Contenido
- ¿Qué es Apache Spark?
- Por qué Spark es tan importante sobre Hadoop
- ¿Cuáles son las características únicas de Sparks?
- Por qué Spark no es un reemplazo para Hadoop
- Lo que las empresas piensan sobre Spark y Hadoop
- Implementaciones prácticas
- Conclusión
Fuente: Snake3d / Dreamstime.com
Para llevar:
Apache Spark es una herramienta de código abierto para procesar grandes datos que está progresando (y de alguna manera, superando) a Hadoop.
Apache Hadoop ha sido la base de las aplicaciones de big data durante mucho tiempo y se considera la plataforma de datos básica para todas las ofertas relacionadas con big data. Sin embargo, la base de datos en memoria y el cómputo están ganando popularidad debido a un rendimiento y resultados más rápidos. Apache Spark es un nuevo marco que utiliza capacidades en memoria para ofrecer un procesamiento rápido (casi 100 veces más rápido que Hadoop). Por lo tanto, el producto Spark se usa cada vez más en un mundo de big data, y principalmente para un procesamiento más rápido.
¿Qué es Apache Spark?
Apache Spark es un marco de código abierto para procesar grandes volúmenes de datos (big data) con velocidad y simplicidad. Es adecuado para aplicaciones de análisis basadas en big data. Spark se puede usar con un entorno Hadoop, independiente o en la nube. Fue desarrollado en la Universidad de California y luego ofrecido a la Apache Software Foundation. Por lo tanto, pertenece a la comunidad de código abierto y puede ser muy rentable, lo que permite a los desarrolladores aficionados trabajar con facilidad. (Para obtener más información sobre el código abierto de Hadoops, consulte ¿Cuál es la influencia del código abierto en el ecosistema Apache Hadoop?)
El objetivo principal de Spark es que ofrece a los desarrolladores un marco de aplicación que funciona alrededor de una estructura de datos centrada. Spark también es extremadamente poderoso y tiene la capacidad innata de procesar rápidamente grandes cantidades de datos en un corto período de tiempo, lo que ofrece un rendimiento extremadamente bueno.Esto lo hace mucho más rápido que lo que se dice que es su competidor más cercano, Hadoop.
Por qué Spark es tan importante sobre Hadoop
Apache Spark siempre ha sido conocido por superar a Hadoop en varias características, lo que probablemente explica por qué sigue siendo tan importante. Una de las principales razones para esto sería considerar su velocidad de procesamiento. De hecho, como ya se indicó anteriormente, Spark ofrece un procesamiento aproximadamente 100 veces más rápido que MapReduce de Hadoop para la misma cantidad de datos. También utiliza significativamente menos recursos en comparación con Hadoop, lo que lo hace rentable.
Otro aspecto clave donde Spark tiene la ventaja es en términos de compatibilidad con un administrador de recursos. Se sabe que Apache Spark se ejecuta con Hadoop, al igual que MapReduce, sin embargo, este último actualmente solo es compatible con Hadoop. En cuanto a Apache Spark, sin embargo, puede funcionar con otros administradores de recursos como YARN o Mesos. Los científicos de datos a menudo citan esto como una de las áreas más grandes donde Spark realmente supera a Hadoop.
Cuando se trata de facilidad de uso, Spark vuelve a ser mucho mejor que Hadoop. Spark tiene API para varios idiomas, como Scala, Java y Python, además de tener Spark SQL. Es relativamente simple escribir funciones definidas por el usuario. También cuenta con un modo interactivo para ejecutar comandos. Hadoop, por otro lado, está escrito en Java y se ha ganado la reputación de ser bastante difícil de programar, aunque tiene herramientas que ayudan en el proceso. (Para obtener más información sobre Spark, consulte Cómo Apache Spark ayuda al desarrollo rápido de aplicaciones).
¿Cuáles son las características únicas de Sparks?
Apache Spark tiene algunas características únicas que realmente lo distinguen de muchos de sus competidores en el negocio del procesamiento de datos. Algunos de estos se han resumido brevemente a continuación.
