مقایسه Hadoop و Spark، کدام بهتر است؟

تحلیل و پردازش داده‌های حجیم همواره یکی از مهم‌ترین چالش‌های دنیای فناوری اطلاعات بوده است. ابزارها و فریم‌ورک‌های متعددی برای مدیریت و تحلیل داده‌های کلان یا همان بیگ دیتا توسعه یافته‌اند که در این میان، Hadoop و Spark از محبوب‌ترین و پراستفاده‌ترین گزینه‌ها هستند. همین موضوع باعث شده است که بحث مقایسه Hadoop و Spark و بررسی تفاوت Hadoop و Spark به یکی از موضوعات مورد جست‌وجو برای کسب‌وکارها تبدیل شود. اگر می‌خواهید بدانید کدام فناوری انتخاب بهتری برای پروژه‌های بیگ دیتا است، ادامه این مقاله را از دست ندهید.

Hadoop چیست؟ معرفی هدوپ

هدوپ یک فریم‌ورک متن‌باز برای ذخیره‌سازی و پردازش حجم عظیمی از داده‌هاست که توسط بنیاد آپاچی توسعه داده شده است. این فناوری بر پایه‌ی معماری توزیع‌شده عمل می‌کند و به کسب‌وکارها و سازمان‌ها اجازه می‌دهد داده‌های ساختاریافته و بدون ساختار را روی خوشه‌ای از سرورها به‌شکل موازی ذخیره و پردازش کنند. مهم‌ترین ویژگی Hadoop، مقیاس‌پذیری بالا و مقاومت در برابر خطاست که آن را برای پروژه‌های بیگ دیتا به گزینه‌ای قابل اتکا تبدیل می‌کند. در قلب Hadoop، دو مولفه کلیدی وجود دارد:

• HDFS (سیستم فایل توزیع‌شده هدوپ) 
• MapReduce (مدل برنامه‌نویسی موازی)

 HDFS امکان ذخیره‌سازی امن داده‌ها را فراهم و MapReduce پردازش داده‌ها را با تقسیم وظایف میان گره‌های مختلف تسهیل می‌کند. با این رویکرد، مقایسه Hadoop و Spark بیش‌تر بر مبنای تفاوت در نحوه‌ی پردازش داده‌ها و میزان انعطاف‌پذیری معماری این دو فریم‌ورک انجام می‌شود. همین تفاوت‌ها باعث شده است که در پروژه‌هایی با نیازهای پردازشی پیچیده و حجم بالای داده، انتخاب صحیح میان Hadoop و Spark اهمیت ویژه‌ای داشته باشد.

اگر علاقه‌مندید بیش‌تر با جزییات و کاربردهای این فناوری آشنا شوید، پیشنهاد می‌کنیم مطلب Hadoop چیست را در بلاگ آروان‌کلاد مطالعه کنید.

Spark چیست؟ معرفی اسپارک

اسپارک یک فریم‌ورک پردازش داده‌های کلان است که توسط بنیاد آپاچی توسعه یافته و با سرعت و کارایی بالای خود توانسته توجه بسیاری از متخصصان بیگ دیتا را جلب کند. معماری Spark به گونه‌ای طراحی شده که بتواند داده‌ها را هم به‌طور دسته‌ای (Batch) و هم به‌شکل آنی (Real-time) پردازش کند؛ این قابلیت، آن را به ابزاری قدرتمند برای کاربردهای متنوع در حوزه زیرساخت ابری و پروژه‌های بزرگ داده‌محور تبدیل می‌کند.

برخلاف مدل سنتی پردازش موازی که در هدوپ استفاده می‌شود، Spark داده‌ها را در حافظه (in-memory) نگه می‌دارد و همین موضوع باعث می‌شود تا سرعت پردازش نسبت به سیستم‌هایی مثل هدوپ بسیار بالاتر باشد. همین نکته، یکی از اصلی‌ترین محورهای مقایسه Hadoop و Spark و از مهم‌ترین موارد تفاوت Hadoop و Spark محسوب می‌شود. علاوه بر این، Spark از کتابخانه‌های متعددی برای یادگیری ماشین، تحلیل داده‌های گرافی و پردازش جریانی پشتیبانی می‌کند.

برای آشنایی بیشتر با قابلیت‌ها و کاربردهای این ابزار، پیشنهاد می‌کنیم مطلب Spark چیست را در بلاگ آروان‌کلاد مطالعه کنید.

