Hadoop と Spark の違いはなんですか?
Apache Hadoop と Apache Spark は、分析用の大量のデータを管理および処理するために使用できるオープンソースフレームワークです。組織は、ビジネスインテリジェンスに役立つリアルタイムのiインサイトを取得するために、データを大規模かつ迅速に処理する必要があります。Apache Hadoop を使用すると、複数のコンピューターをクラスター化して、大量のデータセットをより迅速に並行して分析できます。Apache Spark は、インメモリキャッシュと最適化されたクエリ実行を使用して、あらゆるサイズのデータに対する高速な分析クエリを実現します。Spark はデータ処理に人工知能と機械学習 (AI/ML) を使用するため、Spark は Hadoop よりも高度なテクノロジーです。しかし、多くの企業がデータ分析の目標を達成するために Spark と Hadoop を併用しています。
Hadoop と Spark にはどのような類似点がありますか?
Hadoop と Spark はどちらもデータを大規模に処理できる分散システムです。何らかの理由でデータ処理が中断された場合でも、障害から回復できます。
分散型ビッグデータ処理
ビッグデータは、頻繁に、継続的に、さまざまな形式で大規模に収集されます。
ビッグデータを保存、管理、処理するために、Apache Hadoop はデータセットをより小さなサブセットまたはパーティションに分割します。次に、パーティションをサーバーの分散ネットワーク上に格納します。同様に、Apache Spark は分散ノード上のビッグデータを処理して分析し、ビジネス上のインサイトを提供します。
ユースケースによっては、最適な機能を得るために Hadoop と Spark の両方を異なるソフトウェアと統合する必要がある場合があります。
耐障害性
Apache Hadoop は、1 つまたは複数のデータ処理ノードに障害が発生しても動作し続けます。同じデータブロックの複数のコピーを作成し、複数のノードに保存します。ノードに障害が発生すると、Hadoop は別のノードから情報を取得し、データ処理の準備をします。
一方、Apache Sparkは耐障害分散データセット (RDD) と呼ばれる特別なデータ処理技術に依存しています。RDD を使用すると、Apache Spark はストレージから特定の情報を取得する方法を記憶し、基盤となるストレージに障害が発生した場合にデータを再構築できます。
主要コンポーネント: Hadoop vs.Spark フレームワーク
Hadoop と Spark はどちらも複数のソフトウェアモジュールで構成されており、相互に連携してシステムを機能させます。
Hadoop コンポーネント
Apache Hadoop には主に 4 つのコンポーネントがあります。
- Hadoop Distributed File System (HDFS) は、複数のコンピューターにまたがる大規模なデータセットを格納する特殊なファイルシステムです。これらのコンピューターは Hadoop クラスターと呼ばれます。
- Yet Another Resource Negotiator (YARN) は、タスクをスケジュールし、Hadoop 上で実行されるアプリケーションにリソースを割り当てます。
- Hadoop MapReduce を使用すると、プログラムは大規模なデータ処理タスクを小さなタスクに分割し、複数のサーバーで並行して実行できます。
- Hadoop Common (Hadoop Core) は、他の Hadoop コンポーネントに必要なソフトウェアライブラリを提供します。
Spark コンポーネント
Apache Spark は以下のコンポーネントで動作します。
- Spark Core は、Apache Spark の基本機能を調整します。これらの機能には、メモリ管理、データストレージ、タスクスケジューリング、およびデータ処理が含まれます。
- Spark SQL を使用すると、Spark の分散ストレージ内のデータを処理できます。
- Spark Streaming と Structured Streaming により、Spark はデータを小さな連続ブロックに分割することで、データをリアルタイムで効率的にストリーミングできます。
- 機械学習ライブラリ (MLlib) には、ビッグデータに適用できる機械学習アルゴリズムがいくつか用意されています。
- GraphX では、データをグラフで視覚化および分析できます。
主な相違点: Hadoop とSpark
Hadoop と Spark はどちらも、さまざまな方法でビッグデータを処理できます。
Apache Hadoop は、1 台のマシンでワークロードを実行するのではなく、データ処理を複数のサーバーに委任するために作成されました。
一方、Apache Spark は Hadoop の主要な制限を克服した新しいデータ処理システムです。大規模なデータセットを処理できるにもかかわらず、Hadoop はバッチ処理のみしか行えないため、かなりの遅延が発生します。
アーキテクチャ
