Apa Perbedaan Antara Hadoop dan Spark?
Apache Hadoop dan Apache Spark adalah dua kerangka kerja sumber terbuka yang dapat Anda gunakan untuk mengelola serta memproses volume besar data untuk analitik. Organisasi harus memproses data dalam skala besar dan secara cepat guna mendapatkan wawasan waktu nyata untuk kecerdasan bisnis. Apache Hadoop memungkinkan Anda untuk mengelompokkan beberapa komputer guna menganalisis set data yang masif secara paralel dengan lebih cepat. Apache Spark menggunakan caching dalam memori dan eksekusi kueri yang dioptimalkan untuk kueri analitik cepat terhadap data dengan ukuran berapa pun. Spark adalah teknologi yang lebih canggih daripada Hadoop karena Spark menggunakan kecerdasan buatan dan machine learning (AI/ML) dalam pemrosesan data. Namun, banyak perusahaan menggunakan Spark dan Hadoop bersama-sama untuk memenuhi tujuan analitik data mereka.
Apa saja persamaan Hadoop dan Spark?
Hadoop dan Spark adalah sistem terdistribusi yang memungkinkan Anda memproses data dalam skala besar. Keduanya dapat pulih dari kegagalan jika pemrosesan data terganggu karena alasan apa pun.
Pemrosesan big data terdistribusi
Big data dikumpulkan secara sering, terus-menerus, dan pada skala besar dalam berbagai format.
Untuk menyimpan, mengelola, dan memproses big data, Apache Hadoop memisahkan set data menjadi subset atau partisi yang lebih kecil. Apache Hadoop kemudian menyimpan partisi melalui jaringan server terdistribusi. Demikian juga, Apache Spark memproses dan menganalisis big data melalui simpul terdistribusi untuk memberikan wawasan bisnis.
Tergantung pada kasus penggunaan, Anda mungkin perlu mengintegrasikan Hadoop dan Spark dengan perangkat lunak yang berbeda untuk fungsionalitas yang optimal.
Toleransi kesalahan
Apache Hadoop terus berjalan bahkan jika satu atau beberapa simpul pemrosesan data gagal. Apache Hadoop membuat beberapa salinan dari blok data yang sama dan menyimpannya di beberapa simpul. Ketika simpul gagal, Hadoop mengambil informasi dari simpul lain dan menyiapkannya untuk pemrosesan data.
Sementara itu, Apache Spark mengandalkan teknologi pemrosesan data khusus yang disebut Resilient Distributed Dataset (RDD). Dengan RDD, Apache Spark mengingat caranya mengambil informasi spesifik dari penyimpanan dan dapat merekonstruksi data jika penyimpanan dasarnya gagal.
Komponen utama: Kerangka kerja Hadoop vs. Spark
Hadoop dan Spark terbuat dari beberapa modul perangkat lunak yang berinteraksi dan berkolaborasi untuk menjalankan sistem.
Komponen Hadoop
Apache Hadoop memiliki empat komponen utama:
- Hadoop Distributed File System (HDFS) adalah sistem file khusus yang menyimpan set data besar di beberapa komputer. Komputer-komputer ini disebut klaster Hadoop.
- Yet Another Resource Negotiator (YARN) menjadwalkan tugas dan mengalokasikan sumber daya untuk aplikasi yang berjalan pada Hadoop.
- Hadoop MapReduce memungkinkan program untuk memecah tugas pemrosesan data yang besar menjadi tugas yang lebih kecil dan menjalankannya secara paralel di beberapa server.
- Hadoop Common, atau Hadoop Core, menyediakan pustaka perangkat lunak yang diperlukan untuk komponen Hadoop lainnya.
Komponen Spark
Apache Spark berjalan dengan komponen berikut:
- Spark Core mengoordinasikan fungsi dasar Apache Spark. Fungsi-fungsi ini termasuk manajemen memori, penyimpanan data, penjadwalan tugas, dan pemrosesan data.
- Spark SQL memungkinkan Anda memproses data dalam penyimpanan terdistribusi Spark.
- Spark Streaming dan Structured Streaming memungkinkan Spark untuk mengalirkan data secara efisien dalam waktu nyata dengan memisahkan data menjadi blok-blok kontinu yang kecil.
- Machine Learning Library (MLlib) menyediakan beberapa algoritma machine learning yang dapat Anda terapkan pada big data.
- GraphX memungkinkan Anda untuk memvisualisasikan dan menganalisis data dengan grafik.
Perbedaan utama: Hadoop vs. Spark
Hadoop dan Spark memungkinkan Anda untuk memproses big data dengan cara yang berbeda.
Apache Hadoop diciptakan untuk mendelegasikan pemrosesan data ke beberapa server alih-alih menjalankan beban kerja pada satu mesin.
Sementara itu, Apache Spark adalah sistem pemrosesan data yang lebih baru, yang mengatasi keterbatasan utama pada Hadoop. Meskipun mampu memproses set data yang besar, Hadoop hanya melakukannya dalam batch dan dengan penundaan yang substansial.