تفاوت‌های کلیدی Hadoop و Spark چیست؟

مقایسه Hadoop و Spark همواره یکی از مهم‌ترین موضوعات در انتخاب زیرساخت‌های پردازش بیگ دیتا بوده است. هر دو فریم‌ورک کاربردهای فراوانی دارند، اما ویژگی‌ها و عملکرد آن‌ها تفاوت‌های اساسی با یک‌دیگر دارد. در ادامه، مهم‌ترین تفاوت Hadoop و Spark را در چند محور اصلی بررسی می‌کنیم:

سرعت پردازش

یکی از اصلی‌ترین تفاوت‌های Hadoop و Spark مربوط به سرعت پردازش آن‌ها است. همان‌طور که اشاره شد، Hadoop از مدل MapReduce استفاده می‌کند که طی آن داده‌ها پس از هر مرحله پردازش، باید روی دیسک ذخیره شوند. این فرآیند، به‌خصوص در پردازش‌های پیچیده یا چندمرحله‌ای، باعث افزایش زمان اجرای برنامه‌ها می‌شود.

در مقابل، Spark داده‌ها را در حافظه (in-memory) نگه‌داری می‌کند و عملیات را مستقیم روی RAM انجام می‌دهد. همین موضوع باعث می‌شود سرعت Spark در پردازش داده‌ها گاهی تا ۱۰۰ برابر بیش‌تر از Hadoop باشد. این برتری در سرعت، به‌ویژه برای پردازش‌های تعاملی و تحلیل‌های بلادرنگ اهمیت زیادی دارد.

مدل پردازش

مقایسه Hadoop و Spark از نظر مدل پردازش هم قابل توجه است. Hadoop اساسن برای پردازش دسته‌ای (Batch Processing) طراحی شده و عملیات روی داده‌ها را با استفاده از MapReduce انجام می‌دهد. این مدل برای بسیاری از نیازهای سنتی مناسب است اما در پردازش‌های آنی و جریانی محدودیت دارد.

در مقابل، Spark علاوه‌بر پردازش دسته‌ای، از پردازش داده‌های آنی (Real-time Processing) نیز پشتیبانی می‌کند. ساختار Resilient Distributed Dataset یا به اختصار RDD در Spark امکان پردازش سریع‌تر و پیاده‌سازی الگوریتم‌های پیچیده‌تر را فراهم می‌کند. همین ویژگی انعطاف‌پذیری بیشتری به Spark می‌دهد.

انعطاف‌پذیری

در بحث تفاوت Hadoop و Spark، انعطاف‌پذیری نقش مهمی دارد. Hadoop به علت محدود بودن به MapReduce، تنها برای پردازش‌های دسته‌ای مناسب است و برای کارهای تحلیلی پیچیده یا تعاملی، به زمان و تلاش بیش‌تری نیاز دارد.
در مقابل، Spark یک اکوسیستم کامل است که علاوه‌بر پردازش دسته‌ای و بلادرنگ، ابزارهایی برای یادگیری ماشین، تحلیل داده‌های گرافی و پردازش جریانی ارایه می‌دهد. این انعطاف‌پذیری باعث شده تا Spark انتخابی مناسب‌تر برای سناریوهای متنوع پردازش داده باشد.

استفاده از حافظه

در مقایسه Hadoop و Spark، نحوه استفاده از حافظه و دیسک نقش مهمی در عملکرد آن‌ها ایفا می‌کند. Hadoop داده‌ها را بین هر مرحله پردازش روی دیسک ذخیره می‌کند که این امر منجر به افزایش زمان پردازش می‌شود و همچنین بار ورودی/خروجی (I/O) بالایی روی سرورها ایجاد می‌کند.
در مقابل، Spark داده‌ها را در حافظه رم نگه‌داری می‌کند و فقط هنگام نیاز روی دیسک می‌نویسد. این شیوه پردازش باعث کاهش قابل توجه زمان اجرای برنامه‌ها می‌شود و یکی از اصلی‌ترین مزایای اسپارک نسبت به هدوپ به شمار می‌آید.

استفاده از منابع

در زمینه مصرف منابع سخت‌افزاری نیز تفاوت Hadoop و Spark قابل توجه است. Hadoop به دلیل ذخیره‌سازی مداوم داده‌ها روی دیسک و وابستگی به MapReduce، معمولن به منابع سخت‌افزاری بیش‌تر و زمان پردازش طولانی‌تری نیاز دارد. اما Spark به دلیل بهره‌گیری از حافظه و پردازش درون‌حافظه‌ای، اغلب با منابع کم‌تری عملکرد بهتری از خود نشان می‌دهد و بهره‌وری سرورها را افزایش می‌دهد. 

