Spark 대 Hadoop: 비즈니스를 향상시킬 빅 데이터 프레임워크는 무엇입니까?

“데이터는 디지털 경제의 원동력입니다”

현대 기업이 소비자와 시장을 더 잘 이해하기 위해 데이터 힙에 의존함에 따라 빅 데이터와 같은 기술은 엄청난 추진력을 얻고 있습니다.

AI와 마찬가지로 빅 데이터는 2020년 최고의 기술 트렌드 목록에 포함되었을 뿐만 아니라 기하급수적인 비즈니스 성장을 즐기고 더 높은 고객 충성도를 보장하기 위해 스타트업과 Fortune 500대 기업 모두에서 수용할 것으로 예상됩니다. 빅 데이터 시장이 2027년까지 1,030억 달러에 이를 것으로 예상된다는 분명한 징후입니다.

이제 모든 사람들이 기존의 데이터 분석 도구를 블록체인 및 AI 의 발전을 위한 기반을 준비하는 빅 데이터로 교체하려는 의욕이 높지만 올바른 빅 데이터 도구 선택에 대해서도 혼란스러워합니다. 그들은 빅 데이터 세계의 두 거물인 Apache Hadoop과 Spark 사이에서 선택하는 딜레마에 직면해 있습니다.

따라서 이러한 생각을 고려하여 오늘 우리는 Apache Spark와 Hadoop에 대한 기사를 다루고 어떤 것이 귀하의 요구에 적합한 옵션인지 결정하는 데 도움을 드릴 것입니다.

하지만 먼저 Hadoop과 Spark가 무엇인지 간단히 소개하겠습니다.

Apache Hadoop은 사용자가 간단한 프로그래밍 구성을 사용하여 컴퓨터의 여러 클러스터에서 빅 데이터를 저장하고 처리할 수 있도록 하는 오픈 소스, 분산 및 Java 기반 프레임워크입니다. 향상된 경험을 제공하기 위해 함께 작동하는 다양한 모듈로 구성됩니다.

1. 하둡 커먼
2. 하둡 분산 파일 시스템(HDFS)
3. 하둡 얀
4. 하둡 맵리듀스

반면 Apache Spark는 '사용하기 쉽고' 더 빠른 서비스를 제공하는 오픈 소스 분산 클러스터 컴퓨팅 빅 데이터 프레임워크입니다.

두 개의 빅 데이터 프레임워크는 그들이 제공하는 일련의 기회로 인해 수많은 대기업의 지원을 받습니다.

하둡 빅데이터 프레임워크의 장점

1. 빠름

빅 데이터 세계에서 대중화되는 Hadoop의 특징 중 하나는 빠르다는 것입니다.

저장 방법은 주로 클러스터에 있는 모든 위치에 데이터를 '매핑'하는 분산 파일 시스템을 기반으로 합니다. 또한 데이터 처리에 사용되는 데이터와 도구는 일반적으로 동일한 서버에서 사용할 수 있으므로 데이터 처리가 번거롭지 않고 더 빨라집니다.

실제로 Hadoop은 단 몇 분 만에 테라바이트의 비정형 데이터를 처리할 수 있는 반면 페타바이트는 몇 시간 만에 처리할 수 있다는 사실이 밝혀졌습니다.

2. 유연성

Hadoop은 기존 데이터 처리 도구와 달리 고급 유연성을 제공합니다.

이를 통해 기업은 다양한 소스(예: 소셜 미디어, 이메일 등)에서 데이터를 수집하고, 다양한 데이터 유형(정형 및 비정형 모두)으로 작업하고, 다양한 목적(예: 로그 처리, 시장 캠페인 분석, 사기 탐지 등).

3. 확장성

Hadoop의 또 다른 장점은 확장성이 높다는 것입니다. 이 플랫폼은 기존의 관계형 데이터베이스 시스템(RDBMS) 과 달리 기업 에서 병렬로 작동하는 수백 대의 서버에서 대용량 데이터 세트를 저장하고 배포할 수 있도록 합니다.

4. 비용 효율성

Apache Hadoop은 다른 빅 데이터 분석 도구와 비교할 때 훨씬 저렴합니다. 특별한 기계가 필요하지 않기 때문입니다. 상용 하드웨어 그룹에서 실행됩니다. 또한 장기적으로 더 많은 노드를 추가하는 것이 더 쉽습니다.

즉, 사전 계획 요구 사항의 중단 시간을 겪지 않고 노드를 쉽게 늘릴 수 있습니다.

5. 높은 처리량

하둡 프레임워크의 경우 작은 작업이 병렬로 여러 데이터 청크로 분할되도록 데이터가 분산 저장됩니다. 이를 통해 기업은 더 짧은 시간에 더 많은 작업을 더 쉽게 완료할 수 있으며 결과적으로 더 높은 처리량을 얻을 수 있습니다.

