Apache Spark frente a Hadoop: Una comparación en profundidad

​Hadoop y Spark son los principales marcos de infraestructura de big data. Se utilizan para procesar y almacenar grandes conjuntos de datos.

Spark apareció en 2006 e inmediatamente se hizo muy popular entre diversos usuarios, como proveedores de software, desarrolladores y vendedores independientes. Sin embargo, desde la creación de Spark, siempre hay discusiones comparativas sobre qué opción es mejor Hadoop o Spark, y por qué. Hemos decidido explicar la principal diferencia entre estos frameworks para que tenga una idea más clara de cuál se adaptará mejor a sus necesidades.

Entendiendo Hadoop

Hadoop es un marco Java que se utiliza para el procesamiento de grandes conjuntos de datos y el almacenamiento distribuido. Lo más importante aquí es la distribución, porque las cantidades de datos son enormes y no pueden ser analizadas por un solo ordenador.

Con la ayuda de este marco, se hizo posible dividir grandes colecciones de datos en partes más pequeñas y distribuirlas entre nodos (máquinas incorporadas) que crean clústeres. La tarea de la analítica de big data consiste en dividir la tarea equitativamente para obtener un mayor nivel de rendimiento. Esto no influirá en la experiencia de los usuarios, ya que todas estas partes se mostrarán como una unidad.

Hadoop puede funcionar de dos formas: como clúster multinodo y como clúster de un solo nodo. El más común es considerado como un cluster multi-nodos donde cada nodo funciona en una VM individual. Se necesitan cientos de unidades para procesar los volúmenes de big data.

Gracias a Hadoop, los usuarios no experimentan las complejidades de un sistema distribuido y tienen acceso a una API abstraída. Hay un par de componentes en el procesamiento distribuido, y algunos de ellos son:

• HDFS o Sistema de archivos distribuido. Este componente almacena y paraleliza archivos en un clúster. Los datos estructurados y no estructurados de grandes volúmenes se almacenan en el clúster.
• YARN es la abreviatura de Yet Another Resource Negotiator (Otro negociador de recursos). Es responsable de la coordinación de los tiempos de ejecución de las aplicaciones.
• Hadoop Core o Common tiene ciertas utilidades y librerías de las que dependen otros módulos.
• MapReduce. Este algoritmo funciona procesando los datos en paralelo para que los usuarios tengan acceso al resultado necesario.

Ahora que ya conoces las capas funcionales del cluster como YARN, MapReduce y HDFS, vamos a hablar del tipo de nodos existentes. El primero a mencionar es el Master. Este nodo coordina y controla las 2 funciones clave.

El nodo esclavo o trabajador es responsable del almacenamiento de datos y de la ejecución de los cálculos tras recibir las instrucciones del nodo maestro.

El nodo Gateway/Client/Edge funciona como interfaz entre la red exterior y el clúster. Este tipo de nodo se encarga de cargar los datos en el clúster, explicar el procesamiento de los datos y mostrar el resultado.

Ventajas e inconvenientes de utilizar Hadoop

Por supuesto, como cualquier otro framework, Hadoop tiene sus ventajas e inconvenientes. No existen soluciones ideales para todos los usuarios, por lo que todo el mundo debería conocer a fondo las ventajas y desventajas para poder elegir la solución adecuada a sus necesidades específicas.

Ventajas de Hadoop

• Precio. Hadoop es una opción perfecta en caso de que no quiera pagar de más, ¿y quién quiere? Este marco de trabajo de código abierto le ahorrará mucho dinero si lo compara con las bases de datos relacionales. El problema con las bases de datos relacionales está relacionado con el almacenamiento de grandes volúmenes de datos y eso es caro. Para minimizar el gasto, las empresas que utilizaban este método tradicional intentaban eliminar los datos en bruto y eso no da los mejores resultados. Con Hadoop, los usuarios disponen de un marco de trabajo gratuito y hardware básico (también la opción más barata posible).
• Flexibilidad. Hadoop funciona con cualquier tipo de datos, ya sean no estructurados (vídeos e imágenes), estructurados (SQL) o semiestructurados (JSON y XML). Con este nivel de flexibilidad, las empresas pueden analizar rápidamente datos de correos electrónicos y redes sociales.  
• Escalabilidad. Es una gran opción si busca escalabilidad. Los grandes volúmenes de información se dividen en varias máquinas con procesamiento paralelo. En función de las necesidades, el número de estos nodos puede reducirse o aumentarse fácilmente.
• Tráfico de red mínimo. El sistema funciona de tal manera que cada tarea se divide en pequeñas subtareas y sólo entonces cada una se asigna al nodo disponible. Cada nodo es responsable de procesar una pequeña porción de datos, lo que minimiza el tráfico de red.
• Velocidad. En Hadoop, grandes volúmenes de datos se dividen en pequeños bloques de datos y se distribuyen entre nodos. Todos estos databricks se procesan en paralelo, lo que aumenta drásticamente el nivel de rendimiento. La velocidad es especialmente crucial cuando se trabaja con grandes volúmenes de datos no estructurados.
• Tolerancia a fallos. Hadoop crea tres copias de cada bloque y las guarda en varios nodos. Gracias a este enfoque, los datos siempre están disponibles en caso de que uno de los sistemas falle.

