлечения данных, а также управления ими.
В качестве альтернативных вариантов носителей хранения данных для Spark можно также использовать Amazon Redshift или Простой сервис хранения данных Amazon (Amazon S3).
Производительность
Hadoop может обрабатывать большие наборы данных в пакетном режиме, но при этом работать медленнее. Для обработки данных Hadoop считывает информацию из внешнего хранилища, затем анализирует и вводит данные в программные алгоритмы.
На каждом этапе обработки данных Hadoop записывает данные обратно во внешнее хранилище, что увеличивает задержку. Следовательно, этот сервис не подходит для задач обработки в реальном времени, но идеален для рабочих нагрузок с допустимыми временными задержками. Например, Hadoop подходит для анализа ежемесячных отчетов о продажах. Но для определения настроений бренда в реальном времени из социальных сетей этот инструмент может оказаться не лучшим выбором.
С другой стороны, сервис Apache Spark предназначен для обработки огромных объемов данных в реальном времени.
Вместо доступа к данным из внешнего хранилища Spark копирует данные в ОЗУ перед их обработкой и записывает их обратно во внешнее хранилище только после выполнения определенной задачи. Запись и чтение из оперативной памяти происходит во много раз быстрее, чем при использовании внешнего диска. Более того, Spark повторно использует полученные данные для многочисленных операций.
Поэтому Spark в той или иной степени работает лучше, чем Hadoop как при простой, так и при сложной обработке данных.
Машинное обучение
Apache Spark предоставляет библиотеку машинного обучения под названием MLlib. Специалисты по обработке данных используют MLlib для выполнения регрессионного анализа, классификации и других задач машинного обучения. Можно также обучать модели машинного обучения на основе неструктурированных и структурированных данных и развертывать их для бизнес-приложений.
Напротив, в Apache Hadoop нет встроенных библиотек машинного обучения. Вместо этого вы можете интегрировать Spark с другим программным обеспечением, таким как Apache Mahout, для создания систем машинного обучения. Выбор программного обеспечения зависит от конкретных требований рабочей нагрузки. Вы можете учитывать такие факторы, как размер и сложность данных, тип моделей машинного обучения, которые вы хотите использовать, а также требования к производительности и масштабируемости вашего приложения.
Безопасность
Сервис Apache Hadoop разработан с использованием надежных функций безопасности для защиты данных. Например, в Hadoop используется шифрование и контроль доступа для предотвращения несанкционированного доступа к хранилищу данных и манипулирования им.
Однако в Apache Spark защита безопасности сама по себе ограничена. В соответствии с рекомендациями Apache Software Foundation, вы должны включить функцию безопасности Spark и убедиться, что среда, в которой работает сервис, безопасна.
Spark поддерживает несколько типов развертывания, причем некоторые из них более безопасны, чем другие. Например, развертывание Spark в Hadoop повышает общую безопасность благодаря зашифрованному распределенному хранилищу Hadoop.
Масштабируемость
Масштабирование с помощью Hadoop требует меньше усилий, чем Spark. Если вам нужна большая вычислительная мощность, вы можете добавить дополнительные узлы или компьютеры в Hadoop по разумной цене.
Напротив, масштабирование развертываний Spark обычно требует инвестиций в больший объем оперативной памяти. Затраты на локальную инфраструктуру могут быстро возрасти.
Стоимость
Сервис Apache Hadoop более доступен в настройке и запуске, поскольку для хранения и обработки данных используются жесткие диски. Вы можете установить Hadoop на стандартных или низкопроизводительных компьютерах.
Между тем, обработка больших данных с помощью Spark обходится дороже, поскольку для обработки в памяти используется оперативная память. ОЗУ обычно дороже жесткого диска с таким же объемом памяти.
Когда использовать Hadoop, а когда – Spark
Решение Apache Spark было создано для преодоления ограничений архитектуры доступа к внешним хранилищам Hadoop. Apache Spark заменяет оригинальную библиотеку анализа данных Hadoop MapReduce более быстрыми возможностями машинного обучения.
Однако возможности Spark не исключают использование возможностей Hadoop. Хотя Apache Spark может работать как независимая платформа, многие организации используют Hadoop и Spark для анализа больших данных.