6. 실패에 대한 회복력

마지막으로 Hadoop은 오류의 결과를 완화하는 데 도움이 되는 높은 내결함성 옵션을 제공합니다. 노드가 다운될 때마다 데이터를 복구할 수 있도록 모든 블록의 복제본을 저장합니다.

하둡 프레임워크의 단점

1. 작은 파일의 문제

빅 데이터 분석을 위해 Hadoop을 고려할 때의 가장 큰 단점은 작은 파일의 무작위 읽기를 효율적이고 효과적으로 지원할 가능성이 없다는 것입니다.

그 이유는 작은 파일의 메모리 크기가 HDFS 블록 크기보다 상대적으로 작기 때문입니다. 이러한 시나리오에서 방대한 수의 작은 파일을 저장하면 HDFS의 네임스페이스를 저장하는 NameNode 의 오버로드 가능성이 높아져 실제로는 좋지 않습니다.

2. 반복 처리

빅데이터 Hadoop 프레임워크의 데이터 흐름은 하나의 출력이 다른 단계의 입력이 되는 체인 형태입니다. 반면, 반복 처리의 데이터 흐름은 본질적으로 순환적입니다.

이 때문에 Hadoop은 기계 학습 또는 반복 처리 기반 솔루션에 적합하지 않은 선택입니다.

3. 낮은 보안

Hadoop 프레임워크를 사용할 때의 또 다른 단점은 낮은 보안 기능을 제공한다는 것입니다.

예를 들어 프레임워크에는 기본적으로 비활성화된 보안 모델이 있습니다. 이 빅 데이터 도구를 사용하는 사람이 활성화 방법을 모르는 경우 데이터가 도난/오용될 위험이 더 높아질 수 있습니다. 또한 Hadoop은 스토리지 및 네트워크 수준에서 암호화 기능을 제공하지 않으므로 데이터 침해 위협의 가능성이 다시 높아집니다.

4. 더 높은 취약성

Hadoop 프레임워크는 가장 널리 사용되지만 많이 악용되는 프로그래밍 언어인 Java로 작성되었습니다. 이렇게 하면 사이버 범죄자가 Hadoop 기반 솔루션에 쉽게 액세스하고 민감한 데이터를 오용할 수 있습니다.

5. 일괄 처리만 지원

다른 다양한 빅 데이터 프레임워크와 달리 Hadoop은 스트리밍 데이터를 처리하지 않습니다. 일괄처리 만 지원 하는데 그 이유는 맵리듀스가 하둡 클러스터의 메모리를 최대한 활용하지 못하기 때문이다.

이것이 모두 Hadoop, 기능 및 단점에 관한 것이지만 Spark의 장단점을 살펴보고 둘 사이의 차이점을 쉽게 이해하도록 합시다.

Apache Spark 프레임워크의 이점

1. 자연의 다이내믹

Apache Spark는 약 80개의 상위 수준 연산자를 제공하므로 데이터를 동적으로 처리하는 데 사용할 수 있습니다. 병렬 앱을 개발하고 관리하는 데 적합한 빅 데이터 도구로 간주될 수 있습니다.

2. 강력한

저지연 인메모리 데이터 처리 기능과 기계 학습 및 그래프 분석 알고리즘을 위한 다양한 내장 라이브러리의 가용성으로 인해 다양한 분석 과제를 처리할 수 있습니다. 이는 시장에서 함께 사용할 수 있는 강력한 빅 데이터 옵션이 됩니다.

3. 고급 분석

Spark의 또 다른 특징은 'MAP' 및 'reduce'를 권장할 뿐만 아니라 기계 학습(ML), SQL 쿼리, 그래프 알고리즘 및 스트리밍 데이터도 지원한다는 것입니다. 따라서 고급 분석을 즐기기에 적합합니다.

4. 재사용성

Hadoop과 달리 Spark 코드는 일괄 처리, 스트림 상태에 대한 임시 쿼리 실행, 기록 데이터에 대한 스트림 결합 등에 재사용할 수 있습니다.

5. 실시간 스트림 처리

Apache Spark를 사용하는 또 다른 이점은 실시간으로 데이터를 처리하고 처리할 수 있다는 것입니다.

6. 다국어 지원

마지막으로 이 빅 데이터 분석 도구는 Java, Python 및 Scala를 포함하여 코딩을 위한 여러 언어를 지원합니다.

Spark Big Data Tool의 한계

1. 파일 관리 프로세스 없음

Apache Spark를 사용할 때의 가장 큰 단점은 자체 파일 관리 시스템이 없다는 것입니다. 이 요구 사항을 충족하기 위해 Hadoop과 같은 다른 플랫폼에 의존합니다.

