Apache Spark vs. Hadoop: Ein detaillierter Vergleich

​Hadoop und Spark sind die wichtigsten Big-Data-Infrastruktur-Frameworks. Sie werden für die Verarbeitung und Speicherung großer Datenmengen verwendet.

Spark kam 2006 auf den Markt und erfreute sich sofort großer Beliebtheit bei verschiedenen Nutzern wie Softwareanbietern, Entwicklern und unabhängigen Anbietern. Seit der Entwicklung von Spark gibt es jedoch immer wieder Vergleichsdiskussionen darüber, welche Option besser ist - Hadoop oder Spark - und warum. Wir haben beschlossen, die Hauptunterschiede zwischen diesen Frameworks zu erläutern, damit Sie sich ein besseres Bild davon machen können, was für Ihre Bedürfnisse geeignet ist.

Hadoop verstehen

Hadoop ist ein Java-Framework, das für die Verarbeitung großer Datenmengen und die verteilte Speicherung verwendet wird. Das Wichtigste ist hier die Verteilung, denn die Datenmengen sind riesig und können nicht von einem einzigen Computer analysiert werden.

Mit Hilfe dieses Rahmens wurde es möglich, große Datensammlungen in kleinere Teile aufzuteilen und sie auf Knoten (integrierte Maschinen) zu verteilen, die einen Cluster bilden. Die Aufgabe der Big-Data-Analytik besteht darin, die Aufgabe gleichmäßig aufzuteilen, um ein höheres Leistungsniveau zu erreichen. Die Benutzererfahrung wird dadurch nicht beeinträchtigt, da alle diese Teile als eine Einheit dargestellt werden.

Hadoop kann auf 2 Arten funktionieren: als Mehrknoten- und als Einknoten-Cluster. Die gängigste Variante ist ein Multi-Node-Cluster, bei dem jeder Knoten auf einer eigenen VM arbeitet. Hunderte von Einheiten werden benötigt, um die großen Datenmengen zu verarbeiten.

Dank Hadoop haben die Benutzer nicht die Komplexität eines verteilten Systems und haben Zugang zu einer abstrahierten API. Es gibt eine Reihe von Komponenten in der verteilten Verarbeitung, und einige von ihnen sind:

• HDFS oder Verteiltes Dateisystem. Diese Komponente speichert und parallelisiert Dateien in einem Cluster. Sowohl unstrukturierte als auch strukturierte Daten in großen Mengen werden im Cluster gespeichert.
• YARN ist eine Abkürzung für Yet Another Resource Negotiator. Er ist für die Koordination von App-Laufzeiten zuständig.
• Hadoop Core oder Common verfügt über bestimmte Dienstprogramme und Bibliotheken, von denen andere Module abhängen.
• MapReduce. Dieser Algorithmus funktioniert, indem er die Daten parallel verarbeitet, so dass die Nutzer Zugang zu den benötigten Ergebnissen haben.

Wenn Sie nun über die funktionalen Clusterschichten wie YARN, MapReduce und HDFS Bescheid wissen, lassen Sie uns über die Art der vorhandenen Knoten sprechen. Als erstes ist der Master-Knoten zu nennen. Dieser Knoten koordiniert und kontrolliert die 2 Schlüsselfunktionen.

Der Slave- oder Arbeitsknoten ist für die Datenspeicherung und die Durchführung der Berechnungen verantwortlich, nachdem er die Anweisungen vom Masterknoten erhalten hat.

Gateway/Client/Edge-Knoten fungieren als Schnittstelle zwischen dem externen Netzwerk und dem Cluster. Diese Art von Knoten ist dafür verantwortlich, die Daten in den Cluster zu laden, die Verarbeitung der Daten zu erläutern und die Ausgabe anzuzeigen.

Vor- und Nachteile des Einsatzes von Hadoop

Natürlich hat auch Hadoop, wie jedes andere Framework, seine Vor- und Nachteile. Es gibt keine idealen Lösungen für alle Nutzer, so dass jeder die Vor- und Nachteile genau kennen sollte, um die richtige Wahl für seine spezifischen Anforderungen zu treffen.

Vorteile von Hadoop

• Der Preis. Hadoop ist die perfekte Wahl, wenn Sie nicht zu viel Geld ausgeben wollen, und wer will das schon? Dieses Open-Source-Framework wird Ihr Budget im Vergleich zu relationalen Datenbanken definitiv schonen. Das Problem bei relationalen Datenbanken ist die Speicherung großer Datenmengen, und das ist teuer. Um die Ausgaben zu minimieren, haben Unternehmen, die diese traditionelle Methode verwenden, versucht, Rohdaten zu löschen, was nicht die besten Ergebnisse bringt. Mit Hadoop steht den Nutzern ein kostenloses Framework und Standard-Hardware zur Verfügung (auch die billigste Option).
• Flexibilität. Hadoop arbeitet mit jeder Art von Datenmaterial wie unstrukturierten (Videos und Bilder), strukturierten (SQL) und halbstrukturierten (JSON und XML). Dank dieser Flexibilität können Unternehmen Daten aus E-Mails und sozialen Medien schnell analysieren.  
• Skalierbarkeit. Dies ist eine großartige Option, wenn Sie auf der Suche nach Skalierbarkeit sind. Riesige Informationsmengen werden auf mehrere Maschinen mit paralleler Verarbeitung aufgeteilt. Je nach den Anforderungen kann die Anzahl dieser Knoten leicht verringert oder erhöht werden.
• Minimaler Netzwerkverkehr. Das System funktioniert so, dass jede Aufgabe in winzige Teilaufgaben unterteilt und erst dann dem jeweils verfügbaren Knoten zugewiesen wird. Jeder Knoten ist für die Verarbeitung eines kleinen Teils der Daten verantwortlich, wodurch der Netzwerkverkehr minimiert wird.
• Geschwindigkeit. In Hadoop werden riesige Datenmengen in kleine Datenblöcke aufgeteilt und auf die Knoten verteilt. Alle diese Datenblöcke werden parallel verarbeitet, was die Leistung drastisch erhöht. Die Geschwindigkeit ist besonders wichtig, wenn Sie mit großen Mengen unstrukturierter Daten arbeiten.
• Toleranz gegenüber Fehlern. Hadoop erstellt von jedem Block drei Kopien und speichert sie in verschiedenen Knoten. Dank dieses Ansatzes sind die Daten immer verfügbar, falls ein System ausfällt.

