compare ferramentas de ciência de dados

Um é um utilitário de ciência de dados leve e focado – o outro é uma plataforma de ciência de dados mais robusta. Qual você deve usar para sua análise de dados?

Apache Spark e Apache Hadoop são ferramentas populares de ciência de dados de código aberto oferecidas pela Apache Software Foundation. Desenvolvidos e apoiados pela comunidade, eles continuam a crescer em popularidade e recursos.

O Apache Spark foi projetado como uma interface para processamento em larga escala, enquanto o Apache Hadoop fornece uma estrutura de software mais ampla para armazenamento distribuído e processamento de big data. Ambos podem ser usados ​​juntos ou como serviços independentes.

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O que é Apache Spark?

O Apache Spark é um mecanismo de processamento de dados de código aberto criado para análise de dados eficiente e em larga escala. Um mecanismo robusto de análise unificada, o Apache Spark é frequentemente usado por cientistas de dados para dar e a algoritmos de aprendizado de máquina e análises de dados complexos. O Apache Spark pode ser executado de forma independente ou como um pacote de software sobre o Apache Hadoop.

O que é Apache Hadoop?

O Apache Hadoop é uma coleção de módulos e utilitários de código aberto destinados a facilitar o processo de armazenamento, gerenciamento e análise de big data. Os módulos do Apache Hadoop incluem Hadoop YARN, Hadoop MapReduce e Hadoop Ozone, mas ele a muitos pacotes opcionais de software de ciência de dados. O Apache Hadoop pode ser usado de forma intercambiável para se referir ao Apache Spark e outras ferramentas de ciência de dados.

Apache Spark vs. Apache Hadoop: comparação de recursos

Apache SparkApache Hadoop

Processamento em lote	Sim	Sim
Transmissão	Sim	Não
Fácil de usar	Sim	Não
Cache	Sim	Não

Comparação direta: Apache Spark vs. Apache Hadoops

Projeto e arquitetura

Apache Spark é um utilitário de processamento de dados de código aberto discreto. Por meio do Spark, os desenvolvedores obtêm o a uma interface leve para a programação de clusters de processamento de dados, com tolerância a falhas e paralelismo de dados integrados. O Apache Spark foi escrito em Scala e é usado principalmente para aplicativos de aprendizado de máquina.

Apache Hadoop é uma estrutura maior que inclui utilitários como Apache Spark, Apache Pig, Apache Hive e Apache Phoenix. Uma solução de uso mais geral, o Apache Hadoop fornece aos cientistas de dados uma plataforma de software completa e robusta que eles podem estender e personalizar de acordo com as necessidades individuais.

Alcance

O escopo do Apache Spark é limitado às suas próprias ferramentas, que incluem Spark Core, Spark SQL e Spark Streaming. O Spark Core fornece a maior parte do processamento de dados do Apache Spark. O Spark SQL oferece e para uma camada adicional de abstração de dados, por meio da qual os desenvolvedores podem construir dados estruturados e semiestruturados. O Spark Streaming aproveita os serviços de agendamento do Spark Core para realizar análises de streaming.

O escopo do Apache Hadoop é significativamente mais amplo. Além do Apache Spark, os utilitários de código aberto do Apache Hadoop incluem

• Apache Phoenix. Um mecanismo de banco de dados relacional massivamente paralelo.
• Apache Zookeeper. Um servidor coordenado e distribuído para aplicativos em nuvem.
• Colmeia Apache. Um data warehouse para consulta e análise de dados.
• Apache Flume. Uma solução de armazenamento para dados de log distribuídos.

No entanto, para fins de ciência de dados, nem todas as aplicações são tão amplas. Velocidade, latência e poder de processamento absoluto são essenciais no campo de processamento e análise de big data, algo que uma instalação independente do Apache Spark pode fornecer mais prontamente.

Velocidade

Para a maioria das implementações, o Apache Spark será significativamente mais rápido que o Apache Hadoop. Construído para velocidade, o Apache Spark pode superar o Apache Hadoop em quase 100 vezes a velocidade. No entanto, isso ocorre porque o Apache Spark é uma ordem de magnitude mais simples e mais leve.

Por padrão, o Apache Hadoop não será tão rápido quanto o Apache Spark. No entanto, seu desempenho pode variar dependendo dos pacotes de software instalados e dos trabalhos de armazenamento, manutenção e análise de dados envolvidos.

Curva de aprendizado

Devido ao seu foco comparativamente estreito, o Apache Spark é mais fácil de aprender. O Apache Spark tem vários módulos principais e fornece uma interface limpa e simples para manipulação e análise de dados. Como o Apache Spark é um produto bastante simples, a curva de aprendizado é pequena.

O Apache Hadoop é muito mais complexo. A dificuldade de engajamento dependerá de como um desenvolvedor instala e configura o Apache Hadoop e quais pacotes de software o desenvolvedor escolhe incluir. Independentemente disso, o Apache Hadoop tem uma curva de aprendizado muito mais significativa, mesmo fora da caixa.

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Segurança e tolerância a falhas

Quando instalado como um produto autônomo, o Apache Spark tem menos recursos de segurança e tolerância a falhas prontos para uso do que o Apache Hadoop. No entanto, o Apache Spark tem o a muitos dos mesmos utilitários de segurança que o Apache Hadoop, como a autenticação Kerberos — eles só precisam ser instalados e configurados.

O Apache Hadoop tem um modelo de segurança nativo mais amplo e é amplamente tolerante a falhas por design. Assim como o Apache Spark, sua segurança pode ser aprimorada ainda mais por meio de outros utilitários do Apache.

Linguagens de programação

Apache Spark a Scala, Java, SQL, Python, R, C# e F#. Foi desenvolvido inicialmente em Scala. O Apache Spark tem e para quase todas as linguagens populares que os cientistas de dados usam.

Apache Hadoop é escrito em Java, com partes escritas em C. Os utilitários Apache Hadoop am outras linguagens, tornando-o adequado para cientistas de dados de todos os conjuntos de habilidades.

Escolhendo entre Apache Spark e Hadoop

Se você é um cientista de dados que trabalha principalmente em algoritmos de aprendizado de máquina e processamento de dados em grande escala, escolha o Apache Spark.

Apache Spark:

• Funciona como um utilitário autônomo sem o Apache Hadoop.
• Fornece despacho distribuído de tarefas, funções de E/S e agendamento.
• a vários idiomas, incluindo Java, Python e Scala.
• Oferece paralelismo de dados implícito e tolerância a falhas.

Se você é um cientista de dados que precisa de uma grande variedade de utilitários de ciência de dados para armazenamento e processamento de big data, escolha o Apache Hadoop.

Apache Hadoop:

• Oferece uma ampla estrutura para armazenamento e processamento de big data.
• Fornece uma incrível variedade de pacotes, incluindo Apache Spark.
• Baseia-se em um sistema de arquivos distribuído, escalável e portátil.
• Aproveita aplicativos adicionais para armazenamento de dados, aprendizado de máquina e processamento paralelo.