2. 몇 가지 알고리즘

Apache Spark는 또한 Tanimoto 거리와 같은 알고리즘의 가용성을 고려할 때 다른 빅 데이터 프레임워크보다 뒤쳐져 있습니다.

3. 작은 파일 문제

Spark 사용의 또 다른 단점은 작은 파일을 효율적으로 처리하지 못한다는 것입니다.

HDFS(Hadoop Distributed File System)와 함께 작동하기 때문에 많은 작은 파일보다 제한된 수의 큰 파일을 더 쉽게 관리할 수 있습니다.

4. 자동 최적화 프로세스 없음

다른 다양한 빅데이터 및 클라우드 기반 플랫폼과 달리 Spark는 자동 코드 최적화 프로세스가 없습니다. 코드를 수동으로 최적화하기만 하면 됩니다.

5. 다중 사용자 환경에 적합하지 않음

Apache Spark는 동시에 여러 사용자를 처리할 수 없으므로 다중 사용자 환경에서 효율적으로 작동하지 않습니다. 다시 한계를 추가하는 것.

두 빅 데이터 프레임워크의 기본 사항을 다루었으므로 Spark와 Hadoop의 차이점에 익숙해지길 바랄 것입니다.

따라서 더 이상 기다리지 않고 'Spark vs Hadoop' 전투를 주도하는 제품을 비교하기 위해 살펴보겠습니다.

Spark 대 Hadoop: 두 개의 빅 데이터 도구가 서로 쌓이는 방법

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1. 건축

Spark 및 Hadoop 아키텍처의 경우 둘 다 분산 컴퓨팅 환경에서 작동하는 경우에도 후자가 주도합니다.

Spark와 달리 Hadoop의 아키텍처에는 HDFS(Hadoop Distributed File System)와 YARN(Yet Another Resource Negotiator)이라는 두 가지 주요 요소가 있기 때문입니다. 여기서 HDFS는 다양한 노드에서 빅 데이터 스토리지를 처리하는 반면 YARN은 리소스 할당 및 작업 스케줄링 메커니즘을 통해 처리 작업을 처리합니다. 그런 다음 이러한 구성 요소를 더 많은 구성 요소로 나누어 내결함성과 같은 서비스를 통해 더 나은 솔루션을 제공합니다.

2. 사용 용이성

Apache Spark를 사용하면 개발자가 개발 환경에서 Scala, Python, R, Java 및 Spark SQL용과 같은 다양한 사용자 친화적인 API를 도입할 수 있습니다. 또한 사용자와 개발자 모두를 지원하는 대화형 모드가 탑재되어 있습니다. 이것은 사용하기 쉽고 학습 곡선이 낮습니다.

반면에 Hadoop에 대해 이야기할 때 사용자를 지원하는 추가 기능을 제공하지만 대화형 모드는 제공하지 않습니다. 이로 인해 Spark는 이 '빅 데이터' 전투에서 Hadoop을 이기게 되었습니다.

3. 내결함성 및 보안

Apache Spark와 Hadoop MapReduce는 모두 내결함성 기능을 제공하지만 후자는 전투에서 승리합니다.

Spark 환경에서 작업 중 프로세스가 충돌하는 경우를 대비하여 처음부터 시작해야 하기 때문입니다. 그러나 Hadoop의 경우 충돌 자체의 지점에서 계속할 수 있습니다.

4. 성능

Spark 대 MapReduce 성능을 고려할 때 전자가 후자보다 유리합니다.

Spark 프레임워크는 디스크에서 10배, 메모리 내에서 100배 더 빠르게 실행할 수 있습니다. 이를 통해 Hadoop MapReduce보다 3배 빠른 100TB의 데이터를 관리할 수 있습니다.

5. 데이터 처리

Apache Spark와 Hadoop을 비교할 때 고려해야 할 또 다른 요소는 데이터 처리입니다.

Apache Hadoop은 일괄 처리만 할 수 있는 기회를 제공하지만 다른 빅 데이터 프레임워크는 대화형, 반복적, 스트림, 그래프 및 일괄 처리 작업을 가능하게 합니다. Spark가 더 나은 데이터 처리 서비스를 즐기기에 더 나은 옵션임을 증명하는 것입니다.

6. 호환성

Spark와 Hadoop MapReduce의 호환성은 다소 동일합니다.

때로는 두 빅 데이터 프레임워크가 독립 실행형 애플리케이션으로 작동하지만 함께 작동할 수도 있습니다. Spark는 Hadoop YARN 위에서 효율적으로 실행할 수 있는 반면 Hadoop은 Sqoop 및 Flume과 쉽게 통합할 수 있습니다. 이 때문에 둘 다 서로의 데이터 소스와 파일 형식을 지원합니다.

