Différences entre MapReduce et Apache Spark
Apache Hadoop est un cadre logiciel open source conçu pour passer de serveurs uniques à des milliers de machines et exécuter des applications sur des grappes de matériel de base. Le framework Apache Hadoop est divisé en deux couches.
- Système de fichiers distribués Hadoop (HDFS)
- Couche de traitement (MapReduce)
La couche de stockage de Hadoop, c'est-à-dire HDFS, est responsable du stockage des données tandis que MapReduce est responsable du traitement des données dans Hadoop Cluster. MapReduce est ce paradigme de programmation qui permet une évolutivité massive sur des centaines ou des milliers de serveurs dans un cluster Hadoop. MapReduce est une technique de traitement et un modèle de programme pour l'informatique distribuée basée sur le langage de programmation Java. MapReduce est un cadre puissant pour le traitement de grands ensembles distribués de données structurées ou non structurées sur un cluster Hadoop stocké dans le système de fichiers distribués Hadoop (HDFS). Les puissantes fonctionnalités de MapReduce sont son évolutivité.
- Apache Spark est un framework de technologie informatique ultra-rapide et en cluster, conçu pour un calcul rapide sur un traitement de données à grande échelle. Apache Spark est un moteur de traitement distribué, mais il n'est pas livré avec un gestionnaire de ressources de cluster intégré et un système de stockage distribué. Vous devez brancher un gestionnaire de cluster et un système de stockage de votre choix. Apache Spark se compose d'un noyau Spark et d'un ensemble de bibliothèques similaires à celles disponibles pour Hadoop. Le noyau est le moteur d'exécution distribué et un ensemble de langages. Apache Spark prend en charge des langages tels que Java, Scala, Python et R pour le développement d'applications distribuées. Des bibliothèques supplémentaires sont construites au-dessus du noyau Spark pour permettre des charges de travail qui utilisent le streaming, SQL, les graphiques et l'apprentissage automatique. Apache Spark est un moteur de traitement de données pour les modes de traitement par lots et en continu comprenant des requêtes SQL, le traitement graphique et l'apprentissage automatique. Apache Spark peut fonctionner indépendamment et également sur Hadoop YARN Cluster Manager et peut ainsi lire les données Hadoop existantes.
- Vous pouvez choisir Apache YARN ou Mesos pour le gestionnaire de cluster pour Apache Spark.
- Vous pouvez choisir Hadoop Distributed File System (HDFS), Google Cloud Storage, Amazon S3, Microsoft Azure pour le gestionnaire de ressources pour Apache Spark.
Comparaison directe entre MapReduce et Apache Spark (infographie)
Ci-dessous se trouve le top 20 des comparaisons entre MapReduce et Apache Spark
Différence clé entre MapReduce et Apache Spark
- MapReduce est strictement basé sur le disque tandis qu'Apache Spark utilise de la mémoire et peut utiliser un disque pour le traitement.
- MapReduce et Apache Spark ont tous deux une compatibilité similaire en termes de types de données et de sources de données.
- La principale différence entre MapReduce et Spark est que MapReduce utilise un stockage persistant et Spark utilise des ensembles de données distribués résilients.
- Hadoop MapReduce est destiné aux données qui ne tiennent pas dans la mémoire tandis qu'Apache Spark a de meilleures performances pour les données qui tiennent dans la mémoire, en particulier sur les clusters dédiés.
- Hadoop MapReduce peut être une option économique grâce à Hadoop en tant que service et Apache Spark est plus rentable en raison de la mémoire à haute disponibilité
- Apache Spark et Hadoop MapReduce sont tous deux tolérants aux pannes, mais Hadoop MapReduce est plus tolérant aux pannes que Spark.
- Hadoop MapReduce nécessite des compétences de programmation Java de base, tandis que la programmation dans Apache Spark est plus facile car elle dispose d'un mode interactif.
- Spark est capable d'exécuter des travaux de traitement par lots entre 10 à 100 fois plus rapidement que MapReduce Bien que les deux outils soient utilisés pour traiter les Big Data.
