Te explicamos la Diferencia entre Hadoop y Spark con ejemplos y definiciones. Conoce todos los datos para distinguirlos fácilmente.
¿Cuál es la Diferencia entre Hadoop y Spark?
Apache Hadoop
Hadoop es una marca registrada de Apache Software Foundation y un marco de código abierto diseñado para almacenar y procesar conjuntos de datos muy grandes en clusters de ordenadores. Maneja datos a muy gran escala a un coste razonable y en un tiempo razonable. Además, también proporciona mecanismos para mejorar el rendimiento computacional a escala. Hadoop proporciona un marco computacional para almacenar y procesar Big Data utilizando el modelo de programación MapReduce de Google. Puede funcionar con un único servidor o a escala, incluyendo miles de máquinas. Aunque Hadoop se desarrolló como parte de un proyecto de código abierto dentro de la Apache Software Foundation basado en el paradigma MapReduce, hoy en día existen diversas distribuciones de Hadoop. Sin embargo, MapReduce sigue siendo un método importante utilizado para la agregación y el recuento. La idea básica en la que se basa MapReduce es el procesamiento paralelo de datos.
Apache Spark
Apache Spark es un motor de computación en clúster de código abierto y un conjunto de bibliotecas para el procesamiento de datos a gran escala en clústeres de ordenadores. Construido sobre el modelo MapReduce de Hadoop, Spark es el motor de código abierto más activamente desarrollado para agilizar el análisis de datos y la ejecución de programas. Permite realizar análisis avanzados y en tiempo real en la plataforma Apache Hadoop. El núcleo de Spark es un motor de computación que consiste en programar, distribuir y monitorizar aplicaciones compuestas por muchas tareas de computación. Su principal objetivo es ofrecer una plataforma unificada para escribir aplicaciones de Big Data. Spark nació originalmente en el laboratorio APM de la Universidad de Berkeley y ahora es uno de los principales proyectos de código abierto de la Apache Software Foundation. Sus incomparables capacidades de computación en memoria permiten que las aplicaciones analíticas se ejecuten hasta 100 veces más rápido en Apache Spark que en otras tecnologías similares del mercado actual.
Diferencia entre Hadoop y Spark
Marco
– Hadoop es una marca registrada de Apache Software Foundation y un marco de código abierto diseñado para almacenar y procesar conjuntos de datos muy grandes en clusters de ordenadores. Básicamente, es un motor de procesamiento de datos que maneja datos a muy gran escala a un coste razonable en un tiempo razonable. Apache Spark es un motor de computación en clúster de código abierto construido sobre el modelo MapReduce de Hadoop para el procesamiento y análisis de datos a gran escala en clústeres de ordenadores. Spark permite realizar análisis avanzados y en tiempo real en la plataforma Apache Hadoop para acelerar el proceso informático de Hadoop.
Rendimiento
– Hadoop está escrito en Java, por lo que requiere escribir largas líneas de código que requieren más tiempo para la ejecución del programa. La implementación MapReduce de Hadoop desarrollada originalmente era innovadora, pero también bastante limitada y poco flexible. Apache Spark, por otro lado, está escrito en un lenguaje Scala conciso y elegante para que los programas se ejecuten más fácil y rápidamente. De hecho, es capaz de ejecutar aplicaciones hasta 100 veces más rápido que no solo Hadoop sino también otras tecnologías similares del mercado.
Facilidad de uso
– El paradigma MapReduce de Hadoop es innovador pero bastante limitado e inflexible. Los programas MapReduce se ejecutan por lotes y son útiles para la agregación y el recuento a gran escala. Spark, en cambio, proporciona API coherentes y componibles que pueden utilizarse para construir una aplicación a partir de piezas más pequeñas o de bibliotecas ya existentes. Las API de Spark también están diseñadas para permitir un alto rendimiento mediante la optimización a través de las diferentes bibliotecas y funciones compuestas conjuntamente en un programa de usuario. Y como Spark almacena en caché la mayor parte de los datos de entrada en la memoria, gracias a RDD (Resilient Distributed Dataset), elimina la necesidad de cargarlos varias veces en la memoria y en el almacenamiento en disco.
Coste
– El sistema de archivos Hadoop (HDFS) es una forma rentable de almacenar grandes volúmenes de datos, tanto estructurados como no estructurados, en un único lugar para su análisis en profundidad. El coste por terabyte de Hadoop es mucho menor que el de otras tecnologías de gestión de datos que se utilizan ampliamente para mantener almacenes de datos empresariales. Spark, por otro lado, no es exactamente una mejor opción en lo que respecta a la rentabilidad, ya que requiere una gran cantidad de RAM para almacenar los datos en caché en la memoria, lo que aumenta el clúster, y por lo tanto el coste marginalmente, en comparación con Hadoop.
Hadoop frente a Spark: Cuadro comparativo
Resumen de Hadoop frente a Spark
Hadoop no solo es una alternativa ideal para almacenar grandes cantidades de datos estructurados y no estructurados de forma rentable, sino que también proporciona mecanismos para mejorar el rendimiento computacional a escala. Aunque en un principio se desarrolló como un proyecto de código abierto de la Apache Software Foundation basado en el modelo MapReduce de Google, hoy en día existen diversas distribuciones disponibles para Hadoop. Apache Spark se construyó sobre el modelo MapReduce para ampliar su eficiencia y utilizar más tipos de cálculos, como el procesamiento de flujos y las consultas interactivas. Spark permite realizar análisis avanzados y en tiempo real en la plataforma Apache Hadoop para acelerar el proceso informático de Hadoop.
