Caratteristiche e differenza tra MapReduce e Spark in informatica
In informatica, Apache Spark è uno dei progetti open source più attivi nell’ecosistema Hadoop e una delle tecnologie più calde nell’analisi dei big data oggi. Sia MapReduce che Spark sono framework open source per l’elaborazione di big data. Tuttavia, Spark è noto per l’elaborazione in memoria ed è ideale per le istanze in cui i dati si trovano nella memoria, in particolare su cluster dedicati. Confrontiamo i due principali framework software per aiutarti a decidere quale è giusto per te.
Che cos’è Hadoop MapReduce?
MapReduce è un modello di programmazione all’interno del framework Hadoop per il calcolo distribuito basato su Java. Viene utilizzato per accedere ai big data nel file system Hadoop (HDFS). È un modo di strutturare il tuo calcolo che consente di eseguirlo facilmente su molte macchine. Consente un’enorme scalabilità su centinaia o migliaia di server in un cluster Hadoop. Consente di scrivere lavori scalabili e distribuiti con poco sforzo. Svolge due funzioni essenziali: filtra e distribuisce il lavoro a vari nodi all’interno del cluster o della mappa. Viene utilizzato per l’analisi dei dati su larga scala utilizzando più macchine nel cluster. Un framework MapReduce è in genere un processo in tre step: Map, Shuffle e Reduce.
Che cos’è Apache Spark?
Spark è un framework di big data open source super veloce, ampiamente considerato il successore del framework MapReduce per l’elaborazione di big data. Spark è un miglioramento Hadoop di MapReduce utilizzato per carichi di lavoro di big data. Per un’organizzazione che dispone di enormi quantità di dati da analizzare, Spark offre un modo semplice e veloce per analizzare tali dati su un intero cluster di computer. È un motore di analisi unificato multilingue per big data e machine learning. Il suo modello di programmazione unificato lo rende la scelta migliore per gli sviluppatori che creano applicazioni analitiche ricche di dati. È iniziato nel 2009 come progetto di ricerca presso l’AMPLab dell’UC Berkley, uno sforzo collaborativo che ha coinvolto studenti, ricercatori e docenti.
Perché Spark è più veloce di MapReduce ?
Spark elabora e conserva i dati in memoria per i passaggi successivi, il che lo rende 100 volte più veloce per i dati nella RAM e fino a 10 volte più veloce per i dati nell’archiviazione. I suoi RDD consentono più operazioni di mappa in memoria, mentre MapReduce deve scrivere i risultati provvisori su un disco.
Spark è più avanzato di MapReduce?
Spark è ampiamente considerato il successore del framework MapReduce per l’elaborazione di big data. In effetti, Spark è uno dei progetti open source più attivi nell’ecosistema Hadoop e una delle tecnologie più calde nell’analisi dei big data oggi.
Differenza tra MapReduce e Spark
Elaborazione dati
Hadoop elabora i dati in batch e MapReduce opera in fasi sequenziali leggendo i dati dal cluster ed eseguendo le sue operazioni sui dati. I risultati vengono quindi scritti di nuovo nel cluster. È un modo efficace per elaborare set di dati statici di grandi dimensioni. Spark, d’altra parte, è un motore di elaborazione dati distribuito generico che elabora i dati in parallelo in un cluster. Esegue l’elaborazione grafica e in tempo reale dei dati.
Prestazioni
Hadoop MapReduce è relativamente più lento poiché esegue operazioni sul disco e non può fornire analisi quasi in tempo reale dai dati. Spark, invece, è progettato in modo tale da trasformare i dati in memoria e non in I/O su disco, il che a sua volta riduce i tempi di elaborazione. Spark è in realtà 100 volte più veloce in memoria e 10 volte più veloce su disco. A differenza di MapReduce, può gestire l’elaborazione in tempo reale.
Costo
Hadoop funziona a un costo inferiore in quanto è un software open source e richiede più memoria su disco, il che è un prodotto relativamente poco costoso. Spark richiede più RAM, il che significa che la configurazione dei cluster Spark può essere più costosa. Inoltre, Spark è relativamente nuovo, quindi gli esperti in Spark sono reperti rari e più costosi.
Tolleranza ai guasti
MapReduce è strettamente basato su disco e utilizza l’archiviazione persistente. Sebbene entrambi forniscano un certo livello di gestione degli errori, la tolleranza agli errori di Spark si basa principalmente sulle sue operazioni RDD (Resilient Distributed Datasets). RDD è l’elemento costitutivo di Apache Spark. Hadoop è naturalmente tollerante ai guasti perché è progettato per replicare i dati su più nodi.
Facilità d’uso
MapReduce non ha una modalità interattiva ed è piuttosto complesso. Deve gestire API di basso livello per elaborare i dati, che richiede molta codifica e la codifica richiede la conoscenza delle strutture dati coinvolte. Spark è progettato dal basso verso l’alto per prestazioni e facilità d’uso, che derivano dal suo modello di programmazione generale. Inoltre, i programmi paralleli assomigliano molto ai programmi sequenziali, il che li rende più facili da sviluppare.
Conclusioni
Infine, possiamo concludere dicendo che, la principale differenza tra i due framework è che MapReduce elabora i dati su disco mentre Spark elabora e conserva i dati in memoria per i passaggi successivi. Di conseguenza, Spark è 100 volte più veloce in memoria e 10 volte più veloce su disco rispetto a MapReduce. Hadoop usa MapReduce per elaborare i dati, mentre Spark usa set di dati distribuiti resilienti (RDD). Spark è un miglioramento Hadoop di MapReduce per l’elaborazione di big data. Sebbene MapReduce sia ancora utilizzato per l’analisi dei dati su larga scala, Spark è diventato il framework di elaborazione di riferimento negli ambienti Hadoop.
