Apache Spark contro Apache Hadoop

Uno è un’utilità per la scienza dei dati leggera e mirata, l’altra è una piattaforma per la scienza dei dati più robusta. Quale dovresti usare per l’analisi dei dati?

Uomo d'affari che preme il pulsante sullo schermo per dimostrare gli strumenti di scienza dei dati.
Immagine: Adobe Stock

Apache Spark e Apache Hadoop sono entrambi popolari strumenti di data science open source offerti da Apache Software Foundation. Sviluppati e supportati dalla community, continuano a crescere in popolarità e funzionalità.

Apache Spark è progettato come interfaccia per l’elaborazione su larga scala, mentre Apache Hadoop fornisce un framework software più ampio per lo storage distribuito e l’elaborazione di big data. Entrambi possono essere utilizzati insieme o come servizi standalone.

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Cos’è Apache Spark?

Apache Spark è un motore di elaborazione dati open source creato per un’analisi dei dati efficiente e su larga scala. Un robusto motore di analisi unificato, Apache Spark è spesso utilizzato dai data scientist per supportare algoritmi di apprendimento automatico e analisi di dati complessi. Apache Spark può essere eseguito in modalità standalone o come pacchetto software su Apache Hadoop.

Cos’è Apache Hadoop?

Apache Hadoop è una raccolta di moduli e utilità open source destinati a semplificare il processo di archiviazione, gestione e analisi dei big data. I moduli di Apache Hadoop includono Hadoop YARN, Hadoop MapReduce e Hadoop Ozone, ma supporta molti pacchetti software di data science opzionali. Apache Hadoop può essere utilizzato in modo intercambiabile per fare riferimento ad Apache Spark e ad altri strumenti di data science.

Apache Spark vs. Apache Hadoop: confronto delle funzionalità

Apache Scintilla Apache Hadoop
Elaborazione in lotti
streaming No.
Facile da usare No.
Memorizzazione nella cache No.

Confronto testa a testa: Apache Spark vs. Apache Hadoops

design e architettura

Apache Spark è un’utilità di elaborazione dati discreta e open source. Attraverso Spark, gli sviluppatori ottengono l’accesso a un’interfaccia leggera per la programmazione di cluster di elaborazione dati, con tolleranza agli errori e parallelismo dei dati integrati. Apache Spark è stato scritto in Scala e viene utilizzato principalmente per applicazioni di machine learning.

Apache Hadoop è un framework più ampio che include utilità come Apache Spark, Apache Pig, Apache Hive e Apache Phoenix. Una soluzione più generica, Apache Hadoop fornisce ai data scientist una piattaforma software completa e robusta che possono quindi estendere e personalizzare in base alle esigenze individuali.

scopo

L’ambito di Apache Spark è limitato ai propri strumenti, che includono Spark Core, Spark SQL e Spark Streaming. Spark Core fornisce la maggior parte dell’elaborazione dei dati di Apache Spark. Spark SQL fornisce supporto per un ulteriore livello di astrazione dei dati, attraverso il quale gli sviluppatori possono creare dati strutturati e semi-strutturati. Spark Streaming sfrutta i servizi di pianificazione di Spark Core per eseguire analisi di streaming.

L’ambito di Apache Hadoop è significativamente più ampio. Oltre ad Apache Spark, le utilità open source di Apache Hadoop includono

  • Apache Fenice. Un motore di database relazionale e fortemente parallelo.
  • Guardiano dello zoo di Apache. Un server distribuito e coordinato per applicazioni cloud.
  • Alveare di Apache. Un data warehouse per l’interrogazione e l’analisi dei dati.
  • Canale Apache. Una soluzione di warehousing per i dati di log distribuiti.

Tuttavia, ai fini della scienza dei dati, non tutte le applicazioni sono così ampie. Velocità, latenza e pura potenza di elaborazione sono essenziali nel campo dell’elaborazione e dell’analisi dei big data, qualcosa che un’installazione autonoma di Apache Spark può fornire più facilmente.

velocità

Per la maggior parte delle implementazioni, Apache Spark sarà significativamente più veloce di Apache Hadoop. Costruito per la velocità, Apache Spark potrebbe superare Apache Hadoop di quasi 100 volte la velocità. Tuttavia, questo perché Apache Spark è un ordine di grandezza più semplice e leggero.

Per impostazione predefinita, Apache Hadoop non sarà veloce come Apache Spark. Tuttavia, le sue prestazioni possono variare a seconda dei pacchetti software installati e del lavoro di archiviazione, manutenzione e analisi dei dati coinvolti.

curva di apprendimento

A causa del suo focus relativamente ristretto, Apache Spark è più facile da imparare. Apache Spark ha una manciata di moduli principali e fornisce un’interfaccia pulita e semplice per la manipolazione e l’analisi dei dati. Poiché Apache Spark è un prodotto abbastanza semplice, la curva di apprendimento è lieve.

Apache Hadoop è molto più complesso. La difficoltà del coinvolgimento dipenderà da come uno sviluppatore installa e configura Apache Hadoop e da quali pacchetti software lo sviluppatore sceglie di includere. Indipendentemente da ciò, Apache Hadoop ha una curva di apprendimento molto più significativa anche fuori dagli schemi.

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Sicurezza e tolleranza ai guasti

Se installato come prodotto autonomo, Apache Spark ha meno funzionalità di sicurezza e tolleranza agli errori pronte all’uso rispetto ad Apache Hadoop. Tuttavia, Apache Spark ha accesso a molte delle stesse utilità di sicurezza di Apache Hadoop, come l’autenticazione Kerberos, che devono solo essere installate e configurate.

Apache Hadoop ha un modello di sicurezza nativo più ampio ed è ampiamente tollerante agli errori in base alla progettazione. Come Apache Spark, la sua sicurezza può essere ulteriormente migliorata tramite altre utilità Apache.

linguaggi di programmazione

Apache Spark supporta Scala, Java, SQL, Python, R, C# e F#. Inizialmente è stato sviluppato in Scala. Apache Spark supporta quasi tutti i linguaggi popolari utilizzati dai data scientist.

Apache Hadoop è scritto in Java, con parti scritte in C. Le utilità Apache Hadoop supportano altri linguaggi, rendendolo adatto a data scientist di tutti i set di abilità.

Scegliere tra Apache Spark vs. Hadoop

Se sei un data scientist che lavora principalmente con algoritmi di apprendimento automatico e elaborazione dati su larga scala, scegli Apache Spark.

Apache Scintilla:

  • Funziona come utilità autonoma senza Apache Hadoop.
  • Fornisce l’invio distribuito delle attività, le funzioni di I/O e la pianificazione.
  • Supporta più linguaggi, inclusi Java, Python e Scala.
  • Offre il parallelismo dei dati implicito e la tolleranza agli errori.

Se sei un data scientist che richiede una vasta gamma di utilità di data science per l’archiviazione e l’elaborazione di big data, scegli Apache Hadoop.

Apache Hadoop:

  • Offre un quadro completo per l’archiviazione e l’elaborazione di big data.
  • Fornisce un’incredibile gamma di pacchetti, incluso Apache Spark.
  • Si basa su un file system distribuito, scalabile e portatile.
  • Sfrutta applicazioni aggiuntive per data warehousing, machine learning ed elaborazione parallela.

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