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MapReduce vs Spark

Las empresas procesan una gran cantidad de datos en cada momento. También quieren información sobre big data. Esto no es posible sin ecosistemas dedicados capaces de procesar datos tan masivos. Hay muchos marcos disponibles para el procesamiento de big data, p. B. Hadoop, Hive, Apache Spark, MapReduce y más. Aprender al menos uno de estos marcos es fundamental para una carrera en análisis de big data, ingeniería de datos o aprendizaje automático. Entonces, ¿cómo sabes qué marco aprender?

Según los puntos de referencia, Apache Spark es más popular porque su implementación es económica. Sin embargo, hay menos profesionales de Spark en el mercado laboral. En comparación, los profesionales de MapReduce están más disponibles. Por lo tanto, si ha decidido seguir una formación en análisis de big data o una carrera en ingeniería de datos, obtenga una certificación Apache Spark ya que la demanda es alta y aumentará sus posibilidades de crecimiento profesional.

¿Qué es Apache Spark?

Apache Spark es un marco de código abierto para procesar grandes cargas de trabajo de datos. Su sistema de procesamiento distribuido ejecuta tareas de ingeniería de datos, ciencia de datos y aprendizaje automático para consultas rápidas y procesamiento por lotes para análisis avanzados en la plataforma Apache Hadoop. Procesa en memoria y maneja múltiples cargas de trabajo en paralelo. El almacenamiento en caché en memoria acelera los algoritmos que llaman a una función en un registro. La reutilización de datos de DataFrames reduce la latencia y convierte a Spark en un motor de procesamiento rápido.

La plataforma admite API nativas fáciles de usar en Python, Java, Scala y R para un entorno flexible y fácil de usar para los desarrolladores. Como marco para el procesamiento por lotes y el procesamiento de secuencias a gran escala, MapReduce puede procesar grandes conjuntos de datos a alta velocidad mientras distribuye tareas simultáneamente en varias computadoras. Al mismo tiempo, permite la reutilización de código en procesamiento por lotes, procesamiento de gráficos, análisis de transmisión en tiempo real y consultas interactivas para un alto rendimiento.

¿Por qué tomar una certificación Spark?

Como un sistema informático de clúster rápido y de propósito general, Spark admite tareas de análisis y procesamiento de datos extensos. Corporaciones globales como Netflix, Conviva, Alibaba, Yahoo, Apple, Google y Facebook confían en Spark por sus inmensas capacidades. Spark tiene una amplia gama de usos en diferentes industrias.

Algunos ejemplos son:

  • Banca: Spark puede detectar transacciones fraudulentas, analizar el gasto de los clientes en busca de referencias y realizar la identificación de patrones para las inversiones.
  • Atención médica: desde el análisis de datos de pacientes hasta la identificación de posibles problemas de salud y el diagnóstico basado en el historial médico, Spark ha encontrado muchos usos.
  • Entretenimiento: las empresas de entretenimiento, como los motores de transmisión de películas y videos, utilizan Spark para presentar anuncios y recomendaciones relevantes en función del comportamiento del usuario. También ayuda a brindar una mejor experiencia de usuario al eliminar el almacenamiento en búfer de la pantalla.
  • Comercio electrónico: se pueden analizar grandes conjuntos de datos para obtener detalles de transacciones en tiempo real, historial de navegación del cliente, abandono del carrito, etc. para recomendaciones personalizadas.
  • Telecomunicaciones: los operadores de telecomunicaciones utilizan Spark para procesar los datos de los clientes a fin de analizar la combinación óptima de productos y minimizar la tarifa del paquete de productos utilizado.

El uso generalizado de Spark en todas las industrias y los muchos casos de uso innovadores son argumentos sólidos para la certificación de Apache Spark. La certificación le ofrece la oportunidad perfecta para aprender sobre una plataforma de análisis y big data líder y de alta demanda y aumentar su empleabilidad.

¿Qué es MapReduce?

MapReduce es un marco basado en Java dentro del ecosistema Hadoop. Es el motor de procesamiento de datos nativo de Hadoop. Su componente distribuido reduce la complejidad de la programación distribuida con dos pasos de proceso: mapeo y colapso. Mientras Map divide los datos en trabajos de procesamiento paralelos, Reduce procesa los datos agregados de la etapa Map. MapReduce utiliza el sistema de archivos distribuidos de Hadoop (HDFS) para la entrada y salida y admite la creación de tecnologías seleccionadas sobre él. Como marco de software, permite que se escriban aplicaciones para procesar datos en grandes grupos de hardware básico que se ejecutan en paralelo. Esto permite la escalabilidad con cientos y más servidores en un clúster de Hadoop.

Diferencias y similitudes entre MapReduce y Spark

MapReduce se diferencia de Spark en que procesa los datos en el disco, mientras que Spark procesa los datos y los guarda en la memoria para los pasos posteriores. Como resultado, la velocidad de procesamiento de Spark es 100 veces más rápida que la de MapReduce en cargas de trabajo más pequeñas.

