Hadoop vs Spark: Manakah yang Terbaik?

Makin kesini dunia teknologi mengalami peningkatan untuk mengolah data dalam parameter yang besar. Salah satu topik panas dalam dunia ini adalah perbandingan Hadoop vs Spark.

Ada banyak faktor yang menjadi pertimbangan antara kedua teknologi ini. Mulai dari kinerjanya, skalabilitasnya, bahkan sampai kemudahan dalam penggunaannya.

Untuk membandingkan kedua teknologi ini, tentunya kamu harus memahami dengan jelas tentang Apache Spark vs Hadoop. Mari mengetahui lebih dalam tentang perbandingan Hadoop dan Spark dengan membaca artikel ini!

Evolusi Hadoop vs Spark

Melansir dari Google Cloud, Hadoop berkembang di era masih zaman World Wide Web. Mike Cafarella dan Doug Cutting mengembangkan Hadoop dalam satu skema bernama Nutch. Pengembangan ini berdasar pada karya Google mengenai MapReduce.

Pada akhirnya proyek ini dipindahkan ke Apache Software Foundation yang dibagi menjadi Nutch dan Hadoop.

Hingga sampai sekarang, Hadoop berkembang dengan cepat sebagai sarana perusahaan untuk menyimpan data raksasa.

Sejalan dengan berkembangnya teknologi yang semakin canggih, Spark ditemukan sebagai solusi alternatif untuk keperluan yang lebih cepat. Dimana Spark juga dikembangkan agar dapat mengolah data dengan cara in-memory.

Dan sekarang Spark diunggulkan atas pengerjaan tugas dan analisis yang membutuhkan kecepatan tinggi, dengan tingkat respon yang singkat.

Perkembangan dan Konsep Dasar

Dua teknologi ini memiliki landasan open source yang pekat, bahkan didukung oleh banyak komunitas global.

Dimana Hadoop yang dinilai cocok untuk memproses secara batch. Sedangkan Spark dinilai untuk memberi solusi, siapa yang memerlukan kecepatan dan tingkat efisiensi yang tinggi.

Dengan konsep dasar ini, kamu akan siap untuk mengetahui perbandingan Hadoop vs Spark dari berbagai sisi. Dimana akan dibahas di bawah ini.

Perbandingan fitur Utama dan Arsitektur

Arsitektur Hadoop

Dengan memanfaatkan HDFS sebagai penyimpan data dan MapReduce untuk metode pengolahan, menjadikan arsitektur Hadoop sangat terdistribusi. Inilah yang membuat Hadoop bisa mengemban data dengan jumlah yang besar dengan toleransi kesalahan yang tinggi.

Kemampuan tersebut menjadi keunggulan utama pada Hadoop. Selain itu, ada juga fitur yang membuatnya menjadi andalan, seperti replikasi data dan distribusi kerja.

Arsitektur Spark

Berbanding terbalik dengan Hadoop, Dimana Spark mengusung arsitektur in-memory. Hal inilah yang membuat Spark bisa menganalisis data dengan jauh lebih cepat.

Mengapa Spark bisa menyimpan sementara data di memori? Karena Spark menggunakan konsep Resilient Distributed Dataset atau disingkat RDD. Konsep inilah yang membuatnya mampu mengurangi latensi yang terjadi pada akses disk.

Adapun fitur lainnya yang membuat ekosistem Spark semakin ramai, seperti Spark SQL, GraphX, dan MLlib.

Perbandingan Fitur Utama

Ada beberapa perbedaan mendasar dari bahasan di atas tentang Hadoop vs Spark:

1. Penggunaan yang Mudah

Ternyata, Spark memiliki API yang ramah untuk developer karena menggunakan bermacam-macam bahasa pemrograman seperti  Scala, Java, dan Python.

2. Kecepatan Pengolahan

Jika ditelaah, Spark memiliki keunggulan dalam hal kecepatan karena berbasis in-memory. Namun Hadoop mengandalkan pengolahan batch yang lambat.

3. Modul yang Tersedia

Pengembang yang menggunakan Spark akan dimudahkan karena menawarkan modul tambahan seperti mesin pembelajaran dan pengolahan grafis. Namun untuk Hadoop lebih terfokus pada pengolahan batch.

Perbandingan Kinerja Hadoop vs Spark

Kinerja sistem pengerjaan data adalah salah satu pertimbangan penting dalam pemilihan teknologi. Sobat bisa membandingkan Hadoop vs Spark dari sisi efisiensi penggunaan sumber daya, kecepatan penyelesaian, dan skalabilitasnya.

