データサイエンスツール：Apache SparkとApache Hadoop

Apache SparkとApache Hadoopはどちらも、Apache Software Foundationが提供する人気のオープンソースデータサイエンスツールです。コミュニティによって開発・サポートされており、その人気と機能は拡大を続けています。

Apache Sparkは大規模処理のためのインターフェースとして設計されており、Apache Hadoopはビッグデータの分散ストレージと処理のためのより広範なソフトウェアフレームワークを提供します。これらは併用することも、スタンドアロンサービスとして使用することもできます。

Apache Spark とは何ですか?

Apache Sparkは、大規模データ分析を効率的に実行するために開発されたオープンソースのデータ処理エンジンです。データサイエンティストが機械学習アルゴリズムや複雑なデータ分析をサポートするために頻繁に利用する、強力な統合分析エンジンです。Apache Sparkは単独で実行することも、Apache Hadoop上に構築されたパッケージとして実行することもできます。

Apache Hadoop とは何ですか?

Apache Hadoopは、ビッグデータの保存、管理、分析プロセスを簡素化するために設計されたオープンソースのモジュールとユーティリティのセットです。Apache Hadoopモジュールには、Hadoop YARN、Hadoop MapReduce、Hadoop Ozoneが含まれますが、オプションで多くのデータサイエンスパッケージもサポートしています。Apache Hadoopは、Apache Sparkやその他のデータサイエンスツールを指すために、しばしば同じ意味で使用されます。

Apache Spark vs. Apache Hadoop: 直接対決

	アパッチスパーク	アパッチハドゥープ
バッチ処理	はい	はい
ストリーミング	はい	いいえ
使いやすい	はい	いいえ
キャッシュ	はい	いいえ

デザインと建築

Apache Sparkは、オープンソースの個別データ処理ユーティリティです。Sparkを使用すると、開発者はデータ処理クラスターをプログラミングするための軽量インターフェースにアクセスでき、フォールトトレランスとデータ並列処理が組み込まれています。Apache SparkはScalaで記述されており、主に機械学習アプリケーションに使用されます。

Apache Hadoopは、Apache Spark、Apache Pig、Apache Hive、Apache Phoenixなどのユーティリティを含む、より大規模なフレームワークです。より汎用的なソリューションとして、Apache Hadoopはデータサイエンティストに包括的かつ強力なソフトウェアプラットフォームを提供し、個々のニーズに合わせて拡張・カスタマイズすることができます。

範囲

Apache Spark のスコープは、Spark Core、Spark SQL、Spark Streaming などの独自のツールに限定されています。Spark Core は、Apache Spark のデータ処理の大部分を提供します。Spark SQL は追加のデータ抽象化レイヤーをサポートしており、開発者は構造化データと半構造化データを構築できます。Spark Streaming は、Spark Core のスケジューリングサービスを利用してストリーミング分析を実行します。

Apache Hadoop の適用範囲ははるかに広範です。Apache Spark 以外にも、Apache Hadoop のオープンソースユーティリティには以下が含まれます。

Apache Phoenix。超並列リレーショナルデータベースエンジン。
Apache ZooKeeper は、クラウドアプリケーションを調整するために使用される分散サーバーです。
Apache Hive。データのクエリと分析に使用されるデータウェアハウス。
Apache Flume。分散ログデータウェアハウスソリューション。

しかし、すべてのアプリケーションがデータサイエンスの用途で広く普及しているわけではありません。ビッグデータの処理と分析の分野では、スピード、レイテンシ、そして強力な処理能力が不可欠です。Apache Sparkのスタンドアロンインストールは、これらをより容易に実現できる可能性があります。

スピード

ほとんどの実装において、Apache SparkはApache Hadoopよりも大幅に高速です。Apache Sparkは特に高速性を重視して構築されており、Apache Hadoopの約100倍の速度を実現できます。これはApache Sparkがよりシンプルで軽量であるためです。

Apache Hadoop はデフォルトでは Apache Spark ほど高速ではありません。ただし、インストールされているパッケージや、データの保存、メンテナンス、分析作業などによってパフォーマンスは変動します。

学習曲線

Apache Sparkは比較的ターゲットが絞られているため、学習が容易です。Apache Sparkはコアモジュールが少数で、データの操作と分析のためのシンプルでクリーンなインターフェースを提供しています。Apache Sparkは非常に分かりやすい製品であるため、学習曲線は短くなっています。

Apache Hadoop ははるかに複雑です。導入の難易度は、開発者が Apache Hadoop をどのようにインストール・設定し、どのパッケージを含めるかによって異なります。いずれにせよ、Apache Hadoop は初期状態からでも、学習曲線がかなり急峻です。

安全性とフォールトトレランス

Apache Spark をスタンドアロン製品としてインストールした場合、Apache Hadoop と比べてすぐに使えるセキュリティとフォールトトレランスは劣ります。ただし、Apache Spark は、インストールと設定のみで Kerberos 認証など、Apache Hadoop と同じ多くのセキュリティユーティリティを利用できます。

Apache Hadoop は、より広範なネイティブセキュリティモデルを備え、高度なフォールトトレランス機能を備えています。Apache Spark と同様に、他の Apache ユーティリティを使用することで、Hadoop のセキュリティをさらに強化できます。

プログラミング言語

Apache Sparkは、Scala、Java、SQL、Python、R、C#、F#をサポートしています。元々はScalaで開発されましたが、Apache Sparkはデータサイエンティストが使用するほぼすべての一般的な言語をサポートしています。

Apache Hadoop は Java で記述されており、一部は C で記述されています。Apache Hadoop ユーティリティは他の言語もサポートしているため、あらゆるスキルレベルのデータサイエンティストに適しています。

Apache SparkとHadoopの選択

主な業務に機械学習アルゴリズムと大規模データ処理が含まれるデータサイエンティストの場合は、Apache Spark を選択してください。

Apache Spark:

Apache Hadoop なしでスタンドアロンユーティリティとして実行されます。
分散タスクスケジューリング、I/O 機能、およびスケジューリングを提供します。
Java、Python、Scala など複数の言語をサポートしています。
暗黙的なデータ並列性とフォールトトレランスを提供します。

ビッグデータを保存および処理するために多数のデータサイエンスユーティリティを必要とするデータサイエンティストの場合は、Apache Hadoop を選択してください。

アパッチHadoop:

ビッグデータの保存と処理のための幅広いフレームワークを提供します。
Apache Spark を含む、幅広いソフトウェアパッケージを提供します。
分散型、スケーラブル、ポータブルなファイルシステム上に構築されています。
データウェアハウス、機械学習、並列処理に他のアプリケーションを活用します。

DUICUO