Hadoop và Spark khác nhau ở điểm nào?
Apache Hadoop và Apache Spark là hai khung nguồn mở mà bạn có thể sử dụng để quản lý và xử lý khối lượng lớn dữ liệu cho mục đích phân tích. Các tổ chức phải xử lý dữ liệu ở quy mô lớn và tốc độ cao để có được thông tin chuyên sâu theo thời gian thực nhằm phục vụ nghiệp vụ thông minh. Apache Hadoop cho phép bạn nhóm nhiều máy tính thành cụm để phân tích song song các tập dữ liệu khổng lồ nhanh hơn. Apache Spark sử dụng khả năng ghi vào bộ nhớ đệm nằm trong bộ nhớ và thực thi truy vấn tối ưu hóa nhằm giúp truy vấn phân tích nhanh dữ liệu có kích thước bất kỳ. Spark là công nghệ tiên tiến hơn Hadoop, vì Spark sử dụng trí tuệ nhân tạo và máy học (AI/ML) trong quá trình xử lý dữ liệu. Tuy nhiên, nhiều công ty sử dụng kết hợp Spark và Hadoop để đáp ứng các mục tiêu phân tích dữ liệu của họ.
Những điểm tương đồng giữa Hadoop và Spark là gì?
Cả Hadoop và Spark đều là các hệ thống phân tán cho phép bạn xử lý dữ liệu trên quy mô lớn. Chúng có thể phục hồi sau sự cố nếu quá trình xử lý dữ liệu bị gián đoạn vì bất kỳ lý do gì.
Xử lý dữ liệu lớn phân tán
Dữ liệu lớn được thu thập thường xuyên, liên tục và trên quy mô lớn ở nhiều định dạng khác nhau.
Để lưu trữ, quản lý và xử lý dữ liệu lớn, Apache Hadoop tách các tập dữ liệu thành các tập con hoặc phân vùng nhỏ hơn. Sau đó, Apache Hadoop lưu trữ các phân vùng trên một mạng lưới phân tán gồm các máy chủ. Tương tự như vậy, Apache Spark xử lý và phân tích dữ liệu lớn trên các nút phân tán để cung cấp thông tin chuyên sâu về kinh doanh.
Tùy thuộc vào trường hợp sử dụng, bạn có thể cần tích hợp cả Hadoop và Spark với các phần mềm khác nhau để tối ưu chức năng.
Khả năng chịu lỗi cao
Apache Hadoop tiếp tục chạy ngay cả khi một hoặc nhiều nút xử lý dữ liệu gặp sự cố. Apache Hadoop tạo ra nhiều bản sao của cùng một khối dữ liệu và lưu trữ chúng trên một số nút. Khi một nút gặp sự cố, Hadoop truy xuất thông tin từ một nút khác và chuẩn bị thông tin để xử lý dữ liệu.
Trong khi đó, Apache Spark dựa vào một công nghệ xử lý dữ liệu đặc biệt gọi là Tập dữ liệu phân tán linh hoạt (RDD). Nhờ có RDD, Apache Spark ghi nhớ cách truy xuất thông tin cụ thể từ kho lưu trữ và có thể tái tạo dữ liệu nếu kho lưu trữ cơ bản gặp sự cố.
Các thành phần chính của Khung Hadoop và Spark
Cả Hadoop và Spark đều được tạo thành từ nhiều mô-đun phần mềm tương tác và cộng tác để làm cho hệ thống hoạt động.
Các thành phần của Hadoop
Apache Hadoop có bốn thành phần chính:
- Hệ thống tệp phân tán Hadoop (HDFS) là hệ thống tệp đặc biệt lưu trữ các tập dữ liệu lớn trên nhiều máy tính. Các máy tính này được gọi là cụm Hadoop.
- Yet Another Resource Negotiator (YARN) lên lịch tác vụ và phân bổ tài nguyên cho các ứng dụng chạy trên Hadoop.
- Hadoop MapReduce cho phép các chương trình chia các tác vụ xử lý dữ liệu lớn thành những tác vụ nhỏ hơn và chạy chúng song song trên nhiều máy chủ.
- Hadoop Common, hay Hadoop Core, cung cấp các thư viện phần mềm cần thiết cho các thành phần Hadoop khác.
Các thành phần của Spark
Apache Spark chạy với các thành phần sau:
- Spark Core điều phối các chức năng cơ bản của Apache Spark. Các chức năng này bao gồm quản lý bộ nhớ, lưu trữ dữ liệu, lên lịch tác vụ và xử lý dữ liệu.
