Differenze tra MapReduce e Apache Spark
Apache Hadoop è un framework software open source progettato per scalare da singoli server a migliaia di macchine ed eseguire applicazioni su cluster di hardware di base. Il framework Apache Hadoop è diviso in due livelli.
- Hadoop Distributed File System (HDFS)
- Livello di elaborazione (MapReduce)
Il livello di archiviazione di Hadoop, ovvero HDFS, è responsabile della memorizzazione dei dati, mentre MapReduce è responsabile dell'elaborazione dei dati in Hadoop Cluster. MapReduce è questo paradigma di programmazione che consente un'enorme scalabilità su centinaia o migliaia di server in un cluster Hadoop. MapReduce è una tecnica di elaborazione e un modello di programma per l'elaborazione distribuita basata sul linguaggio di programmazione Java. MapReduce è un potente framework per l'elaborazione di grandi set distribuiti di dati strutturati o non strutturati su un cluster Hadoop archiviato nel sistema di file distribuito Hadoop (HDFS). Le potenti funzionalità di MapReduce sono la sua scalabilità.
- Apache Spark è un framework di tecnologia di elaborazione cluster e velocissimo, progettato per il calcolo rapido sull'elaborazione dei dati su larga scala. Apache Spark è un motore di elaborazione distribuito ma non include un gestore di risorse cluster integrato e un sistema di archiviazione distribuito. Devi collegare un gestore cluster e un sistema di archiviazione di tua scelta. Apache Spark è costituito da un nucleo Spark e da un insieme di librerie simili a quelle disponibili per Hadoop. Il nucleo è il motore di esecuzione distribuito e un insieme di lingue. Apache Spark supporta linguaggi come Java, Scala, Python e R per lo sviluppo di applicazioni distribuite. Librerie aggiuntive sono costruite sopra il core Spark per abilitare i carichi di lavoro che utilizzano streaming, SQL, grafici e machine learning. Apache Spark è un motore di elaborazione dati per modalità batch e streaming con query SQL, elaborazione dei grafici e Machine Learning. Apache Spark può essere eseguito in modo indipendente e anche su Hadoop YARN Cluster Manager e quindi può leggere i dati Hadoop esistenti.
- Puoi scegliere Apache YARN o Mesos per il gestore cluster per Apache Spark.
- Puoi scegliere Hadoop Distributed File System (HDFS), Google cloud storage, Amazon S3, Microsoft Azure per il gestore delle risorse per Apache Spark.
Confronto testa a testa tra MapReduce vs Apache Spark (infografica)
Di seguito è riportato il Top 20 confronto tra MapReduce vs Apache Spark
Differenza chiave tra MapReduce e Apache Spark
- MapReduce è rigorosamente basato su disco mentre Apache Spark utilizza memoria e può utilizzare un disco per l'elaborazione.
- MapReduce e Apache Spark hanno entrambi una compatibilità simile in termini di tipi di dati e origini dei dati.
- La differenza principale tra MapReduce e Spark è che MapReduce utilizza l'archiviazione persistente e Spark utilizza i set di dati distribuiti resilienti.
- Hadoop MapReduce è pensato per i dati che non si adattano alla memoria, mentre Apache Spark ha prestazioni migliori per i dati che si adattano alla memoria, in particolare su cluster dedicati.
- Hadoop MapReduce può essere un'opzione economica grazie a Hadoop come servizio e Apache Spark è più conveniente grazie alla memoria ad alta disponibilità
- Apache Spark e Hadoop MapReduce sono entrambi tolleranti ai guasti, ma relativamente Hadoop MapReduce è più tollerante ai guasti rispetto a Spark.
- Hadoop MapReduce richiede competenze di programmazione java di base mentre la programmazione in Apache Spark è più semplice in quanto ha una modalità interattiva.
- Spark è in grado di eseguire processi di elaborazione batch da 10 a 100 volte più veloce di MapReduce Sebbene entrambi gli strumenti siano utilizzati per l'elaborazione di Big Data.
