Sự khác biệt giữa Hadoop và Spark

Một trong những vấn đề lớn nhất liên quan đến Dữ liệu lớn là một lượng thời gian đáng kể được dành cho việc phân tích dữ liệu bao gồm xác định, làm sạch và tích hợp dữ liệu. Khối lượng dữ liệu lớn và yêu cầu phân tích dữ liệu dẫn đến khoa học dữ liệu. Nhưng thường thì dữ liệu nằm rải rác trên nhiều ứng dụng và hệ thống kinh doanh khiến chúng hơi khó phân tích. Vì vậy, dữ liệu cần phải được cấu trúc lại và định dạng lại để dễ phân tích hơn. Điều này đòi hỏi các giải pháp tinh vi hơn để làm cho thông tin dễ tiếp cận hơn với người dùng. Apache Hadoop là một trong những giải pháp như vậy được sử dụng để lưu trữ và xử lý dữ liệu lớn, cùng với một loạt các công cụ dữ liệu lớn khác bao gồm cả Apache Spark. Nhưng đó là khuôn khổ phù hợp để xử lý và phân tích dữ liệu - Hadoop hoặc Spark? Hãy cùng tìm hiểu.

Hadoop Apache

Hadoop là nhãn hiệu đã đăng ký của Apache Software Foundation và khung nguồn mở được thiết kế để lưu trữ và xử lý các tập dữ liệu rất lớn trên các cụm máy tính. Nó xử lý dữ liệu quy mô rất lớn với chi phí hợp lý trong một thời gian hợp lý. Ngoài ra, nó cũng cung cấp các cơ chế để cải thiện hiệu suất tính toán ở quy mô. Hadoop cung cấp khung tính toán để lưu trữ và xử lý Dữ liệu lớn bằng mô hình lập trình MapReduce của Google. Nó có thể hoạt động với một máy chủ hoặc có thể mở rộng quy mô bao gồm hàng ngàn máy móc hàng hóa. Mặc dù, Hadoop đã được phát triển như một phần của dự án nguồn mở trong Quỹ Phần mềm Apache dựa trên mô hình MapReduce, ngày nay có nhiều bản phân phối cho Hadoop. Tuy nhiên, MapReduce vẫn là một phương pháp quan trọng được sử dụng để tổng hợp và đếm. Ý tưởng cơ bản mà MapReduce dựa trên là xử lý dữ liệu song song.

Spark Spark

Apache Spark là một công cụ điện toán cụm nguồn mở và một bộ thư viện để xử lý dữ liệu quy mô lớn trên các cụm máy tính. Được xây dựng dựa trên mô hình MapReduce của Hadoop, Spark là công cụ nguồn mở được phát triển tích cực nhất để giúp phân tích dữ liệu nhanh hơn và giúp các chương trình chạy nhanh hơn. Nó cho phép phân tích thời gian thực và nâng cao trên nền tảng Apache Hadoop. Cốt lõi của Spark là một công cụ điện toán bao gồm lập kế hoạch, phân phối và giám sát các ứng dụng bao gồm nhiều nhiệm vụ tính toán. Mục tiêu lái xe chính của nó là cung cấp một nền tảng hợp nhất để viết các ứng dụng Dữ liệu lớn. Spark ban đầu được sinh ra tại phòng thí nghiệm APM tại Đại học Berkeley và bây giờ nó là một trong những dự án nguồn mở hàng đầu thuộc danh mục của Quỹ Phần mềm Apache. Khả năng tính toán trong bộ nhớ tuyệt vời của nó cho phép các ứng dụng phân tích chạy nhanh hơn 100 lần trên Apache Spark so với các công nghệ tương tự khác trên thị trường hiện nay.

