Apache Hadoop vs Apache Spark: principales diferencias
Profesiones DigitalesLa gestión adecuada de grandes volúmenes de datos, así como su almacenamiento y análisis, son una de las necesidades actuales de las empresas y organizaciones que se sirven de ellos. Dado que las cantidades siguen en aumento, se necesitan plataformas potentes que sean capaces de trabajar con ellas. Apache Hadoop y Apache Spark son dos de las más conocidas. Pero aunque tienen similitudes, también hay diferencias importantes en sus funcionalidades que es necesario conocer para elegir la idónea.
En este artículo, vamos a conocer cuáles son. No obstante, tener conocimientos profundos en este tipo de plataformas es una puerta abierta a diferentes salidas a nivel profesional. Se trata de un campo que sigue desarrollándose y, por tanto, se demandan expertos en la gestión de datos. Puedes formarte con nuestro Máster en Business Analytics e Inteligencia Artificial Presencial, y aprenderás a transformar cualquier empresa para que sea data driven.
¿Qué es Apache Hadoop?
Apache Hadoop es un marco o framework de código abierto que permite el procesamiento distribuido de grandes conjuntos de datos en clústeres de ordenadores. Para ello, utiliza un modelo de programación simple.
Su concepto es sencillo. Consiste en dividir volúmenes de datos muy grandes en bloques más pequeños. Después, se distribuyen a través de diferentes nodos para procesarlos de manera simultánea. Los dos componentes que utiliza el sistema para ello son HDFS (Hadoop Distributed File System) y MapReduce. El primero se encarga del almacenamiento distribuido de datos y el segundo del procesamiento.
Una de las principales ventajas de Apache Hadoop es que puede trabajar tanto con datos no estructurados como semiestructurados a gran escala. De ahí que se suela usar en entornos donde el volumen de datos supera los límites tradicionales de los sistemas de bases de datos relacionales. Por ejemplo, empresas como Facebook o Yahoo, porque gestionan petabytes o incluso exabytes de información.
¿Qué es Apache Spark?
Ahora que sabemos qué es Apache Hadoop, vamos a ver qué es Apache Spark. Se trata también de un marco de código abierto, pero está diseñado para el procesamiento en memoria. Es decir, que destaca por su rapidez en tareas específicas. Spark se introdujo como una mejora sobre MapReduce, con un procesamiento de datos más rápido y más versatilidad en las operaciones que soporta.
En cuanto a los datos, Spark puede procesar por lotes como Hadoop, pero también hacerlo en tiempo real. Por eso, se usa en análisis de datos que requieren de esta característica. Por ejemplo, el aprendizaje automático o el análisis interactivo. Y dentro de los componentes, Apache Spark se puede usar con HDFS, así que es una extensión natural de Hadoop en infraestructuras existentes. Sin embargo, por su capacidad de procesamiento en memoria, en algunos escenarios que dependen de grandes volúmenes de datos puede hacerlo hasta 100 veces más rápido.
Diferencias entre Apache Hadoop vs Apache Spark
Una vez que sabemos en qué consiste cada uno, vamos a ver cuáles son las diferencias específicas entre ambos marcos.
Velocidad de procesamiento
La diferencia más importante entre Apache Hadoop y Spark es la velocidad a la que pueden procesar datos. El primero sigue el enfoque tradicional para dividir y procesar datos en discos procedentes de varios equipos en paralelo. Spark usa el almacenamiento en memoria caché y ejecuta las consultas optimizadas para que se pueda acceder a los datos de cualquier tamaño con rapidez. Para ello, se basa en IA y machine learning.
Por tanto, Apache Spark es más rápido en los sistemas de recomendaciones y las predicciones, como en el comercio electrónico, porque son en tiempo real.
Gestión de datos
Hadoop usa el sistema de archivos HDFS para almacenar volúmenes de datos muy grandes de forma económica. Aunque Apache Spark también lo usa, como hemos dicho se centra en procesar y no en almacenar.
Procesamiento en lotes y en tiempo real
Hadoop procesa en lotes, por lo que los datos se recopilan durante un tiempo y después se procesan. Este modelo se usa para análisis históricos de volúmenes de información muy grandes, como el Big Data. En cambio, como Spark procesa en tiempo real, las organizaciones van analizando datos a medida que se generan. Por eso, se usa en análisis de redes sociales, detección de fraudes o monitorización de sistemas en tiempo real.
Facilidad de uso
En términos de usabilidad, Spark es más accesible para los desarrolladores por las características de su API. No solo es más fácil de usar, sino que tiene una buena compatibilidad con múltiples lenguajes de programación. Por ejemplo, Python, Java, Scala y R. Hadoop, por su parte, tiene una configuración y programación bastante compleja, con una curva de aprendizaje muy pronunciada.
¿Cuál es mejor y cuándo se debe usar cada uno?
La elección entre Apache Hadoop y Apache Spark depende del uso y de las necesidades específicas de procesamiento de datos de cada empresa. Si hay que gestionar grandes volúmenes de datos no estructurados y no hay restricciones de tiempo para su procesamiento, Hadoop es la solución más rentable y eficiente.
Pero si el objetivo es hacer análisis de datos en tiempo real o tareas de aprendizaje automático que requieren alta velocidad, Spark sería la opción ideal. Por estas diferencias, es que muchas empresas los usan juntos. Esta integración aprovecha las fortalezas de cada plataforma y crea una solución muy potente. Es recomendable en el ámbito del data governance.
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