En effet, la méthode utilisée par Spark pour traiter les données fait qu’il est beaucoup plus rapide que MapReduce. Alors que MapReduce fonctionne en étapes, Spark peut travailler sur la totalité des données en une seule fois.
14 déc. 2015Apache Spark et Hadoop sont deux des frameworks de traitement de big data les plus populaires. Bien qu’ils aient tous deux des caractéristiques uniques, Spark est souvent considéré comme plus rapide qu’Hadoop. Mais pourquoi en est-il ainsi ? Dans cet article, nous allons examiner de plus près l’architecture et les caractéristiques de Spark pour comprendre pourquoi il est plus rapide que Hadoop.
Tout d’abord, comprenons ce qui rend Hadoop plus lent. Hadoop est basé sur MapReduce, qui consiste à lire des données sur le disque, à les traiter et à réécrire les résultats sur le disque. Ce processus peut prendre beaucoup de temps, en particulier pour les algorithmes itératifs qui doivent accéder plusieurs fois aux mêmes données. En outre, Hadoop s’appuie fortement sur les E/S sur disque, qui sont plus lentes que le traitement en mémoire.
Spark, en revanche, est conçu pour surmonter ces limitations. Il utilise un modèle de calcul distribué et traite les données en mémoire, ce qui le rend beaucoup plus rapide qu’Hadoop. Spark est également doté d’un gestionnaire de grappes intégré qui permet aux utilisateurs d’exécuter des applications sur plusieurs nœuds d’une grappe. Cela signifie que Spark peut distribuer la charge de travail sur plusieurs machines, ce qui le rend très évolutif.
Voyons maintenant comment exécuter Spark. Spark peut être exécuté en deux modes : le mode autonome et le mode cluster. Le mode autonome est utilisé lorsque Spark est exécuté sur une seule machine, tandis que le mode cluster est utilisé lorsque Spark est exécuté sur une grappe de machines. Pour exécuter Spark, vous devez l’installer sur votre machine et configurer les variables d’environnement. Vous pouvez ensuite utiliser le shell Spark, qui fournit une interface interactive pour exécuter les applications Spark.
Lorsqu’il s’agit de travailler avec des données volumineuses, Databricks est un choix populaire parmi les scientifiques et les analystes de données. Databricks est une plateforme basée sur le cloud qui offre un espace de travail unifié pour l’ingénierie des données, la science des données et l’analyse commerciale. Databricks fournit également une version gérée de Spark qui est optimisée pour la performance et l’évolutivité. Cela signifie que les utilisateurs peuvent se concentrer sur leurs tâches d’analyse de données sans avoir à se préoccuper de la gestion de l’infrastructure sous-jacente.
En ce qui concerne les langages de programmation, le paradigme de la programmation fonctionnelle est bien adapté au traitement des big data. Les langages de programmation fonctionnels tels que Scala et Python sont des choix populaires pour travailler avec Spark. Ces langages ont une syntaxe concise et fournissent des abstractions de haut niveau pour travailler avec de grands ensembles de données. En outre, ils intègrent un support pour l’informatique distribuée, ce qui les rend idéaux pour travailler avec Spark.
En conclusion, le traitement en mémoire et le modèle de calcul distribué de Spark le rendent plus rapide que Hadoop. Spark peut traiter les données beaucoup plus rapidement qu’Hadoop, en particulier pour les algorithmes itératifs qui doivent accéder plusieurs fois aux mêmes données. En outre, le gestionnaire de clusters intégré à Spark lui confère une grande évolutivité, ce qui signifie qu’il peut traiter facilement de grands ensembles de données. Lorsqu’il s’agit de travailler avec Spark, Databricks fournit une version gérée de Spark qui est optimisée pour la performance et l’évolutivité. Enfin, les langages de programmation fonctionnels tels que Scala et Python sont idéaux pour travailler avec Spark, grâce à leur syntaxe concise et à leur prise en charge intégrée de l’informatique distribuée.
Dans Spark, un dataset est une collection distribuée immuable d’objets fortement typés, similaire à un objet Java. Un dataframe, quant à lui, est également une collection distribuée de données, mais il est organisé en colonnes nommées, comme une table dans une base de données relationnelle. Les cadres de données sont plus souples et plus efficaces que les ensembles de données lorsqu’il s’agit de traiter des données structurées et semi-structurées. En outre, les dataframes peuvent être interrogés à l’aide d’une syntaxe de type SQL, ce qui permet aux utilisateurs familiers de SQL de travailler plus facilement avec les données dans Spark.