Inconvenientes de Hadoop

• No es la mejor opción para archivos pequeños.
• Probables problemas de estabilidad.
• Diseñado totalmente en Java.
• Bajo rendimiento en entornos de datos pequeños.

Entendiendo Spark

Apache Spark también es un marco de código abierto que se utiliza para procesar big data. Este sistema funciona optimizando la ejecución de consultas y el almacenamiento en caché en memoria. Esto se hace para el procesamiento más rápido de los datos.

Se considera más rápido porque Spark utiliza RAM y, por supuesto, dicho procesamiento es más rápido si se compara con las unidades de disco. Hay varios propósitos para el uso de Spark, como la creación de tuberías de datos, el trabajo con flujos de datos y gráficos, el uso de SQL distribuido, la integración de la información en una base de datos, el uso de algoritmos de aprendizaje automático, y más.

Los componentes de Apache Spark son:

• Núcleo de Apache Spark. Es como una base para todas las demás funcionalidades o motores de ejecución generales. El núcleo proporciona funciones como la salida, la programación, las operaciones de entrada, el envío de tareas, etc.
• Spark SQL. Se trata de un módulo de Apache diseñado específicamente para tratar datos estructurados. Gracias a SQL, Spark obtiene más detalles sobre los datos y el cálculo que se ha realizado.
• Biblioteca de aprendizaje automático. Esta librería incluye una variedad de algoritmos como clustering, clasificación, filtrado colaborativo y regresión. Además, hay un par de herramientas adicionales para evaluar, construir y ajustar pipelines. Esto hace que sea mucho más fácil de escalar a través del clúster.
• Spark Streaming. Con la ayuda de este elemento, es posible procesar información en tiempo real. Los datos pueden recibirse de fuentes como HDFS, Kafka y Flume.
• GraphX. Se trata de procesar, hacer análisis exploratorios y también computación gráfica en un solo sistema.

Ventajas y desventajas de Spark

Empecemos primero con las ventajas de Apache Spark, algunas de ellas son:

• Facilidad de uso. Debido a la variedad de operadores de alto nivel (más de 80), es mucho más fácil diseñar aplicaciones paralelas.
• Rapidez. Apache Spark es popular entre los científicos de datos principalmente por su velocidad de procesamiento. Si se trata de procesar grandes volúmenes de datos, Spark es mucho más rápido que Hadoop. Además, el uso de RAM se considera beneficioso para las características de velocidad.
• Multilingüe. Hay una diversidad de lenguajes que son compatibles con Spark como Scala, Python, Java, y más.
• Más analítica. Además de reducir y MAP, Apache Spark también soporta algoritmos ML (machine learning), SQL, Streaming, Graph, y más.
• Potente opción. Muchos desafíos pueden ser resueltos fácilmente debido a la baja latencia en el procesamiento de datos. Además, existen bibliotecas para algoritmos de aprendizaje automático y análisis de gráficos.

Desventajas:

• Menos algoritmos.
• Consume muchos recursos de memoria.
• Un mayor nivel de latencia en comparación con Apache fling.
• Problemas con archivos pequeños.

Apache Spark contra Hadoop

Para visualizar las principales diferencias entre Hadoop y Apache Spark, revisemos la siguiente tabla:

Conclusión​

Ahora dispone de información básica sobre las ventajas y desventajas de Hadoop y Spark, su funcionalidad, características de seguridad, escalabilidad, rendimiento, precio y mucho más. Con todas estas características de los frameworks, ahora debe determinar cuál funciona mejor para su situación individual. Intenta tener en cuenta la arquitectura y los objetivos que quiere alcanzar. No hay variantes buenas o malas, hay las que se adaptan a sus necesidades y requisitos y las que no. No se apresure y haga una elección razonable del framework, ya sea Spark o Hadoop.