Embora Spark e MapReduce compartilhem alguns princípios semelhantes, eles são peças de tecnologia muito diferentes. O que são e o que fazem?
Grandes dados requer ferramentas muito específicas. Sem eles, sua capacidade de trabalhar com grandes quantidades de dados será bastante prejudicada. Dado que todas as empresas em todo o mundo dependem de dados para se manterem competitivas, é fundamental que a sua empresa conheça (e utilize) as ferramentas certas para o trabalho.
Você pode pensar que tal decisão se limitaria à escolha do banco de dados certo para a tarefa. Embora essa seja uma das escolhas mais importantes que você precisará fazer, não será a última. Na verdade, diversas ferramentas são necessárias para se aventurar com sucesso no domínio do big data.
Duas dessas ferramentas são Spark e MapReduce. Quais são essas ferramentas e qual a diferença entre elas? Estas são perguntas importantes que você deve perguntar e responder. Felizmente, estamos aqui para ajudar a facilitar a resposta à pergunta iminente: “Qual é a diferença entre Spark e MapReduce?” Ambas as ferramentas são estruturas que se tornaram absolutamente cruciais para muitas empresas que dependem de Big Data, mas são fundamentalmente diferentes.
Vamos nos aprofundar e ver qual é a diferença entre essas duas estruturas. Veremos isso através das lentes de 5 categorias diferentes: Processamento de dados, Recuperação de falhas, Operabilidade, Desempenho e Segurança. Antes de abordarmos essas questões, vamos primeiro descobrir quais são essas duas ferramentas.
O que é faísca?
Spark é um software de código aberto, de uso geral e unificado mecanismo de análise usado para processar grandes quantidades de dados. O mecanismo de processamento de banco de dados principal do Spark funciona com bibliotecas para aprendizado de máquina SQL, computação gráfica e processamento de fluxo.
O Spark é compatível com Java, Python, Scala e R e é usado por desenvolvedores de aplicativos e cientistas de dados para consultar, analisar e transformar dados rapidamente em escala. O Spark é frequentemente usado para trabalhos em lote de ETL e SQL em conjuntos de dados massivos, processamento de streaming de dados de dispositivos IoT, vários tipos de sensores e sistemas financeiros, bem como aprendizado de máquina.
O que é MapReduce?
MapReduce é um modelo/padrão de programação dentro da estrutura Apache Hadoop, usado para acessar armazenamentos de dados massivos no Hadoop File System (HDFS), o que o torna uma função central do Hadoop.
O MapReduce possibilita o processamento simultâneo dividindo conjuntos massivos de dados em pedaços menores e processando-os em paralelo em servidores Hadoop para agregar dados de um cluster e retornar a saída para um aplicativo.
Processamento de dados
Tanto o Spark quanto o MapReduce são excelentes no processamento de diferentes tipos de dados. A maior diferença entre os dois, entretanto, é que o Spark inclui quase tudo que você precisa para suas necessidades de processamento de dados, enquanto o MapReduce realmente só se destaca no processamento em lote (onde é o melhor do mercado).
Então, se você está procurando um canivete suíço de processamento de dados, Spark é o que você deseja. Se, por outro lado, você deseja um grande poder de processamento em lote, o MapReduce é a sua ferramenta.
Recuperação de falhas
Esta é uma área onde os dois são bastante diferentes. O Spark faz todo o processamento de dados na RAM, o que o torna muito rápido, mas pouco apto à recuperação de falhas. Caso o Spark sofra uma falha, a recuperação de dados será consideravelmente mais desafiadora porque os dados serão processados em memória volátil.
O MapReduce, por outro lado, lida com o processamento de dados de uma forma mais padronizada (no armazenamento local). Isso significa que se o MapReduce encontrar uma falha, ele poderá continuar de onde parou quando estiver online novamente.
Em outras palavras, se estiver se recuperando de uma falha (como uma perda de energia), o MapReduce é a melhor opção.
Operabilidade
Simplificando, o Spark é muito mais fácil de programar do que o MapReduce. O Spark não é apenas interativo (para que os desenvolvedores possam executar comandos e obter feedback imediato), mas também inclui blocos de construção para simplificar o processo de desenvolvimento. Você também encontrará APIs integradas para Phyton, Javae Scala.
O MapReduce, por outro lado, é consideravelmente mais desafiador para desenvolver. Não há modo interativo nem APIs integradas. Para aproveitar ao máximo o MapReduce, seus desenvolvedores podem precisar contar com ferramentas de terceiros para ajudar no processo.
Desempenho
Se o desempenho está no topo da sua lista, o Spark é a escolha certa. Como processa dados na memória (RAM) em vez de em um armazenamento local mais lento, a diferença entre os dois é considerável (com o Spark sendo de até 100 vezes mais rápido que MapReduce).
A única ressalva é que, devido à natureza do processamento na memória, se você perder energia em um servidor, perderá dados. No entanto, se você precisar extrair o máximo de velocidade possível, não há como errar com o Spark.
Segurança
Este é bastante simples. Ao trabalhar com o Spark, você encontrará muito menos ferramentas e recursos de segurança, o que pode tornar seus dados vulneráveis. E embora existam métodos para proteger melhor o Spark (como a autenticação Kerberos), não é exatamente um processo fácil.
Por outro lado, tanto o Knox Gateway quanto o Apache Sentry estão prontamente disponíveis para MapReduce para ajudar a tornar a plataforma consideravelmente mais segura. Embora seja necessário um esforço para proteger o Spark e o MapReduce, você achará o último mais seguro “pronto para usar”.
Conclusão
Para tornar a escolha simples: Se você quer velocidade, você quer o Spark. Se você quer confiabilidade, você quer o MapReduce. Realmente pode ser visto através de lentes tão básicas. De qualquer forma, você vai querer considerar uma dessas ferramentas se leva Big Data a sério.
Fonte: BairesDev
