Hadoop และ Spark แตกต่างกันอย่างไร

ทั้ง Hadoop และ Spark เป็นระบบแบบกระจายที่ให้คุณประมวลผลข้อมูลได้ในระดับต่างๆ ซึ่งทั้งสองระบบสามารถกู้คืนจากความล้มเหลวหากการประมวลผลข้อมูลถูกขัดจังหวะได้ไม่ว่าด้วยเหตุผลใดก็ตาม

การประมวลผล Big Data แบบกระจาย

โดยทั่วไปแล้วจะมีการรวบรวม Big Data อยู่บ่อยครั้งในรูปแบบที่แตกต่างกัน

Apache Hadoop จะแยกชุดข้อมูลออกเป็นชุดย่อยๆ หรือพาร์ติชันที่เล็กกว่าในการจัดเก็บ จัดการ และประมวลผล Big Data จากนั้นจะเก็บพาร์ติชันเหล่านั้นไว้บนเครือข่ายเซิร์ฟเวอร์แบบกระจาย และเช่นเดียวกันที่ Apache Spark จะประมวลผลและวิเคราะห์ Big Data ผ่านโหนดแบบกระจายเพื่อให้ได้มาซึ่งข้อมูลเชิงลึกทางธุรกิจ

ทั้งนี้จะขึ้นอยู่กับกรณีการใช้งาน คุณอาจต้องผสานรวมทั้ง Hadoop และ Spark กับซอฟต์แวร์ที่แตกต่างกันเพื่อฟังก์ชันการใช้งานที่เหมาะสมที่สุด 

ความทนทานต่อความเสียหาย

Apache Hadoop จะยังคงทำงานต่อไปได้แม้ว่าโหนดการประมวลผลข้อมูลหนึ่งโหนดหรือหลายโหนดล้มเหลว ระบบจะสร้างสำเนาบล็อกข้อมูลเดียวกันเป็นหลายชุด และเก็บไว้ในหลายโหนด เมื่อโหนดล้มเหลว Hadoop จะดึงข้อมูลจากโหนดอื่นและเตรียมพร้อมสำหรับการประมวลผลข้อมูล

ในขณะเดียวกัน Apache Spark ก็จะอาศัยเทคโนโลยีการประมวลผลข้อมูลพิเศษที่เรียกว่า Resilient Distributed Dataset (RDD) ด้วยการใช้ RDD ทำให้ Apache Spark สามารถจดจำวิธีที่ระบบดึงข้อมูลเฉพาะจากที่เก็บข้อมูล และสามารถสร้างข้อมูลใหม่ได้หากที่เก็บข้อมูลพื้นฐานล้มเหลว 

ทั้ง Hadoop และ Spark จะช่วยให้คุณสามารถประมวลผล Big Data ได้หลากหลายวิธี

Apache Hadoop ถูกสร้างขึ้นเพื่อมอบหมายการประมวลผลข้อมูลไปยังเซิร์ฟเวอร์หลายแห่ง แทนที่จะเรียกใช้เวิร์กโหลดในเครื่องเดียว

ในขณะที่ Apache Spark เป็นระบบประมวลผลข้อมูลที่ใหม่กว่าซึ่งเอาชนะในด้านข้อจำกัดหลักๆ ของ Hadoop แม้จะสามารถประมวลผลชุดข้อมูลขนาดใหญ่ได้ แต่ Hadoop จะทำกับข้อมูลเป็นชุดและมีความล่าช้าอย่างมาก

สถาปัตยกรรม

Hadoop มีระบบไฟล์ดั้งเดิมที่เรียกว่า Hadoop Distributed File System (HDFS) HDFS จะช่วยให้ Hadoop สามารถแบ่งบล็อกข้อมูลขนาดใหญ่ออกเป็นบล็อกขนาดเล็กหลายๆ ชุดได้ จากนั้นจะจัดเก็บบล็อกข้อมูลขนาดเล็กเอาไว้ในกลุ่มเซิร์ฟเวอร์

ในขณะที่ Apache Spark ไม่มีระบบไฟล์ดั้งเดิมของตัวเอง องค์กรหลายแห่งใช้งาน Spark บนระบบไฟล์ของ Hadoop เพื่อจัดเก็บ จัดการ และดึงข้อมูล

