Loading...

Spark vs Hadoop, ¿quién saldrá vencedor?

Publicado 24 septiembre Por Máster Big DataEn BigDataEtiquetas big data analysis, big data analytics, big data or big data, big data que es, master big data online, master data analytics0 comentarios

El software de soporte para Big Data avanza casi tan rápido como esta tecnología. Dentro de los entornos de trabajo para Big Data existen dos grandes opciones Spark y Hadoop. A continuación, podrás encontrar los argumentos a favor y en contra de cada programa y nuestros consejos para trabajar con ellos en un Máster de Big Data. ¿Quieres saber quién saldrá vencedor? ¡Sigue leyendo!

Antes de analizar las propiedades de cada software es importante recordar cuál es su función como programa para el desarrollo de procesos tecnológicos de Big Data. Spark y Hadoop son entornos de trabajo o frameworks.

¿Qué es un Framework?

Un framework​ es un conjunto estandarizado de conceptos, prácticas y criterios para enfocar un tipo de problemática particular que sirve como referencia, para enfrentar y resolver nuevos problemas de índole similar.

En el desarrollo de software, un entorno de trabajo es una estructura conceptual y tecnológica de asistencia definida, normalmente, con artefactos o módulos concretos de software, que puede servir de base para la organización y desarrollo de software. Típicamente, puede incluir soporte de programas, bibliotecas, y un lenguaje interpretado, entre otras herramientas, para así ayudar a desarrollar y unir los diferentes componentes de un proyecto.

Por lo tanto, dentro de la gran variedad de software de programación que podemos encontrar y que aprenderás en un Máster de Big Data, Spark y Hadoop nos ofrecen dos sistemas de trabajo. Pero ¿cuál es mejor?

Spark

Apache Spark es un framework open source de computación que originalmente fue diseñado por la Universidad de California, en Berkeley. Sus desarrolladores lo presentan como “un motor general y rápido para el procesamiento de datos en gran escala“.

Spark también puede realizar procesamiento batch, pero su performance se luce cuando se trata de cargas tipo streaming, consultas interactivas y lo que denominamos aprendizaje basado en máquinas.

La polémica surge con la compatibilidad de Adobe Spark con Hadoop y sus módulos. De hecho, en la página del proyecto Hadoop, Spark figura como uno de los módulos. El hecho de que pueda funcionar como módulo de Hadoop y como solución standalone hace que sea algo engañoso comparar ambos diseños y contrastarlos. ¿Es entonces Hadoop mejor que Spark? ¡Sigamos analizando!

Hadoop

El otro gran sistema de trabajo con el que trabajarás en un Máster de Big Data es Hadoop. Hadoop es un proyecto de Apache.org y se trata de una librería de software y un marco (framework) de acción que permite el procesamiento distribuido de grandes conjuntos de datos, conocidos como Big Data, a través de millares de sistemas convencionales que ofrecen potencia de procesamiento y espacio de almacenamiento. Hadoop es, en esencia, el diseño más poderoso en el espacio de los analíticos Big Data.

Muchas compañías utilizan Hadoop para sus grandes conjuntos de datos y analíticos. Se ha convertido en el estándar de facto en las aplicaciones Big Data. Resulta útil para las empresas cuando los conjuntos de datos son tan grandes y tan complejos que las soluciones con las que ya cuentan no pueden procesar la información en forma efectiva y en lo que las necesidades del negocio definen como tiempos razonables.

Cómo ya decíamos, Spark es compatible uno de los módulos de Hadoop, y este además cuenta con un potente motor de procesamiento distribuido y de textos, MapReduce.

Similitudes y diferencias

En resumen, se trata de dos diseños tecnológicos que, aunque parecen alternativos, en realidad fueron diseñados con la idea de operar en un mismo contexto, aunque se han desarrollado con fortalezas diferentes:

  1. Usabilidad. Spark es la opción más “user friendly”. Su APIs realmente sencillas para Scala, Python, Java y Spark SQL. Además, aporta feedback en formato REPL sobre los comandos.
  2. Rendimiento. Ambos programan procesan los datos de manera diferente. Spark trabaja en memoria, mientras que Hadoop lo hace en disco. Según nuestras capacidades de trabajo rendirá mejor un software u otro.
  3. Seguridad. En este apartado Hadoop vence a Spark. Este framework proporciona toda una serie de avances en seguridad propios como Knox Gateway, y admite la autorización de nivel de servicio, que garantiza los permisos adecuados para los clientes a nivel de archivo.

Máster en Big Data

Finalmente, ¿cuál es el vencedor? Cada uno domina al otro en distintas áreas. Por ejemplo, Hadoop sería la elección acertada cuando el tamaño de la memoria es significativamente menor que el tamaño de los datos. No obstante, si se busca rapidez, no cabría plantearse otra opción que Spark.

Sólo la especialización que te ofrece un Máster de Big data te permitirá reconocer las necesidades de cada proyecto y elegir un framework u otro, además de enseñarte a trabajar en estas plataformas.

Conviértete en científico de datos con el Máster de Big Data de la universidad de Alcalá y decídelo tú mismo. Como ya has visto, depende de a lo que te quieras dedicar y lo que estés buscando.¿A qué esperas? ¡Consulta nuestra oferta formativa! ¡Te esperamos en las aulas!

Sin Comentarios (0)

    Dejar un Comentario

    Solicita Información

    Rellene este formulario para enviarnos cualquier consulta. En breve nos pondremos en contacto contigo.



    Dirección
    Campus Histórico Universidad de Alcalá Alcalá de Henares - Madrid (España)
    Email de contacto
     Anterior  Todos Siguiente