- Spark SQL cho phép bạn xử lý dữ liệu trong kho lưu trữ phân tán của Spark.
- Truyền phát Spark và Truyền phát có cấu trúc cho phép Spark truyền dữ liệu hiệu quả theo thời gian thực bằng cách tách dữ liệu thành các khối nhỏ liên tục.
- Thư viện máy học (MLlib) cung cấp một số thuật toán máy học mà bạn có thể áp dụng cho dữ liệu lớn.
- GraphX cho phép bạn trực quan hóa và phân tích dữ liệu bằng đồ thị.
Điểm khác biệt chính giữa Hadoop và Spark
Cả Hadoop và Spark đều cho phép bạn xử lý dữ liệu lớn theo những cách khác nhau.
Apache Hadoop được tạo ra để ủy quyền xử lý dữ liệu cho nhiều máy chủ thay vì chạy khối lượng công việc trên một máy duy nhất.
Trong khi đó, Apache Spark là một hệ thống xử lý dữ liệu mới hơn, khắc phục được những hạn chế chính của Hadoop. Dù có khả năng xử lý các tập dữ liệu lớn, Hadoop chỉ xử lý theo lô và có độ trễ đáng kể.
Kiến trúc
Hadoop có một hệ thống tệp gốc gọi là Hệ thống tệp phân tán Hadoop (HDFS). HDFS cho phép Hadoop chia các khối dữ liệu lớn thành nhiều khối đồng nhất nhỏ hơn. Sau đó, HDFS lưu trữ các khối dữ liệu nhỏ trong nhiều nhóm máy chủ.
Trong khi đó, Apache Spark không có hệ thống tệp gốc riêng. Nhiều tổ chức chạy Spark trên hệ thống tệp của Hadoop để lưu trữ, quản lý và truy xuất dữ liệu.
Hoặc bạn cũng có thể sử dụng Amazon Redshift hoặc Dịch vụ lưu trữ đơn giản của Amazon (Amazon S3) làm tùy chọn kho lưu trữ dữ liệu cho Spark.
Hiệu năng
Hadoop có thể xử lý các tập dữ liệu lớn theo lô nhưng có thể sẽ chậm hơn. Để xử lý dữ liệu, Hadoop đọc thông tin từ kho lưu trữ bên ngoài rồi sau đó phân tích và nhập dữ liệu vào các thuật toán của phần mềm.
Đối với mỗi bước xử lý dữ liệu, Hadoop ghi dữ liệu trở lại kho lưu trữ bên ngoài, qua đó gia tăng độ trễ. Vì vậy, Hadoop không phù hợp với các tác vụ xử lý theo thời gian thực nhưng lại là lựa chọn lý tưởng cho các khối lượng công việc có độ trễ thời gian trong mức có thể chấp nhận. Ví dụ: Hadoop phù hợp với việc phân tích hồ sơ bán hàng mỗi tháng. Nhưng Hadoop có thể không phải là lựa chọn tốt nhất để xác định cảm xúc về thương hiệu theo thời gian thực từ nguồn cấp dữ liệu mạng xã hội.
Mặt khác, Apache Spark được thiết kế để xử lý lượng dữ liệu khổng lồ theo thời gian thực.
Thay vì truy cập dữ liệu từ kho lưu trữ bên ngoài, Spark sao chép dữ liệu vào RAM trước khi xử lý. Spark chỉ ghi dữ liệu trở lại kho lưu trữ bên ngoài sau khi hoàn thành một tác vụ cụ thể. Việc viết và đọc từ RAM nhanh hơn gấp nhiều lần so với quá trình tương tự trên ổ đĩa ngoài. Hơn nữa, Spark tái sử dụng dữ liệu đã truy xuất cho nhiều hoạt động.
Do đó, Spark hoạt động tốt hơn Hadoop ở các mức độ khác nhau cho cả quá trình xử lý dữ liệu đơn giản và phức tạp.
Máy học
Apache Spark cung cấp một thư viện máy học với tên gọi MLlib. Các nhà khoa học dữ liệu sử dụng MLlib để chạy phân tích hồi quy, phân loại và các tác vụ máy học khác. Bạn cũng có thể đào tạo các mô hình máy học với dữ liệu phi cấu trúc và dữ liệu có cấu trúc cũng như triển khai chúng cho các ứng dụng kinh doanh.
