Hadoop vs Spark - 詳細比較

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介紹

在過去十年中，“大資料”已成為科技行業的一個流行詞。每秒鐘都會產生大量資料，因此高效地管理和處理這些資料至關重要。

這就是 Hadoop 和 Spark 發揮作用的地方。兩者都是強大的大資料處理框架，可以處理大規模資料集。

Hadoop 概述

歷史和發展

Hadoop 由 Doug Cutting 和 Mike Cafarella 於 2005 年在雅虎工作期間建立。該專案以 Cutting 兒子的一隻玩具大象命名。Hadoop 最初設計用於處理大量非結構化資料，現已發展成為用於大資料處理的強大分散式計算平臺。

架構

Hadoop 架構包含兩個主要元件：HDFS（Hadoop 分散式檔案系統）和 YARN（Yet Another Resource Negotiator）。HDFS 負責將大量資料儲存在分散式叢集中，而 YARN 則管理叢集中的資源並排程要執行的任務。

元件

Hadoop 有幾個主要元件共同構成完整的大資料處理生態系統。這些包括：

• HDFS - 一個分散式檔案系統，可以處理 PB 級別的資料

• YARN - 一個資源管理系統，可以在同一叢集上執行的不同應用程式之間分配資源

• MapReduce - 用於批處理的分散式計算框架

• Hive - 一個數據倉庫基礎設施，提供類似 SQL 的介面用於查詢儲存在 HDFS 中的資料。

• Pig - 一種高階指令碼語言，用於建立 MapReduce 作業。

• ZooKeeper - 用於在多個節點之間維護配置資訊的伺服器

特性

Hadoop 提供了一些特性，使其受到大資料開發人員和分析師的歡迎。這些包括：

• 可擴充套件性 - Hadoop 可以水平擴充套件以處理 PB 級別的資料

• 容錯性 - 系統可以在應用程式層檢測故障並提供自動恢復機制

• 經濟高效 - Hadoop 執行在商用硬體和開源軟體上，使其成為大資料處理的經濟高效的解決方案。

• 靈活性 - Hadoop 可以使用各種資料處理技術（如批處理、即時處理和機器學習）處理結構化和非結構化資料。

Spark 概述

Apache Spark 是一個開源分散式計算系統，專為大規模資料處理而設計。Spark 透過其在 Java、Scala、Python 和 R 中的高階 API 提供了用於批處理、流處理和互動式查詢的統一框架。

歷史和發展

Spark 最初於 2009 年作為加利福尼亞大學伯克利分校 AMPLab 的一個研究專案推出。它旨在透過提供更快、更靈活的資料處理引擎來改進 Hadoop 的 MapReduce，該引擎可以處理批處理和即時工作負載。2010 年，它作為開源專案在 Apache 軟體基金會 (ASF) 下發布，這極大地促進了它的普及和更廣泛的採用。

架構

Spark 的架構基於彈性分散式資料集 (RDD) 的概念 - 這是物件的不可變分散式集合，可以在叢集中的多個節點上並行處理。RDD 是透過對其他 RDD 或外部資料集（如 Hadoop 分散式檔案系統 (HDFS)、Amazon S3、Cassandra 等）進行轉換建立的，並且可以快取在記憶體中以實現更快的訪問。

Spark 架構的核心元件包括：

• Spark Core - 負責在叢集中排程任務的底層計算引擎。

• Spark SQL - 使用類似 SQL 的查詢處理結構化資料的模組。

• Spark Streaming - 一個即時處理模組，允許使用者處理即時資料流。

• MLlib（機器學習庫） - 一個包含各種機器學習演算法（如分類模型或迴歸模型）的庫

元件

Spark 有各種元件使其成為一個強大而靈活的資料處理引擎。這些包括：

• Spark Core - Spark 的基礎層，負責在叢集中排程和執行任務。

• Spark SQL - 使用類似 SQL 的查詢處理結構化資料的模組。

• Spark Streaming - 一個即時處理模組，允許使用者處理即時資料流。

• MLlib（機器學習庫） - 一個包含各種機器學習演算法（如分類模型或迴歸模型）的庫

• DataFrame API：組織成命名列的分散式資料集合，提供對結構化和半結構化資料的操作。

特性

Spark 提供以下特性，使其成為大資料處理的熱門選擇：

• 更快的處理速度 - Spark 的記憶體計算能力使其在執行某些應用程式時比 Hadoop MapReduce 快 100 倍。

• 靈活的處理模型 - Spark 支援批處理、互動式查詢、即時流處理和機器學習工作負載，所有這些都在一個平臺上。

• 易於使用 - Spark 提供的高階 API 使開發人員易於構建複雜的分析工作流程，而無需深入瞭解底層系統。

Spark 旨在提供一種高效且靈活的方式來處理大規模資料集。其架構基於 RDD，RDD 是在叢集中多個節點上並行處理的物件的不可變分散式集合。

Hadoop 和 Spark 的比較

以下是 Hadoop 和 Spark 之間差異的表格

依據	Hadoop	Spark
處理速度和效能	Hadoop 的 MapReduce 模型從磁碟讀取和寫入資料，因此會降低處理速度。	Spark 減少了對磁碟的讀/寫週期，並將中間資料儲存在記憶體中，因此處理速度更快。
用途	Hadoop 旨在高效地處理批處理。	Spark 旨在高效地處理即時資料。
延遲	Hadoop 是一個高延遲計算框架，沒有互動模式。	Spark 是一個低延遲計算框架，可以互動式地處理資料。
資料	使用 Hadoop MapReduce，開發人員只能以批處理模式處理資料。	Spark 可以處理即時資料，例如來自 Twitter 和 Facebook 的即時事件。
成本	與成本相比，Hadoop 是一個更便宜的選擇。	Spark 需要大量記憶體才能在記憶體中執行，從而增加了叢集成本。
使用的演算法	Hadoop 使用 PageRank 演算法。	Spark 使用名為 GraphX 的圖計算庫。
容錯性	Hadoop 是一個高度容錯的系統，透過複製資料塊來實現容錯。如果一個節點出現故障，資料可以在另一個節點上找到。	透過儲存轉換鏈來實現容錯。如果資料丟失，可以在原始資料上重新計算轉換鏈。
安全性	Hadoop 支援 LDAP、ACL、SLA 等，因此非常安全。	Spark 不安全，它依賴於與 Hadoop 的整合來達到必要的安全級別。
機器學習	Hadoop 中的資料片段可能太大，並可能造成瓶頸。因此，它比 Spark 慢。	Spark 快得多，因為它使用 MLib 進行計算並進行記憶體處理。
可擴充套件性	Hadoop 透過新增節點和磁碟進行儲存很容易擴充套件。它支援數萬個節點。	它很難擴充套件，因為它依賴於記憶體進行計算。它支援叢集中的數千個節點。
語言支援	它使用 Java 或 Python 用於 MapReduce 應用程式。	它使用 Java、R、Scala、Python 或 Spark SQL 用於 API。
使用者友好性	它更難使用。	它更易於使用。
資源管理	YARN 是最常用的資源管理選項。	它具有內建的資源管理工具。

結論

在進行大資料處理時，Hadoop 和 Spark 各有優缺點。但是，最適合您組織的方案最終取決於您的特定需求。

Hadoop 擅長於大規模儲存和具有社群支援的多功能性，但它也有一些侷限性，例如批處理過程中的延遲問題，而 Spark 透過更快的記憶體計算克服了這些瓶頸，但在處理比記憶體容量更大的儲存系統時則顯得不足，這使得它們在大多數情況下是互補的技術，而不是競爭對手。