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Comparaison des big data frameworks : Hadoop vs Spark

Le volume de données collectées par les entreprises a connu une croissance exponentielle. Pour y faire face, il existe un nombre croissant de systèmes distribués pour gérer cette masse de données. Ces systèmes diffèrent à bien des égards et certains peuvent ne pas convenir à votre entreprise. Alors, comment décider lequel vous convient le mieux ? Nous allons vous fournir une comparaison des deux systèmes les plus populaires : Spark et Hadoop.

L'histoire des grandes plateformes de traitement de données - Hadoop et Spark 

Hadoop a été largement utilisé ces dix dernières années. Il a aidé de nombreuses entreprises à résoudre des problèmes de tolérance aux pannes et de distribution des calculs. Cela a permis à chacun d'entrer plus facilement dans le monde des grandes données. Quelques années après le succès de Hadoop, Spark a fait son apparition. Il possède une interface plus intuitive et n'est pas difficile à utiliser. Spark est rapidement devenu l'outil standard pour l'analyse des grandes données.

Comment savez-vous lequel est le bon pour votre entreprise ? 

Découvrons-en plus sur les deux.

Hadoop

logo hadoop

Hadoop est un projet de Yahoo qui a débuté en 2006. Il est rapidement devenu l'une des plateformes open-source Apache les plus populaires. Le cadre est basé sur Java mais peut être accessible avec de nombreux langages de programmation (par exemple, Python).

Il se compose de quelques éléments clés :


Hadoop Distributed File System :
pour stocker des fichiers dans un format natif Hadoop et les paralléliser sur un cluster.


MapReduce :
qui traite et combine les données en parallèle pour fournir à l'utilisateur les résultats souhaités.


Yet Another Resource Negotiator :
qui coordonne l'exécution des applications.


Hadoop Common :
le quatrième module, qui est en fait un ensemble de bibliothèques communes dont dépendent d'autres modules.

Les entreprises peuvent accéder à Hadoop par le biais de la distribution Apache et de nombreux autres fournisseurs.

Spark 

logo apache spark

Spark a été inventé six ans après Hadoop à l'université de Berkeley. C'est aujourd'hui un cadre avancé pour le traitement des données en parallèle dans un cluster. Les données collectées sont traitées dans la mémoire vive. Il peut gérer le traitement des données de manière autonome ou travailler avec Hadoop (ou d'autres plateformes), qui pourrait être la source des données. 

Les principales composantes de Spark sont les suivantes : 

Spark Core : le moteur qui s'occupe de la programmation et de l'optimisation, tout en permettant à Sparks de communiquer avec le système de fichiers approprié.

Spark SQL : le module qui permet au cadre de recueillir des informations sur les données structurées et leur traitement.

Spark streaming : la composante qui permet le traitement des flux de données en direct.

MLLib : une bibliothèque composée d'algorithmes d'apprentissage machine, qui facilite l'apprentissage machine et garantit l'évolutivité.

GraphX : une bibliothèque qui permet à la plate-forme de traiter les problèmes de graphes et de streaming.

Si vous recherchez les solutions les plus avancées pour votre traitement de données, pensez à profiter de Spark. Les experts de DS Stream peuvent vous aider à optimiser Spark.

Hadoop vs Apache Spark

Malheureusement, il n'y a pas de bonne réponse à la question de savoir quelle plate-forme est la meilleure. Chacune manque de caractéristiques que l'autre possède. C'est pourquoi les deux plates-formes sont souvent combinées, car ensemble, elles constituent une solution très puissante et efficace.

Traitement des données 

Hadoop est capable de répartir de grands ensembles de données sur un cluster afin d'effectuer des analyses parallèles. Cela le rend idéal pour le traitement par lots. C'est un bon moyen de traiter efficacement une grande quantité de données qui ont été collectées et stockées au fil du temps. D'autre part, Spark est un meilleur choix pour l'analyse itérative et en temps réel des données. 

Performance 

Apache Spark est certainement plus performant que Hadoop. Il nécessite moins de temps pour les opérations de lecture et d'écriture et fonctionne en mémoire, tandis que les performances de Hadoop dépendent des vitesses de lecture et d'écriture du disque utilisé. 

Évolutivité 

Les deux cadres sont assez évolutifs, bien qu'il soit plus facile de faire évoluer Hadoop, car Spark repose sur la mémoire vive. 

Facilité d'utilisation 

Spark est beaucoup plus convivial, ce qui en facilite l'utilisation. Spark prend également en charge de nombreux langages, de sorte que les API peuvent être écrites avec Java, Scala, Python ou Spark SQL. Hadoop n'utilise que Java et Python et est moins intuitif pour l'utilisateur. 

Gestion des horaires et des ressources 

Spark est livré avec des outils intégrés utiles pour la gestion des ressources. Hadoop a besoin d'outils externes à cet effet. 

Sécurité 

Spark n'offre aucune sécurité. Pour lutter contre ce problème, elle est souvent intégrée à Hadoop. Hadoop, en revanche, est très sûr. 

L'apprentissage machine 

Spark est bien meilleur pour l'apprentissage machine car il dispose de la MLLib et d'un traitement rapide en mémoire. 

Coût

Les deux sont des plates-formes à code source ouvert, mais leur utilisation entraînera certaines dépenses. Hadoop est coûteux à gérer. Pour Spark, la principale dépense est la conséquence du traitement coûteux en mémoire.

Choisir la meilleure technologie n'est jamais facile, il faut toujours peser le pour et le contre d'une solution donnée et se souvenir de consulter un expert avant de prendre sa décision.