Ngược lại, Apache Hadoop không có các thư viện máy học được tích hợp sẵn. Thay vào đó, bạn có thể tích hợp Spark với các phần mềm khác như Apache Mahout để xây dựng các hệ thống máy học. Việc lựa chọn phần mềm phụ thuộc vào yêu cầu cụ thể của khối lượng công việc. Bạn có thể cân nhắc các yếu tố như kích cỡ và độ phức tạp của dữ liệu, loại mô hình máy học bạn muốn sử dụng, cũng như các yêu cầu về hiệu năng và khả năng điều chỉnh quy mô của ứng dụng.
Bảo mật
Apache Hadoop được thiết kế với các tính năng bảo mật mạnh mẽ để bảo vệ dữ liệu. Ví dụ: Hadoop sử dụng tính năng mã hóa và kiểm soát truy cập để ngăn chặn các bên trái phép truy cập và thao tác với kho lưu trữ dữ liệu.
Tuy nhiên, bản thân Apache Spark có khả năng bảo mật hạn chế. Theo Apache Software Foundation, bạn phải bật tính năng bảo mật của Spark và đảm bảo rằng môi trường chạy Spark là an toàn.
Spark hỗ trợ nhiều phương thức triển khai, với mức độ an toàn khác nhau. Ví dụ: việc triển khai Spark trên Hadoop cải thiện tính bảo mật tổng thể nhờ kho lưu trữ phân tán được mã hóa của Hadoop.
Khả năng điều chỉnh quy mô
Việc điều chỉnh quy mô trên Hadoop dễ dàng hơn so với Spark. Nếu bạn cần thêm khả năng xử lý, bạn có thể thêm các nút hoặc máy tính trên Hadoop với chi phí hợp lý.
Ngược lại, điều chỉnh quy mô cho việc triển khai Spark thường đòi hỏi đầu tư vào nhiều RAM hơn. Chi phí có thể tăng lên nhanh chóng đối với cơ sở hạ tầng tại chỗ.
Chi phí
Apache Hadoop có chi phí phải chăng hơn để thiết lập và chạy vì khung này sử dụng ổ đĩa cứng để lưu trữ và xử lý dữ liệu. Bạn có thể thiết lập Hadoop trên các máy tính tiêu chuẩn hoặc cấu hình thấp.
Trong khi đó, Spark tốn nhiều chi phí hơn để xử lý dữ liệu lớn vì khung này sử dụng RAM để xử lý trong bộ nhớ. RAM thường đắt hơn một ổ đĩa cứng có cùng dung lượng lưu trữ.
So sánh về thời điểm nên sử dụng Hadoop hay Spark
Apache Spark được ra đời để khắc phục các hạn chế của kiến trúc truy cập kho lưu trữ bên ngoài của Hadoop. Apache Spark thay thế thư viện phân tích dữ liệu gốc của Hadoop, MapReduce, bằng các tính năng xử lý máy học nhanh hơn.
Tuy nhiên, Spark và Hadoop không phải không thể kết hợp sử dụng cùng nhau. Dù Apache Spark có thể chạy như một khung độc lập, nhiều tổ chức sử dụng cả Hadoop và Spark để phân tích dữ liệu lớn.
Tùy thuộc vào yêu cầu kinh doanh cụ thể, bạn có thể sử dụng Hadoop, Spark hoặc cả hai để xử lý dữ liệu. Dưới đây là một số điều bạn có thể cân nhắc khi đưa ra quyết định.
Điều chỉnh quy mô với chi phí hợp lý
Apache Hadoop là lựa chọn tốt hơn để xây dựng và điều chỉnh quy mô một quy trình xử lý dữ liệu tiết kiệm chi phí. Bổ sung thêm nhiều máy tính vào một cụm Hadoop hiện có có thể gia tăng khả năng xử lý của Hadoop. Điều này có chi phí hợp lý hơn là mua thêm RAM để điều chỉnh quy mô khung Apache Spark.
Xử lý lô dữ liệu
Xử lý lô dữ liệu là khi bạn xử lý lượng lớn dữ liệu mà không bị giới hạn trong một khoảng thời gian định sẵn. Khi ưu tiên xử lý lô dữ liệu, các tổ chức sẽ sử dụng Apache Hadoop vì khung này hỗ trợ xử lý song song trên nhiều nút. Ví dụ: bạn có thể sử dụng Hadoop để tạo báo cáo kho hàng không nhạy cảm về thời gian từ hàng chục nghìn bản ghi.
