Στις μέρες μας τα δεδομένα υπάρχουν παντού και είναι πολυπληθή.

Με όλα λοιπόν τα δεδομένα που παράγονται καθημερινά, η αποτελεσματική διαχείριση τους έχει αποδειχθεί ιδιαίτερα δύσκολη χρησιμοποιώντας παραδοσιακές μεθόδους.

Το γεγονός αυτό οδήγησε στην ανάπτυξη πολλαπλών τεχνολογιών για τη διευκόλυνση της επεξεργασίας και ανάλυσης μεγάλου συνόλου data, μεταξύ των οποίων τα λογισμικά Hadoop και Spark.

Σε αυτό το άρθρο θα δούμε:

 Τι είναι το Hadoop

 Τι είναι το Spark

 Ποιες είναι οι βασικές ομοιότητές τους

 Ποιες είναι οι βασικές διαφορές τους

Ας ξεκινήσουμε με έναν ορισμό.

Τι Είναι το Hadoop

Το Apache Hadoop είναι ένα framework λογισμικού ανοιχτού κώδικα που δίνει τη δυνατότητα στον χρήστη να διαχειρίζεται μεγάλα σύνολα δεδομένων (τα λεγόμενα Big Data), επιτρέποντας σε ένα δίκτυο υπολογιστών να επιλύει πολύπλοκα προβλήματα δεδομένων.

Το Hadoop αποτελεί μια επεκτάσιμη και οικονομικά αποδοτική λύση που αποθηκεύει και επεξεργάζεται δομημένα αλλά και μη δομημένα δεδομένα (unstructured data) όπως, για παράδειγμα, δεδομένα αισθητήρων IoT.

Ακόμη, το Hadoop υποστηρίζει Big Data Analytics για αποθηκευμένα δεδομένα (π.χ εξόρυξη δεδομένων, μηχανική μάθηση (ML).

Το οικοσύστημα Hadoop αποτελείται από τέσσερα δομικά στοιχεία:

Κατανεμημένο σύστημα αρχείων Hadoop (HDFS): Αποτελεί το βασικό σύστημα αποθήκευσης δεδομένων με δυνατότητα διαχείρισης μεγάλων συνόλων δεδομένων, παρέχοντας συνάμα υψηλή ανοχή σε σφάλματα.

YARN: Χρησιμοποιείται για τη διαχείριση πόρων συμπλέγματος που προγραμματίζει και συντονίζει τους χρόνους εκτέλεσης στις εφαρμογές.

Hadoop MapReduce: Είναι ένας αλγόριθμος που χωρίζει τις εργασίες επεξεργασίας μεγάλων δεδομένων σε μικρότερες και έπειτα τις κατανέμει σε διαφορετικούς κόμβους, πριν προχωρήσει στην εκτέλεσή τους.

Hadoop Common: Είναι ένα σύνολο κοινών βιβλιοθηκών και βοηθητικών προγραμμάτων από τα οποία εξαρτώνται οι τρεις δομικές λειτουργικές μονάδες που αναφέραμε.

Ας δούμε τώρα και ορισμένα βασικά πράγματα για το Spark.

Τι Είναι το Spark

Το Apache Spark είναι ένα framework λογισμικού ανοιχτού κώδικα γενικής χρήσης, που έχει σχεδιαστεί για να εκτελεί εργασίες επεξεργασίας δεδομένων στη μνήμη, γεγονός που το καθιστά ιδιαίτερα γρήγορο.

Το Spark είναι το μόνο framework επεξεργασίας που συνδυάζει δεδομένα και τεχνητή νοημοσύνη (AI).

Παρέχει API υψηλού επιπέδου σε γλώσσες προγραμματισμού Java, Scala, Python και R.

Επιπλέον, χρησιμοποιεί προσωρινή αποθήκευση στη μνήμη και βελτιστοποιημένη εκτέλεση ερωτημάτων για την παροχή γρήγορων ερωτημάτων ανάλυσης μεγάλης κλίμακας δεδομένων.

Το οικοσύστημα Spark αποτελείται από πέντε βασικά στοιχεία:

Spark Core: Περιλαμβάνει τη βασική λειτουργικότητα του Spark. Προγραμματίζει, αποστέλλει εργασίες και παράλληλα συντονίζει λειτουργίες εισόδου και εξόδου.

Spark SQL: Συγκεντρώνει διάφορες πληροφορίες σχετικά με δομημένα δεδομένα, επιτρέποντας την επεξεργασία τους. Περιέχει έναν επεξεργαστή ερωτημάτων που υποστηρίζει SQL.

Spark Streaming and Structured Streaming: Και οι δύο ενότητες επιτρέπουν στο Spark να επεξεργάζεται δεδομένα ροής.

Το Spark Streaming μπορεί να επεξεργαστεί live ροές δεδομένων, ενώ το Structured Streaming δύναται να επεξεργαστεί τις ροές των data μειώνοντας τον λανθάνοντα χρόνο.