Arsitektur
Hadoop memiliki sistem file native yang disebut Hadoop Distributed File System (HDFS). HDFS memungkinkan Hadoop untuk membagi blok data yang besar menjadi beberapa bagian yang seragam dan lebih kecil. Kemudian, blok data kecil tersebut disimpan di dalam kelompok server.
Sementara itu, Apache Spark tidak memiliki sistem file native sendiri. Banyak organisasi menjalankan Spark pada sistem file Hadoop untuk menyimpan, mengelola, dan mengambil data.
Atau, Anda juga dapat menggunakan Amazon Redshift atau Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) sebagai opsi penyimpanan data untuk Spark.
Performa
Hadoop dapat memproses set data besar dalam batch, tetapi mungkin dengan lebih lambat. Untuk memproses data, Hadoop membaca informasi dari penyimpanan eksternal lalu menganalisis dan memasukkan data ke algoritma perangkat lunak.
Untuk setiap langkah pemrosesan data, Hadoop menuliskan kembali data ke penyimpanan eksternal, yang meningkatkan latensi. Oleh karena itu, Hadoop tidak cocok untuk tugas pemrosesan waktu nyata, tetapi ideal untuk beban kerja dengan penundaan waktu yang dapat ditoleransi. Misalnya, Hadoop cocok untuk menganalisis catatan penjualan bulanan. Namun, Hadoop mungkin bukan pilihan terbaik untuk menentukan sentimen merek secara waktu nyata dari umpan media sosial.
Apache Spark, di sisi lain, didesain untuk memproses sejumlah besar data dalam waktu nyata.
Alih-alih mengakses data dari penyimpanan eksternal, Spark menyalin data ke RAM sebelum memprosesnya. Spark hanya menuliskan kembali data ke penyimpanan eksternal setelah menyelesaikan tugas tertentu. Menulis dan membaca dari RAM secara eksponensial lebih cepat daripada melakukan hal yang sama dengan drive eksternal. Selain itu, Spark menggunakan kembali data yang diambil untuk berbagai operasi.
Oleh karena itu, Spark mempunyai performa lebih baik daripada Hadoop dalam berbagai tingkat untuk pemrosesan data yang sederhana dan kompleks.
Machine learning
Apache Spark menyediakan pustaka machine learning yang disebut MLlib. Ilmuwan data menggunakan MLlib untuk menjalankan analisis regresi, klasifikasi, dan tugas machine learning lainnya. Anda juga dapat melatih model machine learning dengan data yang tidak terstruktur dan terstruktur serta melakukan deployment untuk aplikasi bisnis.
Sebaliknya, Apache Hadoop tidak memiliki pustaka machine learning bawaan. Sebagai gantinya, Anda dapat mengintegrasikan Spark dengan perangkat lunak lain seperti Apache Mahout untuk membangun sistem machine learning. Pilihan perangkat lunak tergantung pada kebutuhan spesifik dari beban kerja. Anda dapat mempertimbangkan hal-hal seperti ukuran dan kompleksitas data, tipe model machine learning yang ingin digunakan, serta kebutuhan performa dan skalabilitas aplikasi.
Keamanan
Apache Hadoop didesain dengan fitur keamanan yang kuat untuk melindungi data. Misalnya, Hadoop menggunakan enkripsi dan kontrol akses untuk mencegah pihak yang tidak sah mengakses serta memanipulasi penyimpanan data.
Namun, Apache Spark memiliki perlindungan keamanan terbatas sendiri. Menurut Apache Software Foundation, Anda harus mengaktifkan fitur keamanan Spark dan memastikan bahwa lingkungan yang dijalankannya aman.
Spark mendukung beberapa tipe deployment, yang beberapa di antaranya lebih aman daripada yang lain. Misalnya, melakukan deployment Spark di Hadoop akan meningkatkan keamanan secara keseluruhan karena penyimpanan terdistribusi dan terenkripsi Hadoop.
Skalabilitas
Menskalakan dengan Hadoop membutuhkan lebih sedikit usaha daripada Spark. Jika membutuhkan lebih banyak daya pemrosesan, Anda dapat menambahkan simpul atau komputer tambahan di Hadoop dengan biaya yang wajar.
Sebaliknya, menskalakan deployment Spark biasanya membutuhkan investasi RAM yang lebih besar. Biaya dapat bertambah dengan cepat untuk infrastruktur on-premise.
Biaya
Penyiapan dan operasi Apache Hadoop lebih terjangkau karena menggunakan hard disk untuk menyimpan dan memproses data. Anda dapat menyiapkan Hadoop pada komputer standar atau kelas bawah.
Sementara itu, pemrosesan big data dengan Spark membutuhkan biayanya lebih banyak karena menggunakan RAM untuk pemrosesan dalam memori. RAM umumnya lebih mahal daripada hard disk dengan ukuran penyimpanan yang sama.
Waktu penggunaan Hadoop vs. Spark
Apache Spark diperkenalkan untuk mengatasi keterbatasan arsitektur akses penyimpanan eksternal Hadoop. Apache Spark menggantikan pustaka analitik data asli Hadoop, MapReduce, dengan kemampuan pemrosesan machine learning yang lebih cepat.