นอกจากนี้ คุณยังสามารถใช้ Amazon Redshift หรือ Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) เป็นตัวเลือกการจัดเก็บข้อมูลสำหรับ Spark ได้อีกด้วย 

ประสิทธิภาพ

Hadoop สามารถประมวลผลชุดข้อมูลขนาดใหญ่เป็นชุดแต่อาจช้ากว่า ในการประมวลผลข้อมูล Hadoop จะอ่านข้อมูลจากที่จัดเก็บภายนอก จากนั้นจะวิเคราะห์และป้อนข้อมูลไปยังอัลกอริทึมของซอฟต์แวร์

สำหรับแต่ละขั้นตอนการประมวลผลข้อมูล Hadoop จะเขียนข้อมูลกลับไปยังที่จัดเก็บข้อมูลภายนอก ซึ่งจะทำให้เวลาแฝงเพิ่มขึ้น ดังนั้นจึงไม่เหมาะสำหรับงานการประมวลผลแบบเรียลไทม์ แต่เหมาะสำหรับเวิร์กโหลดที่มีความล่าช้าของเวลาที่ค่อนข้างดี ตัวอย่างเช่น Hadoop เหมาะกับการวิเคราะห์บันทึกยอดขายรายเดือน แต่อาจจะไม่ใช่ตัวเลือกที่ดีที่สุดในการพิจารณาความรู้สึกที่มีต่อแบรนด์แบบเรียลไทม์จากฟีดของโซเชียลมีเดีย 

ในทางกลับกัน Apache Spark ได้รับการออกแบบมาเพื่อประมวลผลข้อมูลจำนวนมหาศาลแบบเรียลไทม์

แทนที่จะเข้าถึงข้อมูลจากที่จัดเก็บข้อมูลภายนอก Spark จะคัดลอกข้อมูลไปยัง RAM ก่อนที่จะประมวลผล โดยจะเขียนข้อมูลกลับไปยังที่จัดเก็บข้อมูลภายนอกหลังจากทำงานแบบเฉพาะเจาะจงเสร็จสิ้นแล้วเท่านั้น การเขียนและการอ่านจาก RAM นั้นเร็วกว่าการดำเนินการกับไดรฟ์ภายนอกแบบทวีคูณ นอกจากนี้ Spark ยังนำข้อมูลที่ดึงมาใช้ซ้ำในการดำเนินการมากมาย

ดังนั้น Spark จึงทำงานได้ดีกว่า Hadoop ในระดับที่แตกต่างกันสำหรับการประมวลผลข้อมูลที่เรียบง่ายและซับซ้อน

แมชชีนเลิร์นนิง

Apache Spark มีไลบรารีแมชชีนเลิร์นนิงที่เรียกว่า MLlib นักวิทยาศาสตร์ด้านข้อมูลใช้ MLlib เพื่อเรียกใช้การวิเคราะห์รีเกรสชัน การจำแนกประเภท และงานจากแมชชีนเลิร์นนิงอื่นๆ นอกจากนี้ คุณยังสามารถฝึกโมเดลแมชชีนเลิร์นนิงด้วยข้อมูลที่มีโครงสร้างและไม่มีโครงสร้าง และนำไปปรับใช้จริงสำหรับแอปพลิเคชันทางธุรกิจ

ในทางตรงกันข้าม Apache Hadoop จะไม่มีไลบรารีแมชชีนเลิร์นนิงในตัว แต่คุณสามารถผสานรวม Spark กับซอฟต์แวร์อื่นๆ เช่น Apache Mahout เพื่อสร้างระบบแมชชีนเลิร์นนิงแทนได้ การเลือกใช้ซอฟต์แวร์นั้นจะขึ้นอยู่กับความต้องการเฉพาะของเวิร์กโหลด คุณสามารถพิจารณาปัจจัยต่างๆเช่น ขนาดและความซับซ้อนของข้อมูล ประเภทของโมเดลแมชชีนเลิร์นนิงที่คุณต้องการใช้ และข้อกำหนดด้านประสิทธิภาพและความสามารถในการปรับขนาดของแอปพลิเคชันของคุณได้

