Apache Spark est l’un des projets open source les plus actifs de l’écosystème Hadoop et l’une des technologies les plus en vogue aujourd’hui dans le domaine de l’analyse des données volumineuses. MapReduce et Spark sont tous deux des frameworks open source pour le traitement des big data. Cependant, Spark est connu pour son traitement en mémoire et est idéal pour les cas où les données tiennent dans la mémoire, en particulier sur les clusters dédiés. Nous comparons les deux principaux frameworks logiciels pour vous aider à choisir celui qui vous convient le mieux.
Qu’est-ce que Hadoop MapReduce ?
MapReduce est un modèle de programmation dans le cadre Hadoop pour l’informatique distribuée basé sur Java. Il est utilisé pour accéder aux données volumineuses du système de fichiers Hadoop (HDFS). Il s’agit d’une manière de structurer votre calcul qui permet de l’exécuter facilement sur un grand nombre de machines. Il permet une extensibilité massive sur des centaines ou des milliers de serveurs dans un cluster Hadoop. Il permet d’écrire des tâches distribuées et évolutives avec peu d’efforts. Il remplit deux fonctions essentielles : il filtre et distribue le travail aux différents nœuds du cluster ou de la carte. Il est utilisé pour l’analyse de données à grande échelle en utilisant plusieurs machines dans le cluster. Un cadre MapReduce est généralement un processus en trois étapes : Map, Shuffle et Reduce.
Qu’est-ce que Apache Spark ?
Spark est un framework big data open source ultra rapide, largement considéré comme le successeur du framework MapReduce pour le traitement des big data. Spark est une amélioration Hadoop de MapReduce utilisée pour les charges de travail de big data. Pour une organisation qui a des quantités massives de données à analyser, Spark offre un moyen rapide et facile d’analyser ces données sur l’ensemble d’une grappe d’ordinateurs. Il s’agit d’un moteur d’analyse unifié multilingue pour le big data et l’apprentissage automatique. Son modèle de programmation unifié en fait le meilleur choix pour les développeurs d’applications analytiques riches en données. Il a vu le jour en 2009 en tant que projet de recherche au sein de l’AMPLab de l’UC Berkley, un effort collaboratif impliquant des étudiants, des chercheurs et des professeurs.
Différence entre MapReduce et Spark
Traitement des données
– Hadoop traite les données par lots et MapReduce opère par étapes séquentielles en lisant les données du cluster et en effectuant ses opérations sur les données. Les résultats sont ensuite retranscrits sur le cluster. Il s’agit d’un moyen efficace de traiter de grands ensembles de données statiques. Spark, quant à lui, est un moteur de traitement de données distribué à usage général qui traite les données en parallèle sur un cluster. Il effectue un traitement graphique et en temps réel des données.
Performance
– Hadoop MapReduce est relativement plus lent car il effectue des opérations sur le disque et ne permet pas de réaliser des analyses en temps quasi réel à partir des données. Spark, en revanche, est conçu de manière à transformer les données en mémoire et non en E/S sur disque, ce qui réduit le temps de traitement. Spark est en fait 100 fois plus rapide en mémoire et 10 fois plus rapide sur disque. Contrairement à MapReduce, il peut traiter des données en temps réel.
Coût
– Hadoop fonctionne à moindre coût car il s’agit d’un logiciel libre et il nécessite plus de mémoire sur disque qui est une denrée relativement peu coûteuse. Spark nécessite plus de mémoire vive, ce qui signifie que la mise en place de clusters Spark peut être plus coûteuse. En outre, Spark est relativement nouveau, de sorte que les experts en Spark sont rares et plus coûteux.
Tolérance de panne
– MapReduce est strictement basé sur le disque, ce qui signifie qu’il utilise un stockage persistant. Bien que les deux offrent un certain niveau de gestion des défaillances, la tolérance aux pannes de Spark est principalement basée sur ses opérations RDD (Resilient Distributed Datasets, ensembles de données distribuées résilientes). RDD est la pierre angulaire d’Apache Spark. Hadoop est naturellement tolérant aux pannes car il est conçu pour répliquer les données sur plusieurs nœuds.
Facilité d’utilisation
– MapReduce n’a pas de mode interactif et est assez complexe. Il doit gérer des API de bas niveau pour traiter les données, ce qui nécessite beaucoup de codage, et le codage requiert une connaissance des structures de données impliquées. Spark est conçu de bas en haut pour la performance et la facilité d’utilisation, ce qui provient de son modèle de programmation général. De plus, les programmes parallèles ressemblent beaucoup à des programmes séquentiels, ce qui facilite leur développement.
Résumé
La principale différence entre les deux frameworks est que MapReduce traite les données sur disque alors que Spark traite et conserve les données en mémoire pour les étapes suivantes. Par conséquent, Spark est 100 fois plus rapide en mémoire et 10 fois plus rapide sur disque que MapReduce. Hadoop utilise MapReduce pour traiter les données, tandis que Spark utilise des ensembles de données distribuées résilientes (RDD). Spark est une amélioration Hadoop de MapReduce pour le traitement des données volumineuses. Alors que MapReduce est toujours utilisé pour l’analyse de données à grande échelle, Spark est devenu le cadre de traitement privilégié dans les environnements Hadoop.
Pourquoi Spark est-il plus rapide que MapReduce ?
Spark traite et conserve les données en mémoire pour les étapes suivantes, ce qui le rend 100 fois plus rapide pour les données en RAM et jusqu’à 10 fois plus rapide pour les données en stockage. Ses RDD permettent d’effectuer plusieurs opérations de mapping en mémoire, alors que MapReduce doit écrire les résultats intermédiaires sur un disque.
Spark a-t-il besoin de MapReduce ?
Spark n’utilise pas ou n’a pas besoin de MapReduce, mais seulement l’idée de MapReduce et non l’implémentation exacte.