Quando utilizzare MapReduce:
- Elaborazione lineare di set di dati di grandi dimensioni
- Nessuna soluzione intermedia richiesta
Quando usare Apache Spark:
- Elaborazione dati veloce e interattiva
- Unire set di dati
- Elaborazione del grafico
- Lavori iterativi
- Elaborazione in tempo reale
- Apprendimento automatico
Tabella di confronto MapReduce vs Apache Spark
| Riduci mappa | Apache Spark | |
| Elaborazione dati | Solo per l'elaborazione batch | Elaborazione batch ed elaborazione dati in tempo reale |
| Velocità di elaborazione | Più lento di Apache Spark perché se la latenza del disco I / O | 100 volte più veloce in memoria e 10 volte più veloce durante l'esecuzione su disco |
| Categoria | Motore di elaborazione dei dati | Motore di analisi dei dati |
| Costi | Meno costoso rispetto ad Apache Spark | Più costoso a causa di una grande quantità di RAM |
| scalabilità | Entrambi sono scalabili limitati a 1000 nodi in cluster singolo | Entrambi sono scalabili limitati a 1000 nodi in cluster singolo |
| Apprendimento automatico | MapReduce è più compatibile con Apache Mahout mentre si integra con Machine Learning | Apache Spark ha integrato API per l'apprendimento automatico |
| Compatibilità | Principalmente compatibile con tutte le fonti di dati e i formati di file | Apache Spark può integrarsi con tutte le origini dati e i formati di file supportati dal cluster Hadoop |
| Sicurezza | Il framework MapReduce è più sicuro rispetto ad Apache Spark | La funzionalità di sicurezza di Apache Spark è più evoluta e matura |
| Scheduler | Dipendente da Scheduler esterno | Apache Spark ha il proprio programmatore |
| Tolleranza ai guasti | Utilizza la replica per tolleranza agli errori | Apache Spark utilizza RDD e altri modelli di archiviazione dei dati per la tolleranza agli errori |
| Facilità d'uso | MapReduce è un po 'complesso confrontando Apache Spark a causa delle API JAVA | Apache Spark è più facile da usare grazie alle API Rich |
| Eliminazione duplicata | MapReduce non supporta questa funzionalità | Apache Spark elabora ogni record esattamente una volta, quindi elimina la duplicazione. |
| Supporto linguistico | La lingua principale è Java ma sono supportati anche linguaggi come C, C ++, Ruby, Python, Perl, Groovy | Apache Spark Supporta Java, Scala, Python e R |
| Latenza | Latenza molto alta | Confronto MapReduce Framework molto più veloce |
| Complessità | Difficile scrivere e debug di codici | Facile da scrivere ed eseguire il debug |
| Comunità Apache | Framework open source per l'elaborazione dei dati | Open Source Framework per l'elaborazione dei dati a una velocità superiore |
| Coding | Più righe di codice | Linee minori di codice |
| Modalità interattiva | Non interattivo | Interactive |
| Infrastruttura | Hardware delle materie prime | Hardware di livello medio-alto |
| SQL | Supporta tramite Hive Query Language | Supporta tramite Spark SQL |
Conclusione - MapReduce vs Apache Spark
MapReduce e Apache Spark sono entrambi lo strumento più importante per l'elaborazione dei Big Data. Il vantaggio principale di MapReduce è che è facile ridimensionare l'elaborazione dei dati su più nodi di elaborazione, mentre Apache Spark offre elaborazione ad alta velocità, agilità e relativa facilità d'uso sono complementi perfetti per MapReduce. MapReduce e Apache Spark hanno una relazione simbiotica tra loro. Hadoop offre funzionalità che Spark non possiede, come un file system distribuito e Spark fornisce elaborazione in tempo reale in memoria per quei set di dati che lo richiedono. MapReduce è un calcolo basato su disco mentre Apache Spark è un calcolo basato su RAM. MapReduce e Apache Spark insieme sono un potente strumento per l'elaborazione di Big Data e rendono il cluster Hadoop più robusto.
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