¿Cuál es la diferencia entre Hadoop y Spark?

los diferencia principal entre Hadoop y Spark es que el Hadoop es un marco de código abierto de Apache que permite el procesamiento distribuido de grandes conjuntos de datos en grupos de computadoras usando modelos de programación simples, mientras que Spark es un marco de trabajo en computación en grupo diseñado para cómputo rápido de Hadoop.

Big data se refiere a la recopilación de datos que tiene un gran volumen, velocidad y variedad. Por lo tanto, no es posible utilizar los métodos tradicionales de almacenamiento y procesamiento de datos para analizar big data. Hadoop es un software para almacenar y manejar grandes volúmenes de datos de manera efectiva y eficiente. Pero, por otro lado, Spark es un marco de Apache para aumentar la velocidad de cómputo de Hadoop. Puede manejar cargas de trabajo de procesamiento de datos y análisis por lotes y en tiempo real.

Áreas clave cubiertas

1. Que es hadoop
     - Definición, Funcionalidad
2. Que es la chispa
     - Definición, Funcionalidad
3. ¿Cuál es la diferencia entre Hadoop y Spark?
     - Comparación de diferencias clave

Términos clave

Big Data, Hadoop, Spark

Que es hadoop

Hadoop es un marco de código abierto desarrollado por Apache Software Foundation. Se utiliza para almacenar big data en un entorno distribuido para procesarlos simultáneamente. Además, proporciona almacenamiento y cómputo distribuidos a través de grupos de computadoras. Además, hay cuatro componentes principales en la arquitectura Hadoop. Son; Sistema distribuido de archivos Hadoop (HDFS), Hadoop MapReduce, Hadoop common y Hadoop YARN. 

HDFS Es el sistema de almacenamiento Hadoop. Funciona según la arquitectura maestro-esclavo. El nodo maestro gestiona los metadatos del sistema de archivos. Las otras computadoras funcionan como nodos esclavos o nodos de datos. Además, los datos se dividen entre estos nodos de datos. Del mismo modo, el Hadoop MapReduce contiene el algoritmo para procesar datos. Aquí, el nodo maestro ejecuta trabajos de reducción de mapa en nodos esclavos. Y, el nodo esclavo completa las tareas y envía los resultados al nodo maestro. Además, Hadoop Common proporciona bibliotecas y utilidades de Java para admitir los otros componentes. Por otro lado, Hadoop YARN realiza la administración de recursos de clúster y la programación de trabajos.

Que es la chispa

Spark es un marco de Apache para aumentar la velocidad de cálculo de Hadoop. Ayuda a Hadoop a reducir el tiempo de espera entre consultas y a minimizar el tiempo de espera para ejecutar el programa.

Spark SQL, Spark Streaming, MLib, GraphX ​​y Apache Spark Core son los componentes principales de Spark.

Núcleo de chispa - Todas las funcionalidades están construidas en Spark Core. Es el motor de ejecución general para plataforma de chispa. Proporciona conjuntos de datos de cálculo y referencia en memoria en sistemas de almacenamiento externos.

Spark SQL - Proporciona SchemaRDD que admite datos estructurados y semiestructurados..

Spark Streaming - Proporciona capacidades para realizar análisis de streaming.

MLib - Un marco de aprendizaje automático distribuido. Spark MLib es más rápido que la versión de Apache Mahout basada en disco de Hadoop.

GraphX - Un marco de procesamiento gráfico distribuido. Proporciona una API para expresar el cálculo gráfico que puede modelar los gráficos definidos por el usuario utilizando la API de abstracción de Pregel.

Diferencia entre Hadoop y Spark

Definición

Hadoop es un marco de código abierto de Apache que permite el procesamiento distribuido de grandes conjuntos de datos en grupos de computadoras utilizando modelos de programación simples. Apache Spark es un marco de computación en clúster de uso general distribuido de código abierto. Así, esto explica la principal diferencia entre Hadoop y Spark..

Velocidad

La velocidad es otra diferencia entre Hadoop y Spark. Chispa realiza más rápido que Hadoop.

Tolerancia a fallos

Hadoop utiliza la replicación de datos en varias copias para lograr la tolerancia a fallas. Spark utiliza un conjunto de datos distribuido resistente (RDD) para la tolerancia a fallas.

API

Otra diferencia entre Hadoop y Spark es que Spark proporciona una variedad de API que se pueden usar con múltiples fuentes de datos e idiomas. Además, son más extensibles que las API de Hadoop..

Uso

Hadoop se utiliza para administrar el almacenamiento y procesamiento de datos de aplicaciones de big data que se ejecutan en sistemas agrupados. Spark se utiliza para impulsar el proceso computacional de Hadoop. Por lo tanto, esta es también una diferencia importante entre Hadoop y Spark..

Conclusión

En conclusión, la diferencia entre Hadoop y Spark es que Hadoop es un marco de código abierto de Apache que permite el procesamiento distribuido de grandes conjuntos de datos en grupos de computadoras que utilizan modelos de programación simples, mientras que Spark es un marco de computación en grupo, diseñado para cómputo rápido de Hadoop. Ambos se pueden usar para aplicaciones basadas en análisis predictivo, minería de datos, aprendizaje automático y muchos más.

Referencia:

1. "Hadoop - Introducción a Hadoop". Www.tutorialspoint.com, Tutorials Point, disponible aquí.
2. "Introducción a Apache Spark". Www.tutorialspoint.com, Tutorials Point, disponible aquí.

Imagen de cortesía:

1. "Apache Hadoop Elephant" por Intel Free Press (CC BY-SA 2.0) a través de Flickr
2. “Spark Java Logo” por David Åse - Trabajo propio (CC BY-SA 4.0) a través de Commons Wikimedia