MapReduce se usa para escribir datos en HDFS mientras se usa el marco Spark para un procesamiento de datos más rápido. Si bien MapReduce no puede manejar el procesamiento en tiempo real, Spark puede hacerlo fácilmente. Apache Spark puede almacenar en caché los datos de la memoria para su procesamiento, lo que MapReduce no puede.

Sin embargo, ambos marcos también tienen algunas similitudes. Ambos son marcos de código abierto para computación distribuida escalable. La compatibilidad de Spark con diferentes tipos de datos y fuentes de datos es similar a MapReduce.

Entonces, examinemos cómo se comparan MapReduce y Spark:

1. rendimiento

MapReduce guarda los datos en el disco después de una acción Map o Reduce, pero Apache Spark es más rápido porque procesa los datos en la RAM.

Sin embargo, Spark usa mucha memoria porque carga un proceso en la memoria y lo almacena en caché hasta que se le llama. Como resultado, Spark puede sufrir un impacto significativo en el rendimiento al procesar grandes cantidades de datos que no caben en la memoria. Pero MapReduce almacena datos en múltiples fuentes y los procesa en lotes para un rendimiento más fluido. Elimina los procesos justo después de que se completa la tarea, por lo que puede ejecutarse junto con otros servicios con problemas de rendimiento mínimos.

MapReduce sobresale en trabajos ETL y Spark admite cálculos iterativos.

Resumir:

Spark es una mejor opción cuando todos los datos caben en almacenamiento y clústeres dedicados. MapReduce es la alternativa cuando los datos no caben en la memoria.

2. Procesamiento

MapReduce permite el procesamiento paralelo de grandes cantidades de datos y supera a Spark donde el conjunto de datos resultante es más grande que la memoria disponible. Sin embargo, para el procesamiento iterativo y el procesamiento de gráficos o el procesamiento en tiempo real, Spark out ejecuta MapReduce. Spark tiene una biblioteca de aprendizaje automático integrada, mientras que MapReduce requiere un tercero para realizar tareas de aprendizaje automático.

Resumir:

Spark es la elección para el procesamiento en tiempo real y los flujos de datos no estructurados en vivo, mientras que MapReduce es ideal para el procesamiento por lotes y el procesamiento de datos lineales.

3. Escalabilidad

MapReduce escala rápidamente para satisfacer la creciente demanda de HDFS. Spark se basa en HDFS tolerante a fallas cuando procesa grandes cantidades de datos.

Resumir:

Para cantidades de datos que crecen rápidamente, MapReduce es la opción por su alta escalabilidad, ya que puede agregar hasta n nodos diferentes.

4. Seguridad

En términos de seguridad, MapReduce ocupa un lugar más alto. Aplica múltiples métodos de autenticación y control de acceso que hacen que MapReduce sea más seguro. Spark es menos avanzado en comparación con MapReduce. En Spark, la seguridad está desactivada de forma predeterminada, lo que la hace vulnerable a los ataques. La autenticación mediante secreto compartido o registro de eventos es la consideración de seguridad. Resumir:

MapReduce es la mejor opción cuando las consideraciones de seguridad son críticas.

5. Tolerancia a fallas

MapReduce se basa en discos duros en lugar de RAM. Entonces, si un proceso falla mientras se ejecuta, puede continuar procesando donde lo dejó. Mientras que en Spark, el procesamiento debe reiniciarse desde el principio.

Resumir:

MapReduce tiene una tolerancia a fallas ligeramente mejor que Spark.

6. Costos

MapReduce usa cualquier tipo de almacenamiento en disco para el procesamiento de datos, pero Spark usa mucha RAM para hacer girar los nodos, ya que depende de los cálculos en memoria para el procesamiento de datos en tiempo real.

Resumir:

MapReduce es más económico para procesar grandes cantidades de datos, ya que el espacio en disco es más económico que el espacio de almacenamiento.

7. Facilidad de uso

Aunque MapReduce está en Java, es difícil de programar porque cada proceso requiere código. Tampoco hay modo interactivo. Spark tiene API enriquecidas preconstruidas para Java, Scala y Python, así como Spark SQL para expertos en SQL. Los bloques de construcción simples facilitan la escritura de funciones personalizadas.

Resumir:

Aunque Spark es más fácil de programar, MapReduce tiene varias herramientas que facilitan la programación.

Resumen

Ambos marcos están impulsados ​​por objetivos comerciales de computación más rápida, más escalable y más confiable. En última instancia, la elección de la pila de tecnología de big data debe considerar los pros y los contras de Spark y MapReduce.

Apache Spark es generalmente la herramienta elegida por los científicos y analistas de datos. Sin embargo, esto depende de la cantidad de datos procesados ​​por el marco. El procesamiento de big data requiere una cuidadosa consideración antes de elegir la mejor opción. Ambos marcos tienen características que el otro no tiene. Por lo tanto, uno debe considerar qué marco se adapta mejor a las necesidades del análisis de datos antes de decidirse por el marco y dominarlo.

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