Quand utiliser MapReduce:
- Traitement linéaire de grands ensembles de données
- Aucune solution intermédiaire requise
Quand utiliser Apache Spark:
- Traitement des données rapide et interactif
- Rejoindre des jeux de données
- Traitement graphique
- Emplois itératifs
- Traitement en temps réel
- Apprentissage automatique
Tableau de comparaison MapReduce vs Apache Spark
| MapReduce | Apache Spark | |
| Traitement de l'information | Uniquement pour le traitement par lots | Traitement par lots ainsi que traitement des données en temps réel |
| Vitesse de traitement | Plus lent qu'Apache Spark car si la latence du disque d'E / S | 100 fois plus rapide en mémoire et 10 fois plus rapide lors de l'exécution sur le disque |
| Catégorie | Moteur de traitement des données | Moteur d'analyse de données |
| Frais | Moins coûteux en comparant Apache Spark | Plus coûteux en raison d'une grande quantité de RAM |
| Évolutivité | Les deux sont évolutifs et limités à 1000 nœuds dans un cluster unique | Les deux sont évolutifs et limités à 1000 nœuds dans un cluster unique |
| Apprentissage automatique | MapReduce est plus compatible avec Apache Mahout tout en s'intégrant avec Machine Learning | Apache Spark a intégré des API pour l'apprentissage automatique |
| Compatibilité | Compatible avec toutes les sources de données et tous les formats de fichiers | Apache Spark peut s'intégrer à toutes les sources de données et formats de fichiers pris en charge par le cluster Hadoop |
| Sécurité | Le framework MapReduce est plus sécurisé par rapport à Apache Spark | La fonctionnalité de sécurité dans Apache Spark évolue et devient plus mature |
| Planificateur | Dépend du planificateur externe | Apache Spark a son propre ordonnanceur |
| Tolérance aux pannes | Utilise la réplication pour la tolérance aux pannes | Apache Spark utilise RDD et d'autres modèles de stockage de données pour la tolérance aux pannes |
| Facilité d'utilisation | MapReduce est un peu complexe comparant Apache Spark à cause des API JAVA | Apache Spark est plus facile à utiliser grâce aux API riches |
| Élimination en double | MapReduce ne prend pas en charge ces fonctionnalités | Apache Spark traite chaque enregistrement exactement une fois, ce qui élimine la duplication. |
| Support linguistique | Le langage principal est Java mais des langages comme C, C ++, Ruby, Python, Perl, Groovy ont également pris en charge | Apache Spark prend en charge Java, Scala, Python et R |
| Latence | Latence très élevée | Comparaison beaucoup plus rapide de MapReduce Framework |
| Complexité | Difficile d'écrire et de déboguer des codes | Facile à écrire et à déboguer |
| Communauté Apache | Framework Open Source pour le traitement des données | Framework Open Source pour le traitement des données à une vitesse plus élevée |
| Codage | Plus de lignes de code | Petites lignes de code |
| Mode interactif | Pas interactif | Interactif |
| Infrastructure | Matériel de base | Matériel de niveau moyen à élevé |
| SQL | Prise en charge via Hive Query Language | Prise en charge via Spark SQL |
Conclusion - MapReduce vs Apache Spark
MapReduce et Apache Spark sont tous deux l'outil le plus important pour le traitement des Big Data. Le principal avantage de MapReduce est qu'il est facile de faire évoluer le traitement des données sur plusieurs nœuds de calcul tandis qu'Apache Spark offre un calcul à grande vitesse, l'agilité et une relative facilité d'utilisation sont de parfaits compléments à MapReduce. MapReduce et Apache Spark ont une relation symbiotique l'un avec l'autre. Hadoop fournit des fonctionnalités que Spark ne possède pas, comme un système de fichiers distribué et Spark fournit un traitement en temps réel en mémoire pour les ensembles de données qui en ont besoin. MapReduce est un calcul basé sur disque tandis qu'Apache Spark est un calcul basé sur RAM. MapReduce et Apache Spark ensemble est un outil puissant pour le traitement des Big Data et rend le cluster Hadoop plus robuste.
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