Diferencia entre MapReduce y Spark
Apache Spark es uno de los proyectos de código abierto más activos en el ecosistema de Hadoop y una de las tecnologías más populares en el análisis de big data en la actualidad. MapReduce y Spark son marcos de código abierto para el procesamiento masivo de datos. Sin embargo, Spark tiene reputación por el procesamiento de memoria y es ideal para casos en los que los datos caben en la memoria, especialmente en clústeres dedicados. Comparamos los dos marcos de software principales para ayudarlo a decidir cuál es el adecuado para usted.
¿Qué es Hadoop MapReduce?
MapReduce es un modelo de programación dentro del marco Hadoop para computación distribuida basada en Java. Se utiliza para acceder a grandes datos en Hadoop File System (HDFS). Es una forma de estructurar su computadora que le permite ejecutarla fácilmente en muchas máquinas. Permite una escalabilidad masiva en cientos o miles de servidores en un clúster de Hadoop. Permite escribir publicaciones de distribución escalables con poco esfuerzo. Realiza dos funciones esenciales: filtra y distribuye el trabajo a varios nodos dentro del clúster o mapa. Se utiliza para el análisis de datos a gran escala utilizando varias máquinas en el clúster. El marco MapReduce es típicamente un proceso de tres pasos: mapeo, reproducción aleatoria y reducción.
¿Qué es Apache Spark?
Spark es un marco de big data de código abierto que se considera ampliamente el sucesor del marco MapReduce para procesar big data. Spark es una mejora de Hadoop en MapReduce que se usa para grandes cargas de trabajo de datos. Para una organización con grandes cantidades de datos para analizar, Spark proporciona una manera rápida y fácil de analizar esos datos en todo un clúster de computadoras. Es un motor de análisis multilingüe unificado para big data y aprendizaje automático. Debido a su modelo de programación, es la opción preferida de los desarrolladores que crean aplicaciones de análisis ricas en datos. Comenzó en 2009 como un proyecto de investigación en AMPLab UC Berkley, un esfuerzo de colaboración entre estudiantes, investigadores y profesores.
Diferencia entre MapReduce y Spark
Procesamiento de datos
– Hadoop procesa datos por lotes y MapReduce opera en pasos secuenciales al leer datos del clúster y realizar sus operaciones en los datos. A continuación, los resultados se vuelven a escribir en la colección. Es una forma eficiente de procesar grandes conjuntos de datos estáticos. Spark, por otro lado, es un motor general de procesamiento de datos distribuidos que procesa datos en paralelo en un clúster. Realiza procesamiento de gráficos y datos en tiempo real.
Actuación
– Hadoop MapReduce es relativamente más lento, ya que realiza operaciones de disco y no puede ofrecer análisis de los datos casi en tiempo real. Spark, por su parte, está diseñado de tal forma que convierte los datos en memoria y no en E/S de disco, reduciendo así el tiempo de procesamiento. Spark es en realidad 100 veces más rápido en memoria y 10 veces más rápido en disco. A diferencia de MapReduce, puede manejar el procesamiento en tiempo real.
Costos
– Hadoop se ejecuta a un costo menor porque es un software de código abierto y requiere más memoria de disco, lo que es relativamente económico. Spark requiere más RAM, lo que significa que los clústeres de Spark pueden ser más costosos. Además, Spark es relativamente nuevo, por lo que los expertos rara vez encuentran Spark y son más caros.
Tolerancia a fallos
– MapReduce está estrictamente basado en disco y utiliza almacenamiento permanente. Si bien ambos brindan cierto nivel de manejo de fallas, la tolerancia a fallas de Spark se basa principalmente en sus operaciones RDD (Resilient Distributed Data). RDD es el bloque de construcción de Apache Spark. Hadoop es naturalmente defectuoso porque está diseñado para replicar datos en varios nodos.
Facilidad de uso
– MapReduce no tiene un modo interactivo y es bastante complejo. Necesita manejar API de bajo nivel para procesar los datos, lo que requiere mucha codificación, y la codificación requiere conocimiento de las estructuras de datos involucradas. Spark está diseñado desde cero para brindar rendimiento y facilidad de uso, lo que proviene de su modelo de programación de propósito general. Además, los programas paralelos se parecen mucho a los programas secuenciales, lo que los hace más fáciles de desarrollar.
MapReduce vs Spark:
Resumen
La principal diferencia entre los dos marcos es que MapReduce procesa los datos en el disco y Spark procesa y retiene los datos en la memoria para los pasos posteriores. Como resultado, Spark es 100 veces más rápido en memoria y 10 veces más rápido en disco que MapReduce. Hadoop usa MapReduce para procesar datos, mientras que Spark usa conjuntos de datos distribuidos resilientes (RDD). Spark es una mejora de Hadoop de MapReduce para el procesamiento de big data. Si bien MapReduce todavía se usa para el análisis de datos a gran escala, Spark se ha convertido en un marco de procesamiento para el avance en los entornos de Hadoop.
¿Por qué Spark es más rápido que MapReduce?
Spark procesa y almacena datos en la memoria para pasos posteriores, lo que lo hace 100 veces más rápido para los datos en RAM y hasta 10 veces más rápido para los datos almacenados. Sus RDD permiten múltiples operaciones de mapas en la memoria y MapReduce tiene que escribir los resultados provisionales en el disco.
¿Cuáles son las diferencias entre Spark y MapReduce nombre al menos dos puntos?
Primero, MapReduce no puede ofrecer análisis casi en tiempo real a partir de los datos y Spark puede manejar el procesamiento de datos en tiempo real. Y en segundo lugar, MapReduce opera en pasos secuenciales, pero Spark procesa los datos en paralelo en todos los clústeres.
¿Spark es más avanzado que MapReduce?
Spark es ampliamente considerado como el sucesor del marco MapReduce para el procesamiento de big data. De hecho, Spark es uno de los proyectos de código abierto más activos en el ecosistema de Hadoop y una de las tecnologías más populares en el análisis de big data en la actualidad.
¿Spark requiere MapReduce?
Spark no usa ni quiere MapReduce, sino la idea del mismo y no la implementación precisa.