7. 보안

Spark 환경에는 웹 UI 보호를 위한 이벤트 로깅 및 javax 서블릿 필터 사용과 같은 다양한 보안 기능이 탑재되어 있습니다. 또한 공유 비밀을 통한 인증을 권장하고 YARN 및 HDFS와 통합될 때 HDFS 파일 권한, 모드 간 암호화 및 Kerberos의 잠재력을 활용할 수 있습니다.

반면 Hadoop은 Kerberos 인증, 타사 인증, 기존 파일 권한 및 액세스 제어 목록 등을 지원하므로 결국 더 나은 보안 결과를 제공합니다.

따라서 보안 측면에서 Spark 대 Hadoop 비교를 고려할 때 후자가 우선합니다.

8. 비용 효율성

Hadoop과 Spark를 비교할 때 전자는 디스크에 더 많은 메모리가 필요하고 후자는 더 많은 RAM이 필요합니다. 또한 Spark는 Apache Hadoop에 비해 상당히 새롭기 때문에 Spark로 작업하는 개발자는 더 드뭅니다.

이로 인해 Spark 작업은 비용이 많이 듭니다. 즉, Hadoop과 Spark 비용에 중점을 둘 때 Hadoop은 비용 효율적인 솔루션을 제공합니다.

9. 시장 범위

Apache Spark와 Hadoop은 모두 대기업의 지원을 받아 서로 다른 용도로 사용되어 왔지만 시장 범위 면에서는 후자가 앞서고 있습니다.

시장 통계에 따르면 Apache Hadoop 시장은 2018년에서 2025년까지 CAGR 65.6%로 성장할 것으로 예상되며, Spark의 CAGR은 33.9%에 불과합니다.

이러한 요소는 비즈니스에 적합한 빅 데이터 도구를 결정하는 데 도움이 되지만 사용 사례를 숙지하는 것이 좋습니다. 자, 여기에서 다루겠습니다.

Apache Spark 프레임워크의 사용 사례

이 빅 데이터 도구는 기업이 다음을 원할 때 채택합니다.

• 실시간으로 데이터를 스트리밍하고 분석합니다.
• 머신 러닝의 힘을 만끽하십시오.
• 대화형 분석으로 작업합니다.
• Fog 및 Edge Computing 을 비즈니스 모델에 도입하십시오.

Apache Hadoop 프레임워크의 사용 사례

Hadoop은 다음과 같은 경우에 신생 기업과 기업에서 선호합니다.

1. 아카이브 데이터를 분석합니다.
2. 더 나은 금융 거래 및 예측 옵션을 즐기십시오.
3. Commodity 하드웨어로 구성된 작업을 실행합니다.
4. 선형 데이터 처리를 고려하십시오.

이를 통해 귀하의 비즈니스와 관련된 'Spark vs Hadoop' 전투의 승자를 결정하셨기를 바랍니다. 그렇지 않다면 언제든지 빅데이터 전문가와 연결하여 모든 의심을 해소하고 더 ​​높은 성공률로 모범적인 서비스를 받으십시오.

자주 묻는 질문

1. 어떤 빅 데이터 프레임워크를 선택해야 할까요?

선택은 전적으로 귀하의 비즈니스 요구에 달려 있습니다. 성능, 데이터 호환성 및 사용 편의성에 중점을 둔 경우 Spark가 Hadoop보다 낫습니다. 반면 Hadoop 빅 데이터 프레임워크는 아키텍처, 보안 및 비용 효율성에 중점을 둘 때 더 좋습니다.

2. Hadoop과 Spark의 차이점은 무엇입니까?

Spark와 Hadoop에는 다양한 차이점이 있습니다. 예를 들어:-

• Spark는 Hadoop MapReduce의 100배 요소입니다.
• Hadoop은 일괄 처리에 사용되지만 Spark는 일괄 처리, 그래프, 기계 학습 및 반복 처리에 사용됩니다.
• Spark는 Hadoop 빅 데이터 프레임워크보다 작고 간편합니다.
• Spark와 달리 Hadoop은 데이터 캐싱을 지원하지 않습니다.

3. Spark가 Hadoop보다 나은가요?

속도와 보안에 중점을 둘 때 Spark가 Hadoop보다 낫습니다. 그러나 다른 경우에는 이 빅 데이터 분석 도구가 Apache Hadoop보다 뒤쳐집니다.

4. Spark가 Hadoop보다 빠른 이유는 무엇입니까?

Spark는 디스크에 대한 읽기/쓰기 주기가 적고 중간 데이터를 메모리에 저장하기 때문에 Hadoop보다 빠릅니다.

5. Apache Spark는 무엇을 위해 사용됩니까?

Apache Spark는 다음을 원할 때 데이터 분석에 사용됩니다.

• 실시간으로 데이터를 분석합니다.
• ML 및 Fog Computing을 비즈니스 모델에 도입하십시오.
• 대화형 분석으로 작업하십시오.