Sự khác biệt giữa Hadoop và Spark

Khung

- Hadoop là nhãn hiệu đã đăng ký của Apache Software Foundation và khung nguồn mở được thiết kế để lưu trữ và xử lý các tập dữ liệu rất lớn trên các cụm máy tính. Về cơ bản, nó là một công cụ xử lý dữ liệu xử lý dữ liệu quy mô rất lớn với chi phí hợp lý trong thời gian hợp lý. Apache Spark là một công cụ điện toán cụm nguồn mở được xây dựng dựa trên mô hình MapReduce của Hadoop để xử lý và phân tích dữ liệu quy mô lớn trên các cụm máy tính. Spark cho phép phân tích nâng cao và thời gian thực trên nền tảng Hadoop của Apache để tăng tốc quá trình tính toán Hadoop.

Hiệu suất

- Hadoop được viết bằng Java nên nó yêu cầu viết các dòng mã dài, mất nhiều thời gian hơn để thực hiện chương trình. Việc triển khai MapReduce của Hadoop được phát triển ban đầu là sáng tạo nhưng cũng khá hạn chế và cũng không linh hoạt. Mặt khác, Apache Spark được viết bằng ngôn ngữ Scala thanh lịch, súc tích để giúp các chương trình chạy dễ dàng và nhanh hơn. Trên thực tế, nó có thể chạy các ứng dụng nhanh hơn tới 100 lần so với không chỉ Hadoop mà còn các công nghệ tương tự khác trên thị trường.

Dễ sử dụng

- Mô hình Hadoop MapReduce là sáng tạo nhưng khá hạn chế và không linh hoạt. Các chương trình MapReduce được chạy theo đợt và chúng rất hữu ích cho việc tổng hợp và đếm ở quy mô lớn. Mặt khác, Spark cung cấp các API phù hợp, có thể kết hợp có thể được sử dụng để xây dựng một ứng dụng từ các phần nhỏ hơn hoặc ra khỏi các thư viện hiện có. API của Spark cũng được thiết kế để cho phép hiệu suất cao bằng cách tối ưu hóa trên các thư viện và chức năng khác nhau được kết hợp trong một chương trình người dùng. Và vì Spark lưu trữ hầu hết dữ liệu đầu vào trong bộ nhớ, nhờ RDD (Bộ dữ liệu phân tán đàn hồi), nó loại bỏ nhu cầu tải nhiều lần vào bộ nhớ và lưu trữ đĩa.

Giá cả

- Hệ thống tệp Hadoop (HDFS) là một cách hiệu quả về chi phí để lưu trữ khối lượng lớn dữ liệu cả có cấu trúc và không cấu trúc ở một nơi để phân tích sâu. Chi phí cho mỗi terabyte của Hadoop thấp hơn nhiều so với chi phí của các công nghệ quản lý dữ liệu khác được sử dụng rộng rãi để duy trì kho dữ liệu doanh nghiệp. Mặt khác, Spark không thực sự là một lựa chọn tốt hơn khi nói về hiệu quả chi phí vì nó đòi hỏi rất nhiều RAM để lưu trữ dữ liệu trong bộ nhớ, làm tăng cụm, do đó chi phí tăng nhẹ, so với Hadoop.

Hadoop Vs. Spark: Biểu đồ so sánh

Tóm tắt Hadoop so với Spark

Hadoop không chỉ là một giải pháp thay thế lý tưởng để lưu trữ một lượng lớn dữ liệu có cấu trúc và không cấu trúc theo cách hiệu quả về chi phí, nó còn cung cấp các cơ chế để cải thiện hiệu suất tính toán ở quy mô. Mặc dù, ban đầu nó được phát triển như một dự án Quỹ phần mềm Apache nguồn mở dựa trên mô hình MapReduce của Google, có rất nhiều bản phân phối khác nhau có sẵn cho Hadoop ngày nay. Apache Spark được xây dựng dựa trên mô hình MapReduce để mở rộng hiệu quả của nó để sử dụng nhiều loại tính toán hơn bao gồm Xử lý luồng và Truy vấn tương tác. Spark cho phép phân tích nâng cao và thời gian thực trên nền tảng Hadoop của Apache để tăng tốc quá trình tính toán Hadoop.