MLlib: Η βιβλιοθήκη μηχανικής μάθησης περιλαμβάνει αλγόριθμους μηχανικής μάθησης για επεκτασιμότητα, που μπορούν να εφαρμοστούν σε μεγάλα σύνολα δεδομένων.

GraphX: Η βιβλιοθήκη επεξεργασίας γραφημάτων του Spark επιτρέπει την τροποποίηση και ανάλυση επεκτάσιμων, δομημένων με γραφήματα, δεδομένων.

Το Hadoop και το Spark είναι και τα δύο μεγάλα frameworks επεξεργασίας δεδομένων, αλλά παρουσιάζουν κάποιες διαφορές όσον αφορά την δομή και τις χρήσεις τους.

Ακολούθως, ας δούμε μερικές από τις βασικές ομοιότητες μεταξύ Hadoop και Spark.

Hadoop vs Spark: Οι Βασικές Ομοιότητες

Το Hadoop και το Spark είναι και τα δύο frameworks επεξεργασίας μεγάλων συνόλων δεδομένων.

Χρησιμοποιούνται ευρέως από τους Data Architects και Data Engineers οι οποίοι είναι υπεύθυνοι για τη συλλογή, αποθήκευση και προετοιμασία των δεδομένων για ανάλυση.

Άλλωστε η πληθώρα των επιχειρήσεων σήμερα αποτελείται από ομάδες δεδομένων και εξειδικευμένους επαγγελματίες στο χώρο των data, για καλύτερα αποτελέσματα και επιτάχυνση των διεργασιών.

Ας δούμε λοιπόν πιο αναλυτικά τις βασικές τους ομοιότητες:

   Ομοιότητα #1: Ανοχή Σφαλμάτων

Μια από τις βασικότερες διαφορές είναι το γεγονός ότι και τα δύο frameworks παρέχουν μεγάλη ανοχή σφαλμάτων με την αναπαραγωγή δεδομένων σε πολλούς κόμβους, μέσα σε ένα σύμπλεγμα.

   Ομοιότητα #2: Frameworks Ανοιχτού Κώδικα

Τόσο το Hadoop όσο και το Spark είναι frameworks ανοιχτού κώδικα (open source) και έχουν μεγάλες κοινότητες προγραμματιστών που συνδράμουν στην περαιτέρω ανάπτυξή τους.

   Ομοιότητα #3: Οικοσύστημα Big Data

Και τα δύο frameworks αποτελούν μέρος ενός πιο μεγάλου οικοσυστήματος Big Data και μπορούν να χρησιμοποιηθούν μαζί με άλλα εργαλεία όπως Hive και HBase.

Αν και οι διαφορές μεταξύ των δύο αυτών frameworks είναι αρκετές, θα σταθούμε σε 4 από τις βασικότερες.

Hadoop vs Spark: Οι Βασικές Διαφορές

Μερικές από τις βασικές διαφορές μεταξύ Hadoop και Spark είναι οι εξής:

Διαφορά #1: Αρχιτεκτονική

Το Hadoop βασίζεται σε μια αρχιτεκτονική δύο επιπέδων αποθήκευσης και επεξεργασίας, ενώ το Spark βασίζεται σε μια αρχιτεκτονική ενός επιπέδου όπου η επεξεργασία των δεδομένων γίνεται στη μνήμη.

   Διαφορά #2: Απόδοση

Το Spark είναι γενικά πιο γρήγορο από το Hadoop καθώς επεξεργάζεται τα δεδομένα στη μνήμη και όχι στο δίσκο. Το γεγονός αυτό επιταχύνει την επεξεργασία μειώνοντας τον λανθάνοντα χρόνο.

   Διαφορά #3: API

Το Spark παρέχει API για SQL, επεξεργασία γραφημάτων και μηχανική εκμάθηση ενώ το Hadoop χρησιμοποιεί κυρίως το MapReduce.

   Διαφορά #4: Υποστήριξη Γλώσσας

Το Hadoop υποστηρίζει κυρίως τη γλώσσα Java, ενώ το Spark υποστηρίζει πολλές γλώσσες, μεταξύ των οποίων Java, Scala, Python και R.

Με Λίγα Λόγια

Μιλήσαμε λοιπόν αναλυτικά για το τι είναι το Hadoop και το Spark, καθώς και για κάποιες από τις βασικές ομοιότητες και διαφορές τους.

Συνοπτικά, το Hadoop και το Spark είναι και τα δύο ισχυρά εργαλεία επεξεργασίας μεγάλων δεδομένων με διαφορετικές αρχιτεκτονικές, χαρακτηριστικά απόδοσης και δυνατότητες.

Η επιλογή μεταξύ των δύο εξαρτάται αποκλειστικά από τις εκάστοτε ανάγκες και τα δεδομένα που επεξεργάζεται ο καθένας.

Αν θέλεις να μάθεις περισσότερα για τα διάφορα εργαλεία που χρησιμοποιούνται στην επιστήμη των δεδομένων αλλά και να ξεκινήσεις την καριέρα σου ως data engineer, πάρε μέρος στο Data Engineering Bootcamp της Big Blue!