Dunia big data telah berkembang secara signifikan selama dekade terakhir, dengan bisnis dan peneliti yang semakin mengandalkan kerangka kerja pemrosesan yang canggih untuk mengelola set data yang sangat besar. Dua kerangka kerja big data yang paling banyak digunakan adalah Apache Hadoop dan Apache Spark. Keduanya menawarkan alat yang kuat untuk memproses data dalam jumlah besar, tetapi keduanya berbeda dalam hal arsitektur, kecepatan, kemudahan penggunaan, dan kesesuaian untuk tugas-tugas tertentu. Pada artikel ini, kita akan membahas perbedaan utama antara Hadoop dan Spark, untuk membantu Anda menentukan kerangka kerja mana yang paling sesuai dengan kebutuhan Anda.
1. Gambaran umum tentang Hadoop dan Spark
Apache Hadoop
Hadoop, sebuah kerangka kerja sumber terbuka untuk penyimpanan dan pemrosesan set data besar yang terdistribusi. Sebagian besar terdiri dari dua elemen:
- Sistem File Terdistribusi Hadoop (HDFS): Sistem penyimpanan file terdistribusi, terukur, dan toleran terhadap kesalahan yang membagi file data besar menjadi blok-blok yang lebih kecil di sekelompok node.
- MapReduce: Sebuah model untuk pemrosesan set data besar secara terdistribusi dan paralel.
 |
| sumber: netsolutions.com |
Apache Spark
Apache Spark adalah kerangka kerja pemrosesan data dalam memori yang cepat yang dikembangkan untuk mengatasi keterbatasan MapReduce Hadoop. Ini menyediakan mesin analitik terpadu dengan dukungan untuk pemrosesan batch, kueri interaktif, pemrosesan aliran waktu nyata, dan aplikasi pembelajaran mesin.
2. Perbandingan Kinerja
Salah satu perbedaan paling penting antara Hadoop dan Spark adalah performa.
- Hadoop (MapReduce): Hadoop menulis data perantara ke disk di antara langkah-langkah pemrosesan, yang menghasilkan latensi tinggi dan kinerja yang lebih lambat dalam komputasi berulang dan analisis waktu nyata.
- Spark: Spark memproses data dalam memori, secara signifikan meningkatkan kecepatan-sering kali hingga 100 kali lebih cepat daripada Hadoop untuk beban kerja tertentu. Namun, komputasi dalam memori Spark membutuhkan lebih banyak RAM, sehingga lebih boros sumber daya.
3. Kemudahan Penggunaan dan Fleksibilitas
- Hadoop: Pengembang harus menulis kode MapReduce yang kompleks di Java, yang bisa jadi sulit untuk dikodekan dan di-debug.
- Spark: GTK menyediakan aplikasi yang paling mudah digunakan dan API berbasis banyak (Python, Scala, Java, R) Lebih fleksibel untuk berbagai kebutuhan pemrosesan data karena pustaka bawaan bahan bakar, termasuk Spark SQL, MLlib, (untuk pembelajaran mesin) GraphX (untuk pemrosesan grafik).
4. Skalabilitas dan Toleransi Kesalahan
Kedua kerangka kerja ini sangat terukur dan dimaksudkan untuk bekerja pada cluster ribuan node.
- Hadoop: Menggunakan HDFS, yang menyalin data pada beberapa node untuk toleransi kesalahan.
- Spark: Hadoop juga mendukung mekanisme toleransi kesalahan menggunakan Resilient Distributed Dataset (RDD) yang secara otomatis memulihkan data yang mengalami kerusakan dengan menggunakan informasi silsilah.
5. Kemampuan Streaming
- Hadoop: Paling cocok untuk pemrosesan batch, tidak ada dukungan streaming real-time asli. Data real-time membutuhkan alat tambahan seperti Apache Flume atau Apache Kafka.
- Spark: Dilengkapi dengan modul asli, Spark Streaming, untuk pemrosesan data real-time, memberikan keuntungan dalam aplikasi yang membutuhkan wawasan cepat.
6. Pertimbangan Biaya
- Hadoop: Lebih hemat biaya dalam memproses set data besar karena berbasis disk (tidak intensif memori).
- Percikan: Membutuhkan lebih banyak sumber daya memori, yang dapat meningkatkan biaya infrastruktur. Namun demikian, kecepatan dan efisiensinya dapat menurunkan biaya operasional dalam jangka panjang.
7. Kasus Penggunaan
- Hadoop: Untuk kasus penggunaan data besar tradisional - pemrosesan log, analisis batch, dan pergudangan data.
- Spark: Ideal untuk analitik waktu nyata, pembelajaran mesin, eksplorasi data interaktif, dan pemrosesan grafik.
Kesimpulan
Apache Hadoop dan Apache Spark memainkan peran penting dalam pemrosesan data besar, dan pilihan di antara keduanya bergantung pada kebutuhan spesifik suatu proyek. Jika penyimpanan yang hemat biaya dan pemrosesan batch menjadi prioritas, Hadoop tetap menjadi pesaing yang kuat. Namun, untuk analitik real-time, pembelajaran mesin, dan pemrosesan data yang lebih cepat, Spark adalah pilihan yang lebih baik. Banyak organisasi bahkan menggunakan pendekatan hybrid, memanfaatkan Hadoop untuk penyimpanan dan Spark untuk analitik waktu nyata untuk mencapai yang terbaik dari kedua hal tersebut.