Hadoop には、Hadoop Distributed File System (HDFS) と呼ばれるネイティブファイルシステムがあります。HDFS を使用すると、Hadoop は大きなデータブロックを複数の小さな均一のブロックに分割できます。そして、小さなデータブロックをサーバーグループに保存します。
一方、Apache Spark には独自のネイティブファイルシステムはありません。多くの組織では、Hadoop のファイルシステム上で Spark を実行し、データを保存、管理、取得しています。
また、Spark のデータストレージオプションとして Amazon Redshift または Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) を使用することもできます。
パフォーマンス
Hadoop は大規模なデータセットをバッチ処理できますが、処理速度が遅くなる場合があります。データ処理のために、Hadoop は外部ストレージから情報を読み取り、そのデータを分析してソフトウェアアルゴリズムに入力します。
データ処理ステップごとに、Hadoop はデータを外部ストレージに書き戻すため、レイテンシーが増加します。そのため、リアルタイム処理タスクには適していませんが、時間遅延が許容されるワークロードには理想的です。たとえば、Hadoop は毎月の売上記録の分析に適しています。しかし、ソーシャルメディアのフィードからリアルタイムでブランドセンチメントを判断するのは最適な選択ではありません。
一方、Apache Spark は膨大な量のデータをリアルタイムで処理するように設計されています。
外部ストレージからデータにアクセスする代わりに、Spark はデータを処理する前に RAM にコピーします。特定のタスクを完了した後にのみ、データを外部ストレージに書き戻します。RAM からの書き込みと読み取りは、外付けドライブで同じ処理を行うよりも指数関数的に高速です。さらに、Spark は取得したデータをさまざまな操作に再利用します。
そのため、単純なデータ処理と複雑なデータ処理の両方で、Spark は Hadoop よりもさまざまな点で優れています。
機械学習
Apache Spark は MLlib と呼ばれる機械学習ライブラリを提供しています。データサイエンティストは MLlib を使用してリグレッション分析、分類、およびその他の機械学習タスクを実行することができます。また、非構造化データや構造化データを使用して機械学習モデルをトレーニングし、ビジネスアプリケーションに展開することもできます。
対照的に、Apache Hadoop には機械学習ライブラリが組み込まれていません。代わりに、Spark を Apache Mahout などの他のソフトウェアと統合して、機械学習システムを構築できます。ソフトウェアの選択は、ワークロードの特定の要件によって異なります。データのサイズと複雑さ、使用する機械学習モデルのタイプ、アプリケーションのパフォーマンスとスケーラビリティの要件などを考慮することが可能です。
セキュリティ
Apache Hadoop は、データを保護するための強固なセキュリティ機能を備えて設計されています。たとえば、Hadoop は暗号化とアクセス制御を使用して、権限のない第三者がデータストレージにアクセスしたり操作するのを防ぎます。
ただし、Apache Spark だけでは、セキュリティ保護機能が限られています。Apache Software Foundation によると、Spark のセキュリティ機能を有効にし、実行する環境が安全であることを確認する必要があります。
Spark は複数のデプロイタイプをサポートしていますが、安全性は様々です。たとえば、Hadoop に Spark をデプロイすると、Hadoop の暗号化された分散ストレージにより、全体的なセキュリティが向上します。
スケーラビリティ
Hadoop を使用すると、Spark よりもスケーリングにかかる労力が少なくて済みます。さらに処理能力が必要な場合は、低いコストで Hadoop にノードやコンピューターを追加できます。
対照的に、Spark デプロイをスケーリングするには、通常、より多くの RAM に投下する必要があります。オンプレミスインフラストラクチャのコストがすぐに積み上がる可能性があります。
料金
Apache Hadoop は、データの保存と処理にハードディスクを使用するため、セットアップと実行がより安価です。Hadoop は標準的なコンピューターでもローエンドコンピューターでもセットアップできます。
一方、Spark はメモリ内処理に RAM を使用するため、ビッグデータを処理する場合はコストが高くなります。RAM は通常、同じストレージサイズのハードディスクよりも高価です。
使用すべき場面の比較、Hadoop とSpark
Apache Spark は、Hadoop の外部ストレージアクセスアーキテクチャの制限を克服するために導入されました。Apache Spark は、Hadoop のオリジナルのデータ分析ライブラリである MapReduce を、より高速な機械学習処理機能に置き換えるものです。