В зависимости от конкретных бизнес-требований для обработки данных можно использовать Hadoop, Spark или и то, и другое. Далее приведены некоторые моменты, которые вы можете учесть при принятии решения.
Экономичное масштабирование
Apache Hadoop – лучший вариант для создания и масштабирования экономичного конвейера обработки данных. При добавлении дополнительных компьютеров к существующему кластеру Hadoop можно увеличить вычислительную мощность Hadoop. Такой вариант более доступен, чем приобретение дополнительной оперативной памяти для масштабирования структуры Apache Spark.
Пакетная обработка
Пакетная обработка – это обработка большого количества данных без соблюдения установленных сроков. Когда предпочтительна пакетная обработка, организации используют Apache Hadoop, поскольку этот инструмент поддерживает параллельную обработку на нескольких узлах. Например, вы можете использовать Hadoop для создания инвентаризационных отчетов, не требующих срочного учета, на основе десятков тысяч записей.
Аналитика в режиме реального времени
Используйте Apache Spark, если вы работаете с быстро меняющимися данными. Поток данных – это информация или данные, непрерывно передаваемые программным обеспечением. Apache Spark может обрабатывать потоки данных и проводить глубокий анализ в реальном времени. Например, финансовые учреждения используют Apache Spark для выявления мошенничества в текущих транзакциях и оповещения банковских служащих.
Возможность машинного обучения
Машинное обучение предполагает обучение программных функций или моделей на большом количестве наборов данных. Apache Spark больше подходит для таких задач из-за встроенной библиотеки машинного обучения. Это означает, что Spark может обучать модели машинного обучения в реальном времени без дополнительных интеграций.
Безопасность, скорость и интерактивная аналитика
Вы можете применять Hadoop и Spark, чтобы воспользоваться преимуществами обеих платформ. Hadoop обеспечивает безопасную и доступную распределенную обработку. Если вы запускаете Spark на Hadoop, то можете переместить критичные ко времени рабочие нагрузки, такие как задачи графовой аналитики, на процессоры данных в памяти Spark. Вы получаете высокую производительность и безопасную обработку данных из внешних хранилищ для аналитики.
Краткое описание различий Hadoop и Spark
| Hadoop |
Spark |
|
| Архитектура |
Hadoop хранит и обрабатывает данные во внешнем хранилище. |
Spark хранит и обрабатывает данные во внутренней памяти. |
| Производительность |
Hadoop обрабатывает данные в пакетном режиме. |
Spark обрабатывает данные в реальном времени. |
| Стоимость |
Сервис Hadoop доступен по цене. |
Сервис Spark сравнительно дороже. |
| <t1>Масштабируемость</t1> |
Hadoop легко масштабируется за счет добавления большего количества узлов. |
Spark сравнительно сложнее. |
| Машинное обучение |
Hadoop интегрируется с внешними библиотеками для предоставления возможностей машинного обучения. |
В Spark есть встроенные библиотеки машинного обучения. |
| Безопасность |
Hadoop обладает мощными функциями безопасности, шифрованием хранилища и контролем доступа. |
В Spark предусмотрена система безопасности базового уровня. ИТ-отдел полагается на то, что вы создадите безопасную операционную среду для развертывания Spark. |
Как AWS может поддерживать ваши рабочие нагрузки с большими данными?
Amazon EMR – это онлайн-платформа, которая помогает создавать, развертывать и масштабировать решения для работы с большими данными по доступным ценам. Она поддерживает различные платформы больших данных с открытым исходным кодом, включая Apache Hadoop и Spark. Организации используют Amazon EMR для обработки данных в масштабе петабайтов (ПБ), интерактивной аналитики и приложений машинного обучения.
Ниже перечислены другие преимущества использования Amazon EMR.
- Amazon EMR автоматически масштабирует вычислительные ресурсы, необходимые приложениям для работы с большими данными
- Запуск приложений для работы с большими данными в Amazon EMR стоит менее половины стоимости локальной инфраструктуры
- Amazon EMR позволяет хранить большие наборы данных в хранилищах данных, помимо распределенной файловой системы Hadoop (HDFS). Например, вы можете хранить данные в Простом сервисе хранения данных Amazon (Amazon S3) и в Amazon DynamoDB.
Начните использовать Hadoop и Spark в Amazon Web Services (AWS), создав аккаунт сегодня.