​Nachteile von Hadoop

• Nicht die beste Wahl für kleine Dateien.
• Wahrscheinliche Probleme mit der Stabilität.
• Vollständig in Java entwickelt.
• Schlechte Leistung in kleinen Datenumgebungen.  

Spark verstehen

Apache Spark ist ebenfalls ein Open-Source-Framework, das für die Verarbeitung großer Datenmengen verwendet wird. Dieses System funktioniert durch Optimierung der Abfrageausführung und In-Memory-Caching. Dies dient der schnelleren Verarbeitung von Daten.

Es gilt als schneller, weil Spark RAM verwendet, und natürlich ist eine solche Verarbeitung im Vergleich zu Festplattenlaufwerken schneller. Es gibt verschiedene Verwendungszwecke für Spark, z. B. die Erstellung von Datenpipelines, die Arbeit mit Datenströmen und Diagrammen, die Verwendung von verteiltem SQL, die Integration von Informationen in eine Datenbank, die Verwendung von Algorithmen für maschinelles Lernen und vieles mehr.

Die Komponenten von Apache Spark sind:

• Kern von Apache Spark. Dies ist eine Art Basis für alle anderen Funktionen oder allgemeinen Ausführungsmaschinen. Core bietet Funktionen wie Ausgabe, Zeitplanung, Eingabeoperationen, Abfertigung von Aufgaben und mehr.
• Spark SQL. Dies ist ein Apache-Modul, das speziell für den Umgang mit strukturierten Daten entwickelt wurde. Dank SQL erhält Spark mehr Details über die Daten und die durchgeführten Berechnungen.
• Bibliothek für maschinelles Lernen. Diese Bibliothek umfasst eine Vielzahl von Algorithmen wie Clustering, Klassifizierung, kollaboratives Filtern und Regression. Außerdem gibt es eine Reihe zusätzlicher Tools für die Bewertung, Erstellung und Abstimmung von Pipelines. Dies erleichtert die Skalierung über den gesamten Cluster hinweg erheblich.
• Spark Streaming. Mit Hilfe dieses Elements ist es möglich, Echtzeitinformationen zu verarbeiten. Die Daten können von Quellen wie HDFS, Kafka und Flume empfangen werden.
• GraphX. Es handelt sich um die Verarbeitung, die explorative Analyse und das Graph Computing in einem System.  

Vorteile und Nachteile von Spark

Beginnen wir zunächst mit den Vorteilen von Apache Spark, von denen es einige gibt:

• Einfachheit der Nutzung. Dank einer Vielzahl von High-Level-Operatoren (mehr als 80) ist es sehr viel einfacher, parallele Anwendungen zu entwickeln.
• Geschwindigkeit. Apache Spark ist bei Datenwissenschaftlern vor allem wegen seiner Verarbeitungsgeschwindigkeit beliebt. Wenn es um die Verarbeitung großer Datenmengen geht, ist Spark im Vergleich zu Hadoop sehr viel schneller. Auch die RAM-Nutzung wird als vorteilhaft für die Geschwindigkeitseigenschaften angesehen.
• Mehrsprachig. Es gibt eine Vielzahl von Sprachen, die von Spark unterstützt werden, z. B. Scala, Python, Java und mehr.
• Mehr Analytik. Außer Reduce und MAP unterstützt Apache Spark auch ML (maschinelles Lernen), SQL, Streaming, Graph-Algorithmen und mehr.
• Leistungsstarke Option. Aufgrund der geringen Latenzzeit bei der Datenverarbeitung können viele Herausforderungen leicht gelöst werden. Darüber hinaus gibt es Bibliotheken für maschinelles Lernen und Graph-Analyse-Algorithmen.

Benachteiligungen:

• Weniger Algorithmen.
• Verbraucht sehr viele Speicherressourcen.
• Eine höhere Latenzzeit im Vergleich zu Apache fling.
• Probleme mit kleiner Datei.  

Apache Spark vs. Hadoop

Um die Hauptunterschiede zwischen Hadoop und Apache Spark zu verdeutlichen, sehen wir uns die folgende Tabelle an: 

Schlussfolgerung

Jetzt haben Sie grundlegende Informationen über die Vor- und Nachteile von Hadoop und Spark, über Funktionalität, Sicherheitsmerkmale, Skalierbarkeit, Leistung, Preis und mehr. Mit all diesen Merkmalen der Frameworks sollten Sie nun entscheiden, was für Ihre individuelle Situation besser geeignet ist. Versuchen Sie, die Architektur und die Ziele zu berücksichtigen, die Sie erreichen wollen. Es gibt keine guten oder schlechten Varianten, es gibt solche, die Ihren Bedürfnissen und Anforderungen entsprechen, und solche, die das nicht tun. Überstürzen Sie nichts und treffen Sie eine vernünftige Wahl des Frameworks, ob es nun Spark oder Hadoop sein wird.