HadoopとSparkの主な違いは、Hadoopがシンプルなプログラミングモデルを使用してコンピュータのクラスタ間で大規模なデータセットの分散処理を可能にするApacheオープンソースフレームワークであるのに対し、SparkはHadoopの高速計算のために設計されたクラスタコンピューティングフレームワークであることである。
ビッグデータとは、膨大な量、速度、多様性を持つデータの集合を指す。
そのため、従来のデータ蓄積・処理方法ではビッグデータの解析は不可能である。
Hadoopは、ビッグデータを効果的かつ効率的に蓄積・処理するためのソフトウェアです。
しかし、一方のSparkは、Hadoopの演算速度を向上させるためのApacheのフレームワークです。
バッチ処理とリアルタイムの分析・データ処理の両方のワークロードを処理することができます。
Hadoopとは？
Hadoopは、Apache Software Foundationによって開発されたオープンソースのフレームワークです。
ビッグデータを分散環境に保存し、同時に処理するために使用されます。
また、コンピュータのクラスタ間で分散ストレージと計算を提供します。
また、Hadoopのアーキテクチャには4つの主要なコンポーネントがあります。
Hadoopは、HDFS（Hadoop File Distributed System）、Hadoop MapReduce、Hadoop Common、Hadoop YARNの4つの主要なコンポーネントから構成されています。
HDFSは、Hadoopのストレージシステムです。
HDFSはマスター・スレーブ構造で動作します。
マスターノードがファイルシステムのメタデータを管理し、他のコンピュータがスレーブノードとして動作する。
他のコンピュータは、スレーブノードまたはデータノードとして動作します。
また、データはこれらのデータノード間で分割されます。
同様に、Hadoop MapReduceはデータを処理するためのアルゴリズムが含まれています。
ここでは、マスターノードがスレーブノード上でMapReduceジョブを実行します。
そして、スレーブノードがタスクを完了させ、その結果をマスターノードに送り返す。
さらに、Hadoop Commonは、他のコンポーネントをサポートするためのJavaライブラリやユーティリティを提供する。
一方、Hadoop YARNはクラスタのリソース管理やジョブスケジューリングを行う。
スパークとは
Sparkは、Hadoopの計算速度を向上させるためのApacheのフレームワークです。
クエリ間の待ち時間を短縮し、プログラム実行の待ち時間を最小にすることができます。
Spark SQL、Spark Streaming、MLib、GraphX、Apache Spark CoreがSparkの主要な構成要素です。
Spark Core – すべての機能はSpark Coreの上に構築されています。
Spark Coreは、Sparkプラットフォームにおける汎用実行エンジンです。
インメモリコンピューティングと外部ストレージシステムのデータセット参照を提供します。
Spark SQL – 構造化データおよび半構造化データをサポートするSchemaRDDを提供します。
Spark Streaming – ストリーミング解析を実行する機能を提供します。
MLib – 分散型機械学習フレームワーク。
Spark MLibは、HadoopディスクベースのApache Mahoutよりも高速です。
GraphX – 分散型グラフ処理フレームワーク。
Pregel抽象化APIを使ってユーザ定義のグラフをモデル化できる、グラフ計算を表現するためのAPIを提供する。
HadoopとSparkの違い。
定義
Hadoopは、シンプルなプログラミングモデルを用いて、コンピュータのクラスタ間で大規模なデータセットを分散処理することを可能にするApacheのオープンソースフレームワークです。
Apache Sparkは、オープンソースの分散型汎用クラスタコンピューティングフレームワークです。
このように、HadoopとSparkの主な違いを説明する。
速度
HadoopとSparkのもう一つの違いは、スピードです。
Spark は Hadoop よりも高速に動作する。
フォールトトレランス
Hadoopはデータを複数に複製することでフォールトトレランスを実現している。
SparkはRDD(Resilient Distributed Dataset)を用いてフォールトトレランスを実現する。
API
HadoopとSparkのもう一つの違いは、Sparkは複数のデータソースや言語で使用できる様々なAPIを提供していることです。
また、HadoopのAPIよりも拡張性が高い。
使用方法
Hadoopは、クラスタ化されたシステムで動作するビッグデータアプリケーションのデータの保存と処理を管理するために使用されます。
Sparkは、Hadoopの計算処理を高速化するために使用されます。
したがって、この点もHadoopとSparkの重要な違いです。
結論
結論として、HadoopとSparkの違いは、Hadoopはシンプルなプログラミングモデルを使用してコンピュータのクラスタ間で大規模なデータセットを分散処理できるApacheオープンソースフレームワークであり、Sparkは高速Hadoop計算のために設計されたクラスタ計算フレームワークであることです。
どちらも予測分析、データマイニング、機械学習など様々なアプリケーションに利用することができます。