بررسی کاربردهای Hadoop و Spark

انتخاب میان Hadoop و Spark تا حد زیادی به نوع نیازهای پروژه و حجم داده‌ها بستگی دارد. Hadoop بیش‌تر برای پروژه‌هایی کاربرد دارد که نیازمند پردازش داده‌های بزرگ به‌شکل دسته‌ای هستند. به‌خصوص زمانی که داده‌ها ساختار یافته یا نیمه‌ساختار یافته‌اند و تاخیر پردازش چندان اهمیت ندارد. بنابراین هدوپ انتخاب مناسبی برای صنایع مالی، دولت‌ها و شرکت‌هایی است که به تحلیل داده‌های تاریخی یا بایگانی اطلاعات در حجم بسیار بالا می‌پردازند.

در مقابل، Spark گزینه‌ای ایده‌آل برای پروژه‌هایی است که نیاز به پردازش داده‌های زمان واقعی، تحلیل‌های پیچیده یا اجرای الگوریتم‌های یادگیری ماشین دارند. انعطاف‌پذیری بالا و سرعت بالای پردازش، تفاوت Hadoop و Spark را در سناریوهایی مانند تحلیل داده‌های جریانی، پردازش آنلاین اطلاعات کاربران یا حتی انجام پردازش‌های تحلیلی و یادگیری ماشین برای کسب‌وکارهای ابری برجسته می‌کند. بنابراین، اگر سرعت و کارایی برای پروژه شما حیاتی است، اسپارک انتخاب هوشمندانه‌تری خواهد بود.

بررسی مزایا و معایب Hadoop

آگاهی از نقاط قوت و ضعف Hadoop اهمیت زیادی دارد. در ادامه به برخی از مهم‌ترین مزایا و معایب این فریم‌ورک اشاره می‌کنیم:

مزایای Hadoop

• قابلیت پردازش حجم عظیمی از داده‌ها (Big Data)
• مقیاس‌پذیری بالا و امکان افزودن سرورهای جدید بدون ایجاد اختلال در عملکرد
• تحمل خطا و بازیابی خودکار داده‌ها هنگام خرابی نودها
• جامعه کاربری و منابع آموزشی گسترده
• مناسب برای پردازش‌های دسته‌ای و ذخیره‌سازی داده‌های تاریخی

معایب Hadoop

• سرعت پایین پردازش نسبت به Spark به‌خصوص در پردازش‌های پیچیده و چندمرحله‌ای
• محدود بودن به مدل پردازش MapReduce و پشتیبانی نکردن از پردازش آنی
• وابستگی بالا به دیسک که منجر به مصرف بالای منابع ورودی/خروجی (I/O) می‌شود
• پیچیدگی راه‌اندازی و نگه‌داری زیرساخت
• نیاز به منابع سخت‌افزاری بیش‌تر برای دستیابی به عملکرد مطلوب

مزایا و معایب Spark

در این بخش به بررسی نقاط قوت و ضعف Spark می‌پردازیم. مهم‌ترین مزایا و معایب این فریم‌ورک به شرح زیر هستند:

مزایای Spark

• پردازش سریع داده‌ها به کمک تکنیک in-memory processing، که باعث می‌شود در بسیاری از موارد چندین برابر سریع‌تر از Hadoop عمل کند.
• پشتیبانی از پردازش داده‌های زمان واقعی (Real-time) و داده‌های دسته‌ای (Batch)
• ارایه کتابخانه‌های متنوع برای یادگیری ماشین، تحلیل داده‌های گرافی و پردازش جریانی، که انعطاف‌پذیری Spark را افزایش می‌دهد.
• سادگی توسعه و پیاده‌سازی کدها به دلیل وجود APIهای قوی و چندزبانه
• مقیاس‌پذیری بالا و سازگاری مناسب با زیرساخت‌های ابری

معایب Spark

• مصرف بالاتر حافظه RAM نسبت به Hadoop که ممکن است منجر به افزایش هزینه زیرساخت شود.
• نیاز به مدیریت دقیق منابع در پروژه‌های بزرگ برای جلوگیری از بروز مشکلات مربوط به حافظه و پایداری
• مستندات و منابع آموزشی کم‌تر از Hadoop، به ویژه برای برخی قابلیت‌های پیشرفته
• متناسب نبودن برای همه سناریوهای ذخیره‌سازی داده‌های حجیم و بلندمدت
• وابستگی به حافظه می‌تواند در برخی محیط‌ها محدودیت‌هایی ایجاد کند.