การรักษาความปลอดภัย

Apache Hadoop ได้รับการออกแบบให้มีคุณสมบัติความปลอดภัยที่แข็งแกร่งเพื่อการปกป้องข้อมูล ตัวอย่างเช่น Hadoop ใช้การเข้ารหัสและการควบคุมการเข้าถึงเพื่อป้องกันไม่ให้บุคคลที่ไม่ได้รับอนุญาตเข้าถึงและจัดการกับพื้นที่เก็บข้อมูลได้

อย่างไรก็ตาม Apache Spark นั้นมีการป้องกันความปลอดภัยที่มีจำกัด จากข้อมูลของ Apache Software Foundation คุณต้องเปิดใช้คุณสมบัติการรักษาความปลอดภัยของ Spark และตรวจสอบให้แน่ใจว่าสภาพแวดล้อมที่ใช้งานนั้นปลอดภัยจริงๆ

Spark รองรับการนำไปใช้จริงหลายประเภท โดยบางประเภทจะมีความปลอดภัยมากกว่าประเภทอื่นๆ ตัวอย่างเช่น การนำ Spark ไปใช้จริงบน Hadoop จะช่วยเพิ่มความปลอดภัยโดยรวมได้เนื่องจากมีพื้นที่จัดเก็บแบบกระจายที่เข้ารหัสของ Hadoop อยู่ 

ความสามารถในการปรับขนาด

การปรับขนาดด้วย Hadoop จะใช้ความพยายามน้อยกว่า Spark หากคุณต้องการพลังการประมวลผลที่มากขึ้น คุณสามารถเพิ่มโหนดหรือคอมพิวเตอร์ให้มากขึ้นบน Hadoop ในราคาที่เหมาะสมได้

ในทางตรงกันข้าม การปรับขนาดการนำ Spark ไปใช้จริงมักจะต้องการการลงทุนใน RAM ที่เพิ่มขึ้น ค่าใช้จ่ายจะเพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็วสำหรับโครงสร้างพื้นฐานภายในองค์กร 

ค่าใช้จ่าย

Apache Hadoop มีค่าบริการที่ย่อมเยาในการติดตั้งและเรียกใช้ เนื่องจากใช้ฮาร์ดดิสก์ในการจัดเก็บและประมวลผลข้อมูล คุณสามารถติดตั้ง Hadoop บนคอมพิวเตอร์มาตรฐานหรือคอมพิวเตอร์ที่มีประสิทธิภาพไม่สูงนักได้

ในขณะที่การประมวลผล Big Data ด้วย Spark จะมีค่าใช้จ่ายที่สูงกว่าเนื่องจากจะใช้ RAM สำหรับการประมวลผลในหน่วยความจำ โดยทั่วไปแล้ว RAM จะมีราคาแพงกว่าฮาร์ดดิสก์ที่มีขนาดพื้นที่เก็บข้อมูลเท่ากัน 

	Hadoop	Spark
สถาปัตยกรรม	Hadoop จะจัดเก็บและประมวลผลข้อมูลบนที่จัดเก็บข้อมูลภายนอก	Spark จะจัดเก็บและประมวลผลข้อมูลในหน่วยความจำภายใน
ประสิทธิภาพ	Hadoop จะประมวลผลข้อมูลเป็นชุด	Spark จะประมวลผลข้อมูลแบบเรียลไทม์
ค่าใช้จ่าย	Hadoop มีค่าบริการที่จับต้องได้	Spark มีค่าบริการที่ค่อนข้างสูงกว่า
ความสามารถในการปรับขนาด	Hadoop สามารถปรับขนาดได้ง่ายโดยการเพิ่มโหนด	Spark ค่อนข้างซับซ้อนกว่าเล็กน้อย
แมชชีนเลิร์นนิง	Hadoop จะผสานรวมกับไลบรารีภายนอกเพื่อมอบความสามารถในด้านแมชชีนเลิร์นนิง	Spark จะมีไลบรารีแมชชีนเลิร์นนิงอยู่ในตัวอยู่แล้ว
การรักษาความปลอดภัย	Hadoop มีคุณสมบัติด้านความปลอดภัยที่แข็งแกร่ง การเข้ารหัสพื้นที่เก็บข้อมูล และการควบคุมการเข้าถึง	Spark มีความปลอดภัยขั้นพื้นฐาน สำหรับการปรับใช้งาน Spark แล้ว มันจะขึ้นอยู่กับคุณในการตั้งค่าสภาพแวดล้อมการทำงานที่ปลอดภัย