Apakah Anda ingin mempelajari lebih lanjut tentang dampak teknologi Big Data terhadap bisnis di seluruh dunia? Apakah Anda tahu apa itu Hadoop dan Spark dan bagaimana mereka membantu data scientist menangani dataset Massive? Dalam postingan blog ini, kami akan menjelaskan perbedaan antara kedua framework ini, sehingga Anda dapat memutuskan mana yang terbaik untuk bisnis Anda. Kami akan membandingkan fitur, kemampuan skalabilitas, performa, dan elemen lainnya yang mungkin memengaruhi proses pengambilan keputusan Anda. Baca terus untuk mengetahui apakah Hadoop atau Spark harus diadopsi oleh organisasi Anda!
Apa itu Hadoop?
Apache Hadoop adalah platform perangkat lunak sumber terbuka untuk penyimpanan terdistribusi dan pemrosesan terdistribusi kumpulan data besar di seluruh kluster komputer, menggunakan model pemrograman sederhana.
- Hadoop menawarkan dua komponen utama: Hadoop Distributed File System (HDFS), yang mendistribusikan tugas besar ke sejumlah node dan mengolah data dalam jumlah besar; dan MapReduce, sistem pemrograman paralel yang mengotomatiskan proses penyortiran dan pemrosesan data.
- Hadoop dapat ditingkatkan dengan cepat untuk menangani petabyte data, menjadikannya pilihan ideal untuk menganalisis sejumlah besar data terstruktur, tidak terstruktur, dihasilkan sensor, transaksional, dan real-time.
- Dengan Hadoop menjadi semakin populer dalam beberapa tahun terakhir, banyak organisasi menemukan nilai dalam menggunakan platform perangkat lunak Hadoop yang kuat untuk menyimpan dan mengelola kumpulan data mereka yang luas serta menjalankan analitik pada mereka.
Apa itu Spark?
- Spark adalah mesin pemrosesan data besar sumber terbuka, yang dirancang untuk komputasi cluster yang cepat dan efisien. Spark adalah pilihan populer bagi ilmuwan data, peneliti, dan insinyur yang berurusan dengan kumpulan data yang sangat besar.
- park dilengkapi dengan alat canggih untuk mendukung pembersihan data, transformasi, agregasi, fungsi, dan algoritme pembelajaran mesin. Arsitektur Spark memungkinkannya untuk memproses bahkan kumpulan data terbesar secara cepat dengan menjalankan beberapa kluster, berkat primitif dalam memorinya dan kemampuan untuk menggunakan kluster komputer yang dapat diskalakan secara horizontal.
- Spark juga mendukung kueri SQL serta analitik streaming dan API pemrosesan grafik, memberikan fleksibilitas luar biasa bagi pengembang yang ingin menganalisis kumpulan data kompleks lebih cepat dari sebelumnya.
Perbedaan antara Hadoop dan Spark
Hadoop dan Spark adalah dua teknologi pemrosesan data paling populer.
- Sementara Hadoop adalah kerangka kerja yang menampilkan penyimpanan dan pemrosesan file terdistribusi, Spark adalah mesin pemrosesan analitik online yang berjalan di Hadoop.
- Hadoop menyediakan kemampuan penyimpanan dan pemrosesan sementara Spark adalah alat yang dirancang untuk memproses volume data yang lebih besar. Hadoop berfungsi paling baik dengan aplikasi batch, sementara Spark lebih cocok untuk aplikasi waktu nyata seperti analitik, pembelajaran mesin, streaming, dan pemrosesan grafik.
- Hadoop memungkinkan perusahaan untuk menyimpan data terstruktur atau tidak terstruktur dalam jumlah besar, tetapi tidak menawarkan waktu kueri cepat yang diperlukan untuk tugas analitik kompleks; di sinilah peran Spark – dengan menyediakan komputasi analitik cepat dalam memori serta meningkatkan kinerja dengan metode caching yang baik.
Ada kelebihan dan kegunaan dari masing-masing teknologi; bisnis perlu memilih mana yang paling sesuai dengan persyaratan tumpukan teknologi mereka.
Kesimpulan
Pada akhirnya, Hadoop dan Spark adalah mesin pemroses data besar yang andal. Yang terbaik untuk digunakan akan bergantung pada kebutuhan spesifik dan kasus penggunaan Anda. Jika Anda memerlukan sistem yang sangat terukur dan dapat memproses pekerjaan batch dengan cepat, maka Hadoop adalah pilihan yang baik. Jika Anda memerlukan sistem yang dapat memberikan hasil hampir real-time atau memproses data streaming, maka Spark adalah opsi yang lebih baik. Apapun mesin yang Anda pilih, pastikan untuk melakukan riset sehingga Anda dapat memanfaatkannya secara maksimal.