apache Spark vs Hadoop Son dos de los productos más importantes y conocidos de la familia Big Data.
Créditos fotográficos: OlgaYakovenko
Aún cuando hay quienes ven estos dos frameworks como competidores en el espacio de big data, no es tan sencillo hacer una comparación Spark contra Hadoop. Hacen muchas cosas de la misma manera, pero hay algunas áreas en las que no se superponen. A modo de ejemplo, Apache SparkApache Spark es un motor de procesamiento de datos de código abierto que permite el análisis de grandes volúmenes de información de manera rápida y eficiente. Su diseño se basa en la memoria, lo que optimiza el rendimiento en comparación con otras herramientas de procesamiento por lotes. Spark es ampliamente utilizado en aplicaciones de big data, machine learning y análisis en tiempo real, gracias a su facilidad de uso y... no tiene un sistema de archivos y, por eso, se basa en el sistema de archivos distribuidoUn sistema de archivos distribuido (DFS) permite el almacenamiento y acceso a datos en múltiples servidores, facilitando la gestión de grandes volúmenes de información. Este tipo de sistema mejora la disponibilidad y la redundancia, ya que los archivos se replican en diferentes ubicaciones, lo que reduce el riesgo de pérdida de datos. Además, permite a los usuarios acceder a los archivos desde distintas plataformas y dispositivos, promoviendo la colaboración y... de Hadoop.
Si consulta Tendencias de Google, puede ver que Hadoop es más popular en comparación con Apache Spark. Pero a pesar de ello, compañías como Yahoo, Intel, Baidu, Trend Micro y Groupon ya están usando Apache Spark.
Apache Spark vs Hadoop son comparables en diferentes parámetrosLos "parámetros" son variables o criterios que se utilizan para definir, medir o evaluar un fenómeno o sistema. En diversos campos como la estadística, la informática y la investigación científica, los parámetros son fundamentales para establecer normas y estándares que guían el análisis y la interpretación de datos. Su adecuada selección y manejo son cruciales para obtener resultados precisos y relevantes en cualquier estudio o proyecto..... ¿Te interesa saber cuáles son los campos que marcan la diferencia?
Spark contra Hadoop. La batalla esta servida
La resoluciónLa "resolución" se refiere a la capacidad de tomar decisiones firmes y cumplir con los objetivos establecidos. En contextos personales y profesionales, implica definir metas claras y desarrollar un plan de acción para alcanzarlas. La resolución es fundamental para el crecimiento personal y el éxito en diversas áreas de la vida, ya que permite superar obstáculos y mantener el enfoque en lo que realmente importa.... de acertijos de Spark vs Hadoop se sirve en tres claves:
a) Usabilidad. Uno de los problemas más habituales al momento de contrastar ambos frameworks está relacionado con su facilidad de uso. ¿Cuál es más fácil de utilizar? Spark vs Hadoop? En esta circunstancia Apache Spark superaría a su oponente dado que viene equipado con API verdaderamente simples para Scala, Python, Java y Spark SQL. Al mismo tiempo, proporciona información en formato REPL sobre los comandos. Por su parte, aunque es cierto que MapReduceMapReduce es un modelo de programación diseñado para procesar y generar grandes conjuntos de datos de manera eficiente. Desarrollado por Google, este enfoque Divide el trabajo en tareas más pequeñas, las cuales se distribuyen entre múltiples nodos en un clúster. Cada nodo procesa su parte y luego se combinan los resultados. Este método permite escalar aplicaciones y manejar volúmenes masivos de información, siendo fundamental en el mundo del Big Data.... tiene plugins como PigEl cerdo, un mamífero domesticado de la familia Suidae, es conocido por su versatilidad en la agricultura y la producción de alimentos. Originario de Asia, su cría se ha extendido por todo el mundo. Los cerdos son omnívoros y poseen una alta capacidad de adaptación a diversos hábitats. Además, juegan un papel importante en la economía, proporcionando carne, cuero y otros productos derivados. Su inteligencia y comportamiento social también son... y HiveHive es una plataforma de redes sociales descentralizada que permite a sus usuarios compartir contenido y conectar con otros sin la intervención de una autoridad central. Utiliza tecnología blockchain para garantizar la seguridad y la propiedad de los datos. A diferencia de otras redes sociales, Hive permite a los usuarios monetizar su contenido a través de recompensas en criptomonedas, lo que fomenta la creación y el intercambio activo de información.... que lo hacen algo más fácil de utilizar, al final lo que pasa es que la lógica simple necesita más programación (los programas deben estar escritos en Java), por lo que lo que se gana en usabilidad por una parte se perdería por el otro.
b) Desempeño. Este punto es tal vez el más difícil de solucionar en cualquier comparación entre Spark y Hadoop. El caso es que, Dado que ambos procesan los datos de manera distinto, no es nada fácil determinar quién logra el mejor rendimiento. Para hacer una elección se debe prestar atención que:
Hablando sobre Chispa – chispear:
- Funciona en la memoria y por eso todos los procesos se aceleran.
- Pero necesita más memoria para almacenamiento.
- Su rendimiento puede verse afectado por la necesidad de usar aplicaciones pesadas.
En el caso de Hadoop:
- Los datos están en el disco y eso ralentiza todo.
- La ventaja es que, en comparación con la otra alternativa, las necesidades de almacenamiento son menores.
- Al ocuparse de borrar los datos cuando ya no se necesitan, no se producen pérdidas de rendimiento significativas para aplicaciones pesadas.
c) Seguridad. Si en usabilidad Spark superó a Hadoop, en esta circunstancia no tiene nada que ver. Hadoop no tiene rivales como:
- Proporciona a sus usuarios todos los beneficios de los avances realizados en los proyectos de seguridad de Hadoop. (Knox Gateway o Sentry son algunos ejemplos).
- HDFSHDFS, o Sistema de Archivos Distribuido de Hadoop, es una infraestructura clave para el almacenamiento de grandes volúmenes de datos. Diseñado para ejecutarse en hardware común, HDFS permite la distribución de datos en múltiples nodos, garantizando alta disponibilidad y tolerancia a fallos. Su arquitectura se basa en un modelo maestro-esclavo, donde un nodo maestro gestiona el sistema y los nodos esclavos almacenan los datos, facilitando el procesamiento eficiente de información... admite la autorización de nivel de servicio, lo que garantiza los permisos adecuados para los clientes de nivel de archivo.
- Y, al mismo tiempo … tiene Hadoop HILO
Por su parte, Spark debe ejecutarse en HDFS para ingresar a los permisos de nivel de archivo y, al mismo tiempo para obtener beneficios de seguridad, debe recurrir a Hadoop YARNYARN es un gestor de paquetes para JavaScript que permite la instalación y gestión eficiente de dependencias en proyectos de desarrollo. Desarrollado por Facebook, se caracteriza por su rapidez y seguridad en comparación con otros gestores. YARN utiliza un sistema de caché para optimizar las instalaciones y proporciona un archivo de bloqueo para garantizar la consistencia de las versiones de las dependencias en diferentes entornos de desarrollo.....
Pero entonces, ¿Quién puede ser considerado el ganador de la competencia Spark vs Hadoop? Cada uno domina al otro en diferentes áreas. A modo de ejemplo, Hadoop sería la elección correcta cuando el tamaño de la memoria sea significativamente menor que el tamaño de los datos; pero si lo que buscas es velocidad, no podrías considerar otra alternativa que no sea Spark. ¿Cuál prefieres? ¿Crees que Spark podría terminar reemplazando a MapReduce? ¿Parece más probable que Hadoop siga disfrutando de su hegemonía?