ただし、Spark は Hadoop と相互に排他的というわけではありません。Apache Spark は独立したフレームワークとして運用できますが、多くの組織ではビッグデータ分析に Hadoop と Spark の両方を使用しています。
特定のビジネス要件に応じて、データ処理に Hadoop と Spark、あるいはその両方を使用できます。判断の際に考慮すべき点をいくつかご紹介します。
費用対効果の高いスケーリング
費用対効果の高いデータ処理パイプラインの構築とスケーリングには、Apache Hadoop の方が適しています。既存の Hadoop クラスターにコンピューターを追加すると、Hadoop の処理能力を高めることができます。これは、Apache Spark フレームワークを拡張するために追加の RAM を購入するよりも低価格です。
バッチ処理
バッチ処理とは、定められたタイムラインに縛られずに大量のデータを処理することを指します。バッチ処理が好まれる場合、組織は Apache Hadoop を使用します。これは、Apache Hadoop が複数のノードにわたる並列処理をサポートしているためです。たとえば、Hadoop を使用して、数万件のレコードから時間的制約のないインベントリレポートを生成できます。
リアルタイム分析
動きの速いデータを扱う場合は、Apache Spark を使用してください。データストリームは、ソフトウェアによって継続的に送信される情報またはデータです。Apache Spark はライブデータストリームを処理し、インサイトに満ちた分析をリアルタイムで提供できます。たとえば、金融機関は Apache Spark を使用して進行中の取引における不正行為を検出し、銀行員に警告しています。
機械学習機能
機械学習には、多数のデータセットを使用してソフトウェア機能またはモデルをトレーニングすることが含まれます。Apache Spark には機械学習ライブラリが組み込まれているため、このようなタスクに適しています。つまり、Spark は追加の統合を行わずに機械学習モデルをリアルタイムでトレーニングできるということです。
セキュリティ、スピード、インタラクティブ分析
Hadoop と Spark を使用すると、両方のフレームワークの長所を活用できます。Hadoop は安全で手頃な価格の分散処理を提供します。Hadoop で Spark を実行すると、グラフ分析タスクなどの時間的制約のあるワークロードを Spark のインメモリデータプロセッサにシフトできます。分析用のパフォーマンスと安全な外部ストレージ処理が実現します。
相違点の要約: Hadoop とSpark
| Hadoop |
Spark |
|
| アーキテクチャ |
Hadoop はデータを外部ストレージに保存して処理します。 |
Spark はデータを内部メモリに保存して処理します。 |
| パフォーマンス |
Hadoop はデータをバッチで処理します。 |
Spark はデータをリアルタイムで処理します。 |
| コスト |
Hadoopは低価格です。 |
Spark は比較的高価です。 |
| スケーラビリティ |
Hadoop はノードを追加することで簡単に拡張できます。 |
Spark は比較的に難易度が高いです。 |
| 機械学習 |
Hadoop は外部ライブラリと統合して機械学習機能を提供します。 |
Spark には機械学習ライブラリが組み込まれています。 |
| セキュリティ |
Hadoop は強力なセキュリティ機能、ストレージ暗号化、アクセス制御を備えています。 |
Spark は基本的なセキュリティ機能を備えています。Spark をデプロイするためには、安全なオペレーション環境を自身でセットアップする必要があります。 |
AWS はビッグデータワークロードをどのようにサポートできますか?
Amazon EMR は、ビッグデータソリューションを手頃な価格で構築、デプロイ、スケーリングするのに役立つオンラインプラットフォームです。Apache Hadoop や Spark など、さまざまなオープンソースのビッグデータフレームワークをサポートしています。Amazon EMR はペタバイト (PB) 規模のデータ処理、インタラクティブ分析、機械学習アプリケーションの分野で組織に使用されています。
Amazon EMR を使用することで得られるメリットは他にもあります。
- Amazon EMR は、ビッグデータアプリケーションに必要なコンピューティングリソースを自動的にスケーリングします
- Amazon EMR でビッグデータアプリケーションを実行すると、オンプレミスインフラストラクチャの半分以下のコストで済みます
- Amazon EMR では、Hadoop Distributed File System (HDFS) 以外のデータストアにビッグデータセットを保存できます。たとえば、Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) と Amazon DynamoDB に保存できます。
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