Namun, Spark tidak saling melengkapi dengan Hadoop. Walaupun Apache Spark dapat berjalan sebagai kerangka kerja independen, banyak organisasi yang menggunakan Hadoop dan Spark untuk analitik big data.
Tergantung pada kebutuhan bisnis tertentu, Anda dapat menggunakan Hadoop, Spark, atau keduanya untuk pemrosesan data. Berikut ini adalah beberapa hal yang mungkin dapat Anda pertimbangkan dalam mengambil keputusan.
Penskalaan hemat biaya
Apache Hadoop adalah pilihan yang lebih baik untuk membangun dan menskalakan pipeline pemrosesan data yang hemat biaya. Menambahkan lebih banyak komputer ke klaster Hadoop yang ada dapat meningkatkan kapasitas pemrosesan Hadoop. Cara ini lebih terjangkau daripada membeli RAM tambahan untuk menskalakan kerangka kerja Apache Spark.
Pemrosesan batch
Pemrosesan batch merujuk pada waktu pemrosesan data dalam jumlah besar tanpa dibatasi oleh waktu yang telah ditentukan. Jika pemrosesan batch yang dipilih, organisasi akan menggunakan Apache Hadoop karena mendukung pengolahan paralel di beberapa simpul. Misalnya, Anda dapat menggunakan Hadoop untuk menghasilkan laporan inventaris yang tidak sensitif waktu dari puluhan ribu catatan.
Analitik waktu nyata
Gunakan Apache Spark jika Anda berurusan dengan data yang bergerak dengan cepat. Aliran data adalah informasi atau data yang dikirimkan secara terus-menerus oleh perangkat lunak. Apache Spark dapat memproses aliran data langsung dan memberikan analisis mendalam secara waktu nyata. Misalnya, lembaga keuangan menggunakan Apache Spark untuk mendeteksi penipuan dalam transaksi yang sedang berlangsung dan memperingatkan petugas bank.
Kemampuan machine learning
Machine learning melibatkan fungsi atau model perangkat lunak pelatihan dengan set data besar. Apache Spark lebih cocok untuk tugas-tugas seperti itu karena memiliki pustaka machine learning bawaan. Ini berarti bahwa Spark dapat melatih model machine learning dalam waktu nyata tanpa integrasi tambahan.
Keamanan, kecepatan, dan analitik interaktif
Anda dapat menggunakan Hadoop dan Spark untuk mendapatkan keuntungan dari kekuatan kedua kerangka kerja tersebut. Hadoop menyediakan pemrosesan terdistribusi yang aman dan terjangkau. Jika Anda menjalankan Spark di Hadoop, Anda dapat mengalihkan beban kerja yang sensitif terhadap waktu, seperti tugas analitik grafik ke prosesor data dalam memori Spark. Anda akan mendapatkan performa dan mengamankan pemrosesan penyimpanan eksternal untuk analitik Anda.
Ringkasan perbedaan: Hadoop vs. Spark
| Hadoop |
Spark |
|
| Arsitektur |
Hadoop menyimpan dan memproses data pada penyimpanan eksternal. |
Spark menyimpan dan memproses data pada memori internal. |
| Performa |
Hadoop memproses data dalam batch. |
Spark memproses data dalam waktu nyata. |
| Biaya |
Hadoop lebih terjangkau. |
Spark relatif lebih mahal. |
| Skalabilitas |
Hadoop dapat diskalakan dengan mudah, dengan menambahkan lebih banyak simpul. |
Spark relatif lebih menantang. |
| Machine learning |
Hadoop terintegrasi dengan pustaka eksternal untuk menyediakan kemampuan machine learning. |
Spark memiliki pustaka machine learning bawaan. |
| Keamanan |
Hadoop memiliki fitur keamanan yang kuat, enkripsi penyimpanan, dan kontrol akses. |
Spark memiliki keamanan dasar. IT tergantung pada cara Anda menyiapkan lingkungan operasi yang aman untuk deployment Spark. |
Bagaimana cara AWS mendukung beban kerja big data Anda?
Amazon EMR adalah platform online yang membantu Anda membangun, melakukan deployment, dan menskalakan solusi big data dengan harga terjangkau. Platform ini mendukung berbagai kerangka kerja big data sumber terbuka, termasuk Apache Hadoop dan Spark. Banyak organisasi menggunakan Amazon EMR untuk pemrosesan data berskala petabita (PB), analitik interaktif, dan aplikasi machine learning.
Berikut adalah manfaat lain dari penggunaan Amazon EMR:
- Amazon EMR dapat menskalakan sumber daya komputasi yang dibutuhkan oleh aplikasi big data Anda secara otomatis
- Menjalankan aplikasi big data di Amazon EMR memakan biaya kurang dari setengah biaya infrastruktur on-premise
- Amazon EMR memungkinkan Anda untuk menyimpan set data besar di penyimpanan data selain Hadoop Distributed File System (HDFS). Misalnya, Anda dapat menyimpannya di Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) dan Amazon DynamoDB.
Mulai gunakan Hadoop dan Spark di Amazon Web Services (AWS) dengan membuat akun sekarang juga.