No puede mejorar sus habilidades de programación cuando a nadie le importa la calidad del software.
Spark también tiene una capacidad innata para cargar la información necesaria en su núcleo con la ayuda de sus algoritmos de aprendizaje automático. Esto le permite ser extremadamente rápido.
Apache Spark viene con la capacidad de procesar gráficos o incluso información que es de naturaleza gráfica, lo que permite un análisis fácil con mucha precisión.
Apache Spark tiene MLib, que es un marco diseñado para el aprendizaje automático estructurado. También es predominantemente más rápido en implementación que Hadoop. MLib también es capaz de resolver varios problemas, como lectura estadística, muestreo de datos y pruebas de premisas, por nombrar algunos.
Por qué Spark no es un reemplazo para Hadoop
A pesar del hecho de que Spark tiene varios aspectos en los que supera a Hadoop, todavía hay varias razones por las que realmente no puede reemplazar a Hadoop por el momento.
En primer lugar, Hadoop simplemente ofrece un conjunto de herramientas más grande en comparación con Spark. También tiene varias prácticas que son reconocidas en la industria. Sin embargo, Apache Spark todavía es relativamente joven en el dominio y necesitará algo de tiempo para ponerse a la altura de Hadoop.
MapReduce de Hadoop también ha establecido ciertos estándares de la industria cuando se trata de ejecutar operaciones completas. Por otro lado, todavía se cree que Spark no está completamente listo para operar con total confiabilidad. A menudo, las organizaciones que usan Spark necesitan ajustarlo para prepararlo para su conjunto de requisitos.
MapReduce de Hadoop, que ha existido durante más tiempo que Spark, también es más fácil de configurar. Sin embargo, este no es el caso de Spark, dado que ofrece una plataforma completamente nueva que realmente no ha probado parches en bruto.
Lo que las empresas piensan sobre Spark y Hadoop
Muchas empresas ya han comenzado a utilizar Spark para sus necesidades de procesamiento de datos, pero la historia no termina ahí. Seguramente tiene varios aspectos fuertes que lo convierten en una increíble plataforma de procesamiento de datos. Sin embargo, también viene con una buena cantidad de inconvenientes que deben corregirse.
Es una noción de la industria que Apache Spark está aquí para quedarse e incluso es posiblemente el futuro para las necesidades de procesamiento de datos. Sin embargo, todavía necesita someterse a un gran trabajo de desarrollo y pulido que le permita aprovechar realmente su potencial.
Implementaciones prácticas
Apache Spark ha sido y sigue siendo empleado por numerosas compañías que satisfacen sus requisitos de procesamiento de datos. Una de las implementaciones más exitosas fue realizada por Shopify, que buscaba seleccionar tiendas elegibles para colaboraciones comerciales. Sin embargo, su almacén de datos se agotaba cuando quería entender los productos que vendían sus clientes. Con la ayuda de Spark, la compañía pudo procesar varios millones de registros de datos y luego procesar 67 millones de registros en pocos minutos. También determinó qué tiendas eran elegibles.
Usando Spark, Pinterest puede identificar tendencias en desarrollo y luego lo usa para comprender el comportamiento de los usuarios. Esto permite un mejor valor en la comunidad de Pinterest. Spark también está siendo utilizado por TripAdvisor, uno de los sitios de información de viajes más grandes del mundo, para acelerar sus recomendaciones a los visitantes.
Conclusión
No se puede dudar de la destreza de Apache Spark, incluso en la actualidad, y del conjunto único de características que aporta a la mesa. Su potencia y velocidad de procesamiento, junto con su compatibilidad, marcan la pauta para varias cosas que vendrán en el futuro. Sin embargo, también tiene varias áreas en las que necesita mejorar, si realmente quiere alcanzar su máximo potencial. Si bien Hadoop todavía gobierna el gallinero en la actualidad, Apache Spark tiene un futuro brillante por delante y es considerado por muchos como la plataforma futura para los requisitos de procesamiento de datos.