Perbedaan Antara Hadoop dan Spark

Salah satu masalah terbesar sehubungan dengan Big Data adalah bahwa sejumlah besar waktu dihabiskan untuk menganalisis data yang mencakup identifikasi, pembersihan, dan pengintegrasian data. Volume data yang besar dan kebutuhan analisis data mengarah pada ilmu data. Tetapi seringkali data tersebar di banyak aplikasi dan sistem bisnis yang membuat mereka sedikit sulit untuk dianalisis. Jadi, data perlu direkayasa ulang dan diformat ulang agar lebih mudah dianalisis. Ini membutuhkan solusi yang lebih canggih untuk membuat informasi lebih mudah diakses oleh pengguna. Apache Hadoop adalah salah satu solusi yang digunakan untuk menyimpan dan memproses data besar, bersama dengan sejumlah alat data besar lainnya termasuk Apache Spark. Tetapi kerangka mana yang tepat untuk pemrosesan dan analisis data - Hadoop atau Spark? Ayo cari tahu.

Apache Hadoop

Hadoop adalah merek dagang terdaftar dari Apache Software Foundation dan kerangka kerja open-source yang dirancang untuk menyimpan dan memproses set data yang sangat besar di seluruh cluster komputer. Ini menangani data skala sangat besar dengan biaya masuk akal dalam waktu yang wajar. Selain itu, ia juga menyediakan mekanisme untuk meningkatkan kinerja komputasi pada skala. Hadoop menyediakan kerangka kerja komputasi untuk menyimpan dan memproses Big Data menggunakan model pemrograman Google MapReduce. Ia dapat bekerja dengan server tunggal atau meningkatkan skala termasuk ribuan mesin komoditas. Meskipun, Hadoop dikembangkan sebagai bagian dari proyek open-source dalam Yayasan Perangkat Lunak Apache berdasarkan paradigma MapReduce, hari ini ada berbagai distribusi untuk Hadoop. Namun, MapReduce masih merupakan metode penting yang digunakan untuk agregasi dan penghitungan. Ide dasar yang menjadi dasar MapReduce adalah pemrosesan data paralel.

Apache Spark

Apache Spark adalah mesin komputasi cluster open-source dan satu set perpustakaan untuk pemrosesan data skala besar pada kluster komputer. Dibangun di atas model Hadoop MapReduce, Spark adalah mesin open-source yang paling aktif dikembangkan untuk membuat analisis data lebih cepat dan membuat program berjalan lebih cepat. Ini memungkinkan analitik real-time dan canggih pada platform Apache Hadoop. Inti dari Spark adalah mesin komputasi yang terdiri dari penjadwalan, distribusi dan pemantauan aplikasi yang terdiri dari banyak tugas komputasi. Tujuan utama penggeraknya adalah untuk menawarkan platform terpadu untuk menulis aplikasi Big Data. Spark awalnya lahir di laboratorium APM di University of Berkeley dan sekarang merupakan salah satu proyek open-source teratas di bawah portofolio Apache Software Foundation. Kemampuan komputasi dalam memori yang tak tertandingi memungkinkan aplikasi analitik berjalan hingga 100 kali lebih cepat di Apache Spark daripada teknologi serupa lainnya di pasaran saat ini.

Perbedaan antara Hadoop dan Spark

Kerangka

- Hadoop adalah merek dagang terdaftar dari Apache Software Foundation dan kerangka kerja open-source yang dirancang untuk menyimpan dan memproses set data yang sangat besar di seluruh cluster komputer. Pada dasarnya, ini adalah mesin pengolah data yang menangani data skala sangat besar dengan biaya yang wajar dalam waktu yang wajar. Apache Spark adalah mesin komputasi cluster open-source yang dibangun di atas model Hadoop's MapReduce untuk pemrosesan data skala besar dan analisis pada cluster komputer. Spark memungkinkan analitik real-time dan canggih pada platform Apache Hadoop untuk mempercepat proses komputasi Hadoop.

Performa

- Hadoop ditulis dalam Java sehingga diperlukan penulisan baris panjang kode yang membutuhkan waktu lebih lama untuk pelaksanaan program. Implementasi Hadoop MapReduce yang awalnya dikembangkan adalah inovatif tetapi juga cukup terbatas dan juga tidak terlalu fleksibel. Apache Spark, di sisi lain, ditulis dalam bahasa Scala yang ringkas dan elegan untuk membuat program berjalan lebih mudah dan lebih cepat. Bahkan, ia mampu menjalankan aplikasi hingga 100 kali lebih cepat daripada tidak hanya Hadoop tetapi juga teknologi serupa lainnya di pasaran.

Kemudahan penggunaan

- Paradigma Hadoop MapReduce inovatif tetapi cukup terbatas dan tidak fleksibel. Program MapReduce dijalankan secara batch dan berguna untuk agregasi dan penghitungan dalam skala besar. Sebaliknya, Spark menyediakan API yang konsisten dan dapat disusun yang dapat digunakan untuk membangun aplikasi dari potongan-potongan kecil atau dari perpustakaan yang ada. API Spark juga dirancang untuk memungkinkan kinerja tinggi dengan mengoptimalkan berbagai pustaka dan fungsi yang disusun bersama dalam program pengguna. Dan karena Spark menyimpan sebagian besar data input dalam memori, berkat RDD (Resilient Distributed Dataset), itu menghilangkan kebutuhan untuk memuat beberapa kali ke dalam memori dan penyimpanan disk..

Biaya

- Sistem File Hadoop (HDFS) adalah cara yang hemat biaya untuk menyimpan volume data yang besar baik terstruktur maupun tidak terstruktur di satu tempat untuk analisis mendalam. Biaya Hadoop per terabyte jauh lebih murah daripada biaya teknologi manajemen data lainnya yang digunakan secara luas untuk memelihara gudang data perusahaan. Spark, di sisi lain, bukanlah pilihan yang lebih baik dalam hal efisiensi biaya karena memerlukan banyak RAM untuk menyimpan data dalam memori, yang meningkatkan cluster, maka biayanya sedikit, dibandingkan dengan Hadoop.

Hadoop Vs. Spark: Grafik Perbandingan

Ringkasan Hadoop vs. Spark

Hadoop bukan hanya alternatif yang ideal untuk menyimpan sejumlah besar data terstruktur dan tidak terstruktur dengan cara yang hemat biaya, Hadoop juga menyediakan mekanisme untuk meningkatkan kinerja komputasi pada skala besar. Meskipun, awalnya dikembangkan sebagai proyek open source Apache Software Foundation berdasarkan model Google MapReduce, ada berbagai distribusi yang tersedia untuk Hadoop hari ini. Apache Spark dibangun di atas model MapReduce untuk memperluas efisiensinya untuk menggunakan lebih banyak jenis komputasi termasuk Stream Processing dan Query Interactive. Spark memungkinkan analitik real-time dan canggih pada platform Apache Hadoop untuk mempercepat proses komputasi Hadoop.