Phân tích theo thời gian thực
Hãy sử dụng Apache Spark nếu bạn phải xử lý dữ liệu thay đổi nhanh chóng. Một luồng dữ liệu là thông tin hoặc dữ liệu được truyền liên tục bằng phần mềm. Apache Spark có thể xử lý các luồng dữ liệu trực tiếp và cung cấp phân tích chuyên sâu theo thời gian thực. Ví dụ: các tổ chức tài chính sử dụng Apache Spark để phát hiện gian lận trong các giao dịch đang diễn ra và cảnh báo các nhân viên ngân hàng.
Tìm hiểu về dữ liệu truyền phát »
Tính năng máy học
Máy học bao gồm việc đào tạo các chức năng phần mềm hoặc mô hình bằng lượng lớn các tập dữ liệu. Apache Spark phù hợp hơn với các tác vụ như vậy nhờ thư viện máy học được tích hợp sẵn. Điều này có nghĩa là Spark có thể đào tạo các mô hình máy học trong thời gian thực mà không cần tích hợp thêm.
Bảo mật, tốc độ và phân tích tương tác
Bạn có thể sử dụng Hadoop và Spark để được lợi từ những điểm mạnh của cả hai khung này. Hadoop cung cấp tính năng xử lý phân tán an toàn với chi phí phải chăng. Nếu bạn chạy Spark trên Hadoop, bạn có thể chuyển các khối lượng công việc nhạy cảm về thời gian, ví dụ như các tác vụ phân tích đồ thị, sang bộ xử lý dữ liệu nằm trong bộ nhớ của Spark. Bạn sẽ có được hiệu năng và tính năng xử lý an toàn trên kho lưu trữ bên ngoài cho các phân tích của bạn.
Tóm tắt các điểm khác biệt giữa Hadoop và Spark
| Hadoop |
Spark |
|
| Kiến trúc |
Hadoop lưu trữ và xử lý dữ liệu trên kho lưu trữ bên ngoài. |
Spark lưu trữ và xử lý dữ liệu trên bộ nhớ trong. |
| Hiệu năng |
Hadoop xử lý dữ liệu theo lô. |
Spark xử lý dữ liệu theo thời gian thực. |
| Chi phí |
Hadoop có giá cả phải chăng. |
Spark có giá đắt hơn khi đem ra so sánh. |
| Khả năng điều chỉnh quy mô |
Có thể dễ dàng điều chỉnh quy mô Hadoop bằng cách thêm nhiều nút. |
Điều chỉnh quy mô Spark khó khăn hơn nhiều. |
| Máy học |
Hadoop tích hợp các thư viện bên ngoài để cung cấp các tính năng máy học. |
Spark đã tích hợp sẵn các thư viện máy học. |
| Bảo mật |
Hadoop có các tính năng bảo mật mạnh mẽ, mã hóa lưu trữ và kiểm soát truy cập. |
Spark có khả năng bảo mật cơ bản. Vậy nên bạn cần phải thiết lập một môi trường hoạt động an toàn cho việc triển khai Spark. |
AWS có thể hỗ trợ các khối lượng công việc dữ liệu lớn của bạn như thế nào?
Amazon EMR là một nền tảng trực tuyến giúp bạn xây dựng, triển khai và điều chỉnh quy mô các giải pháp dữ liệu lớn với chi phí hợp lý. Nền tảng này hỗ trợ nhiều khung dữ liệu lớn nguồn mở khác nhau, trong đó có Apache Hadoop và Spark. Các tổ chức sử dụng Amazon EMR cho quá trình xử lý dữ liệu ở quy mô petabyte (PB), phân tích tương tác và các ứng dụng máy học.
Dưới đây là những cách khác bạn có thể được lợi từ việc sử dụng Amazon EMR:
- Amazon EMR tự động điều chỉnh quy mô tài nguyên điện toán mà ứng dụng dữ liệu lớn của bạn cần
- Chi phí chạy các ứng dụng dữ liệu lớn trên Amazon EMR chưa bằng một nửa chi phí đối với cơ sở hạ tầng tại chỗ
- Amazon EMR cho phép bạn lưu trữ các tập dữ liệu lớn trên các kho dữ liệu bên cạnh Hệ thống tệp phân tán Hadoop (HDFS). Ví dụ: bạn có thể lưu trữ trên Dịch vụ lưu trữ đơn giản của Amazon (Amazon S3) và Amazon DynamoDB.
Bắt đầu sử dụng Hadoop và Spark trên Amazon Web Services (AWS) bằng cách tạo tài khoản ngay hôm nay.