چگونه تصمیم بگیریم که کدام بهتر است؟

انتخاب میان Hadoop و Spark کاملا وابسته به نیازهای فنی پروژه، بودجه، منابع زیرساختی و انتظارات کسب‌وکار است. اگر پروژه شما بیش‌تر بر تحلیل داده‌های بزرگ و پردازش‌های دسته‌ای متمرکز است و زمان اجرای طولانی‌تر برایتان مشکل جدی ایجاد نمی‌کند، Hadoop می‌تواند انتخاب مناسبی باشد. برای مثال، یک شرکت بیمه که قصد دارد حجم بزرگی از داده‌های تاریخی را جهت تحلیل ریسک بیمه‌گذاران بررسی کند، احتمالا با راه‌اندازی یک خوشه Hadoop می‌تواند به راحتی نیازهای خود را برآورده کند.

در مقابل، اگر پروژه‌ای دارید که نیازمند پردازش داده‌ها به‌شکل بلادرنگ، تحلیل‌های پیچیده یا اجرای الگوریتم‌های یادگیری ماشین و گراف است، Spark گزینه‌ای ایده‌آل خواهد بود. فرض کنید یک شرکت ارایه‌دهنده خدمات پرداخت آنلاین، باید تراکنش‌های کاربران را به‌طور لحظه‌ای برای کشف تقلب (Fraud Detection) تحلیل کند؛ در این سناریو، استفاده از Spark و قابلیت پردازش داده‌های زمان واقعی آن می‌تواند به طرز قابل توجهی زمان واکنش سیستم را کاهش دهد و امنیت کسب‌وکار را تضمین کند.

در نهایت، مقایسه Hadoop و Spark باید با در نظر گرفتن ابعاد مختلف پروژه، میزان بودجه، مهارت تیم فنی و نوع زیرساخت انتخابی انجام شود. اگر علاقه‌مندید تا در مورد کلان‌داده‌ها بیشتر بدانید، مطلب بیگ دیتا چیست را در بلاگ آروان‌کلاد مطالعه کنید.

آینده Hadoop و Spark چگونه خواهد بود؟

با رشد مداوم حجم داده‌ها و افزایش نیاز سازمان‌ها به تحلیل سریع و دقیق اطلاعات، میزان استفاده از Hadoop و Spark بیش از هر زمان دیگری خواهد بود. طی سال‌های اخیر، Spark به دلیل مزایایی که در بخش‌های قبلی به آن‌ها اشاره شد، به انتخاب پیش‌فرض بسیاری از پروژه‌های بیگ دیتا تبدیل شده است. همین ویژگی‌ها سبب شده تا Spark در اکوسیستم‌های ابری، به‌ویژه در سرویس‌های مقیاس‌پذیر و پردازش‌های آنلاین، جایگاه ویژه‌ای پیدا کند.

با این حال، نباید نقش Hadoop را در معماری‌های داده‌ای بزرگ نادیده گرفت. هنوز هم بسیاری از سازمان‌ها برای ذخیره‌سازی و پردازش دسته‌ای حجم عظیمی از داده‌ها، به سراغ Hadoop می‌روند؛ به‌ویژه در کاربردهایی که سرعت اجرای آنی اهمیت کم‌تری دارد اما تحمل خطا و مقیاس‌پذیری حیاتی است. در آینده نزدیک، احتمالن شاهد هم‌زیستی این دو فریم‌ورک در بسیاری از پروژه‌ها خواهیم بود، به‌گونه‌ای که هر یک بسته به ویژگی‌های خاص خود، نیاز متفاوتی از سازمان‌ها را پاسخ دهد.

در نهایت، تفاوت Hadoop و Spark و تکامل این فناوری‌ها در گرو نیاز بازار و توسعه زیرساخت خواهد بود. با توجه به تغییرات سریع فناوری می‌توان پیش‌بینی کرد که Spark با سرعت بیش‌تری جایگاه خود را در تحلیل داده‌های بزرگ تثبیت کند؛ اما Hadoop هم‌چنان نقش کلیدی خود را در برخی کاربردهای سنتی حفظ خواهد کرد.

نتیجه‌گیری

مقایسه Hadoop و Spark نشان می‌دهد که هر دو فریم‌ورک نقش مهمی در دنیای بیگ دیتا ایفا می‌کنند و انتخاب مناسب میان آن‌ها به نیازهای پروژه، نوع پردازش مورد انتظار و منابع زیرساختی بستگی دارد. اگر به دنبال پردازش داده‌های حجیم به‌صورت دسته‌ای هستید، Hadoop هم‌چنان یک انتخاب قابل اطمینان است؛ اما اگر سرعت، انعطاف‌پذیری و پردازش داده‌های زمان واقعی برای شما اهمیت دارد، بدون شک Spark پاسخ‌گوی نیازهای پیچیده و مدرن‌تر خواهد بود. در نهایت، با در نظر گرفتن تفاوت Hadoop و Spark می‌توانید بهترین راهکار را برای پروژه خود انتخاب کنید.