Aunque Spark y MapReduce comparten algunos principios similares, son piezas de tecnología muy diferentes. ¿Qué son y qué hacen?
Big data requiere herramientas muy específicas. Sin ellos, su capacidad para trabajar con grandes cantidades de datos se verá enormemente obstaculizada. Dado que todas las empresas del mundo dependen de los datos para seguir siendo competitivas, es esencial que su empresa conozca (y utilice) las herramientas adecuadas para el trabajo.
Se podría pensar que esa decisión se limitaría a elegir la base de datos adecuada para la tarea. Si bien esta es una de las decisiones más importantes que deberá tomar, no será la última. De hecho, se necesitan varias herramientas para aventurarse con éxito en el dominio del big data.
Dos de estas herramientas son Spark y MapReduce . ¿Cuáles son estas herramientas y cuál es la diferencia entre ellas? Estas son preguntas importantes que debes hacer y responder. Afortunadamente, estamos aquí para ayudar a que sea más fácil responder la pregunta que se avecina: "¿Cuál es la diferencia entre Spark y MapReduce?" Ambas herramientas son marcos que se han vuelto absolutamente cruciales para muchas empresas que dependen de Big Data, pero son fundamentalmente diferentes.
Profundicemos y veamos cuál es la diferencia entre estos dos marcos. Veremos esto a través de la lente de 5 categorías diferentes: procesamiento de datos, recuperación ante fallos, operatividad, rendimiento y seguridad. Antes de abordar estas preguntas, primero averigüemos cuáles son estas dos herramientas.
¿Qué es la chispa?
Spark es un motor de análisis unificado de código abierto y de uso general que se utiliza para procesar grandes cantidades de datos. El motor de procesamiento de bases de datos central de Spark funciona con bibliotecas para aprendizaje automático SQL, gráficos por computadora y procesamiento de secuencias.
Spark es compatible con Java, Python, Scala y R y lo utilizan los desarrolladores de aplicaciones y científicos de datos para consultar, analizar y transformar datos rápidamente a escala. Spark se utiliza a menudo para trabajos por lotes de ETL y SQL en conjuntos de datos masivos, procesando datos en streaming desde dispositivos IoT, varios tipos de sensores y sistemas financieros, así como aprendizaje automático.
¿Qué es MapReduce?
MapReduce es un modelo/patrón de programación dentro del marco Apache Hadoop que se utiliza para acceder a almacenes de datos masivos en el sistema de archivos Hadoop (HDFS), lo que lo convierte en una función central de Hadoop.
MapReduce permite el procesamiento concurrente dividiendo conjuntos masivos de datos en partes más pequeñas y procesándolos en paralelo en servidores Hadoop para agregar datos de un clúster y devolver el resultado a una aplicación.
Procesamiento de datos
Tanto Spark como MapReduce destacan en el procesamiento de diferentes tipos de datos. Sin embargo, la mayor diferencia entre los dos es que Spark incluye casi todo lo que necesita para sus necesidades de procesamiento de datos, mientras que MapReduce realmente solo destaca en el procesamiento por lotes (donde es el mejor del mercado).
Entonces, si está buscando una navaja suiza en procesamiento de datos, Spark es lo que busca. Si, por el contrario, desea una gran potencia de procesamiento por lotes, MapReduce es su herramienta.
Recuperación de fallos
Esta es un área donde los dos son bastante diferentes. Spark realiza todo el procesamiento de datos en la RAM, lo que la hace muy rápida, pero no muy capaz de recuperarse de fallas. Si Spark experimenta una falla, la recuperación de datos será considerablemente más desafiante porque los datos se procesarán en una memoria volátil.
MapReduce, por otro lado, maneja el procesamiento de datos de una manera más estandarizada (en almacenamiento local). Esto significa que si MapReduce encuentra una falla, puede continuar donde lo dejó cuando vuelva a estar en línea.
En otras palabras, si se está recuperando de una falla (como una pérdida de energía), MapReduce es la mejor opción.
Operabilidad
En pocas palabras, Spark es mucho más fácil de programar que MapReduce. Spark no solo es interactivo (para que los desarrolladores puedan ejecutar comandos y obtener comentarios inmediatos), sino que también incluye bloques de construcción para simplificar el proceso de desarrollo. También encontrará API integradas para Python , Java y Scala.
MapReduce, por otro lado, es considerablemente más difícil de desarrollar. No hay modo interactivo ni API integradas. Para aprovechar MapReduce al máximo, es posible que sus desarrolladores deban confiar en herramientas de terceros para ayudar con el proceso.
Actuación
Si el rendimiento es lo primero en su lista, Spark es la elección correcta. Debido a que procesa datos en la memoria (RAM) en lugar de un almacenamiento local más lento, la diferencia entre los dos es considerable (siendo Spark hasta 100 veces más rápido que MapReduce ).
La única advertencia es que, debido a la naturaleza del procesamiento en memoria, si se corta la energía de un servidor, se perderán datos. Sin embargo, si necesitas exprimir la mayor velocidad posible, no puedes equivocarte con Spark.
Seguridad
Este es bastante simple. Al trabajar con Spark, encontrará muy pocas herramientas y funciones de seguridad, lo que puede hacer que sus datos sean vulnerables. Y si bien existen métodos para proteger mejor Spark (como la autenticación Kerberos), no es exactamente un proceso fácil.
Por otro lado, tanto Knox Gateway como Apache Sentry están disponibles para MapReduce para ayudar a que la plataforma sea considerablemente más segura. Si bien requiere esfuerzo proteger Spark y MapReduce, encontrará que este último es más seguro desde el primer momento.
Conclusión
Para simplificar la elección: si quieres velocidad, quieres el Spark. Si quieres confiabilidad, quieres MapReduce. Realmente se puede ver a través de una lente tan básica. De cualquier manera, querrás considerar una de estas herramientas si te tomas en serio el Big Data.
Fuente: BairesDev
