Si hablamos de procesar y analizar datos en Big Data en la actualidad existen dos frameworks, o herramientas, que permiten manejar datos de una forma masiva, como Hadoop o Spark. Cada una de ellas con sus peculiaridades, ventajas e inconvenientes, proporcionan la capacidad de desarrollar aplicaciones y analizar grandes cantidades de datos. Pero, ¿cuál es mejor? Hadoop vs Spark. ¡Te lo contamos!

El mundo de las tecnologías de Big Data está en constante crecimiento, y por ello queremos recomendarte nuestro Curso de Big Data en caso de que seas un amante de los datos. Si ya eres todo un experto en este sector, ve más allá y échale un vistazo a la Especialización en Apache Hadoop y adentrarte en su arquitectura. 

¡Quédate a leer el artículo!

 

¿Qué es Hadoop?

Apache Hadoop es un framework de código abierto que permite almacenar datos y ejecutar aplicaciones distribuidas. 

Se compone de diferentes módulos:

  • Hadoop Distributed File System: sistema de ficheros distribuido
  • Hadoop Yarn: gestor de recursos del cluster
  • Hadoop Map Reduce: programación orientada al procesamiento distribuido
  • Hadoop Ozone: almacén escalable, redundante y distribuidos
  • Hadoop Common: paquete de utilidades entre los módulos

En resumen, Hadoop sirve para almacenar una gran cantidad de datos de forma masiva, para realizar el correcto procesamiento de los datos analizados y para procesar las tareas limitadas. Todo ello de forma rápida y eficiente. 

 

¿Qué es Spark?

Apache Spark está diseñado para su implementación en Big Data y Machine Learning. Funciona como un sistema de gran velocidad para almacenar, procesar y analizar grandes volúmenes de datos. 

Tiene una gran facilidad para detectar patrones y clasificar información.

Los 4 componentes que integran Spark son: 

  • Spark SQL: para acceder a los datos con una estructura
  • Spark Streaming: procesamiento de datos en tiempo real
  • Mllib: biblioteca de algoritmos
  • GraphX: API de procesamiento gráfico

 

¿Cuáles son las diferencias entre Hadoop y Spark?

Hadoop vs Spark. ¿Cuál es mejor? Las principales diferencias entre Hadoop y Spark son las siguientes:

  • Usabilidad: en cuanto a usabilidad de usuario Spark es mejor que Hadoop, ya que su interfaz de programación de aplicaciones es muy sencilla para determinados lenguajes de programación como Javo o Python, entre otros. 
  • Rendimiento: dependiendo de las capacidades de tu PC, funcionará mejor un framework u otro. Spark trabaja en memoria, mientras que Hadoop trabaja en disco. 
  • Seguridad: Hadoop es superior en seguridad a Spark, ya que cuenta con una serie de avances con los que no cuenta Spark, además de que permite autorizar a nivel usuario y gestionar permisos para clientes. 

Entremos más en detalle con alguna de sus diferencias en cuanto a estructura de procesamiento de datos, lenguajes de programación que soportan y velocidad de procesamiento. 

1. Arquitectura de procesamiento de datos

La arquitectura de Hadoop se basa en que es más rápido y eficiente mover el procesamiento que ingentes cantidades de datos. 

Por otro lado, la arquitectura de Spark se compone de elementos como Spark Stack y Spark Core.

2. Lenguajes de programación soportados

Hadoop y Spark soportan lenguajes de programación diferentes el uno del otro:

Lenguaje de programación de Hadoop:

  • Python
  • Scala
  • Matlab
  • R

Lenguaje de programación de Spark:

  • Python
  • Scala
  • Java
  • SQL
  • R

3. Velocidad de procesamiento

Para procesamientos y análisis de datos en tiempo real el framework más rápido es Spark, con mucha diferencia. 

Hadoop es más lento, pero tiene un nivel de seguridad mucho mayor. 

 

¿Cuándo utilizar Hadoop?

Hadoop es usado, principalmente, para analizar grandes volúmenes de datos estructurados o semiestructurados. En especial, se utiliza en aquellos procesamientos en los que no imparta el tiempo que se tarde en terminar, incluyendo los informes diarios o los datos históricos. 

Al contrario, en aquellos procesos de análisis en los que se necesite obtener datos en tiempo real, Hadoop no es el framework idóneo por culpa del tiempo que necesita. Por lo tanto, es un software que tiene ciertas limitaciones en  el mundo on-line. 

 

¿Cuándo utilizar Spark?

Spark es la solución más eficaz para procesar y analizar cantidades ingentes de volúmenes de datos en tiempo real, estructurados o no estructurados. Además, también posibilita habilitar determinadas funciones complejas. 

En el caso de los ingenieros de datos, estos utilizan Spark para codificar y compilar los procesamientos de datos. Por su parte, los científicos de datos lo usan para procesar grandes cantidades de datos en menos tiempo para acelerar la innovación. 

 

¿Cómo elegir entre Hadoop y Spark?

A la hora de elegir entre Hadoop y Spark debes tener en cuenta tus necesidades y tus elementos de trabajo. Si cuentas con una memoria muy reducida y menor que el tamaño de los datos, Hadoop sería lo ideal. En cambio, si buscas rapidez y efectividad en tiempo real, sin duda la opción correcta es Spark. 

Además de esto, debes tener en cuenta que Spark es infinitamente superior en usabilidad a Hadoop, pero Hadoop le supera en seguridad. 

 

Conclusión: ¿Cuál es la mejor opción para tu proyecto de Big Data?

Para finalizar este Hadoop vs Spark te ofrecemos unas últimas apreciaciones sobre estos dos frameworks, con el fin de que tengas claro sus características. 

Una vez tenemos claro que Spark es más usable y Hadoop más seguro, ¿qué ocurre con el rendimiento? Ambos procesan los datos de formas distintas, por eso hay que tener en cuenta lo siguiente para tomar una decisión:

  • Spark trabaja en memoria y por eso es más rápido, mientras que Hadoop trabaja en disco, de ahí su ralentización.
  • Spark necesita mayor tamaño de memoria para el almacenamiento que Hadoop.
  • El rendimiento de Spark se puede ver minorizado por el uso de aplicaciones pesadas, mientras que Hadoop mantiene su rendimiento total al eliminar los datos que no se necesitan.

 

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