Bahkan dalam berbagai tugas tertentu, Spark dinilai bisa mengolah data hingga 100 kali lebih cepat dari Hadoop. Apalagi jika melibatkan iterasi yang berulang.

Analisis Apache Spark vs Hadoop

Sobat bisa memperhatikan hal berikut ini, jika membandingkan kedua teknologi Hadoop vs Spark:

1. Pengolahan Batch atau Secara Langsung

Sobat bisa memilih Hadoop untuk pekerjaan dengan proses pengelompokan dan tidak memerlukan respon cepat. Namun untuk analisis data langsung dan efektif, Spark lebih diunggulkan.

2. Pemanfaatan Memori

Nah, Spark dan Hadoop memiliki perbedaan dalam pemanfaatan memori. Spark menggunakan RAM untuk menyimpan data yang bisa diakses, dimana ini mengurangi waktu baca/tulis ke disk.

Sedangkan Hadoop menggunakan disk yang condong lebih lambat dalam hal membaca dan menulis data.

3. Skalabilitas

Dua teknologi ini ternyata sama-sama mampu mengatasi peningkatan volume data dengan cara menambah node pada cluster. Akan tetapi, menggunakan strategi penangan yang berbeda.

Untuk Spark, memakan lebih banyak memori untuk mencapai performa yang optimal, sedangkan Hadoop menyimpan dengan lebih fleksibel.

Perbandingan dalam Studi Kasus

Banyak bisnis yang mengaplikasikan dua teknologi ini secara berbarengan untuk mengambil fungsi dari masing-masing fitur.

Misalnya, memilih Hadoop untuk menyimpan data mentah dan Spark sebagai yang menganalisis data yang membutuhkan kecepatan tinggi.

Ini bisa menjadi contoh dari perbandingan hadoop vs spark yang bisa dikombinasikan untuk jalan keluar gabungan.

Perbandingan Skalabilitas dan Mudahnya Penggunaan

Skalabilitas

Hadoop dan Spark bisa menangani peningkatan beban data dengan cara yang sama. Namun, dengan cara mengolah data yang berbeda.

Skalabilitas Hadoop tergantung pada infrastruktur penyimpanannya karena dia mengandalkan penyimpanan disk yang terdistribusi.

Spark memaksimalkan kecepatan in-memory computing yang membuatnya membutuhkan infrastruktur memori yang besar. Akan tetapi, skalabilitasnya bisa membuat peningkatan kecepatan proses secara signifikan, dengan catatan jika dikonfigurasikan dengan benar.

Mudahnya Penggunaan

Spark mempunyai API yang lebih intuitif dibarengi dengan bahasa pemrograman modern. Hal inilah yang menjadikannya lebih mudah dipelajari dan menggabungkannya ke berbagai sistem analisis data.

Hadoop memang lebih matang dan sangat handal untuk tugas ini. Namun sobat perlu tingkat pemahaman yang dalam tentang arsitektur MapReduce dan setting cluster-nya. Inilah yang membuat pengoptimalannya menjadi sedikit lebih lama.

Sudah banyak developer yang lebih memilih Spark karena mudah untuk debugging dan kefleksibelannya dalam pemrosesan data. Dimana komunitas yang aktif juga menyokong transisi bagi perusahaan yang berencana memakai Spark.

Itulah mengapa Spark lebih user-friendly walaupun Hadoop tetap unggul dari segi keandalan dalam tugas proses batch.

Kelebihan dan Kekurangan Apache Spark vs Hadoop

Kelebihan Hadoop

Hadoop memiliki toleransi yang besar terhadao kesalahan dengan adanya fitur replikasi data yang terdistribusi. Inilah yang membuat Hadoop cukup handal mengatasi kesalahn yang ada.

Lalu, Hadoop unggul dalam perosesan batch karena dirancang agar bisa menguraikan data raksasa secara berkelompok. Tidak hanya itu, tiap adanya peningkatan jumlah data, Hadoop bisa menanganinya dengan penambahan Node. Inilah yang membuatnya memiliki skalabilitas yang tinggi.

Kekurangan Hadoop

Dibalik kelebihannya tadi, Hadoop berjalan lebih lambat dari pada spark, ini karena basis proses datanya menggunakan disk. Apalagi Hadoop juga memiliki kerumitan yang tinggi untuk digunakan, hanya orang berkeahlian khusus yang bisa mengatur dan memelihara clusternya.

Kelebihan Spark

Jika Hadooplambat, maka spark lebih cepat darinya dalam penguraian data. Ini karena Spark menggunakan metode basis pengolahan in-memory. 

Spark juga memiliki API yang mendukung banyak bahada programming modern yang membuatnya lebih mudah untuk diintegrasikan.

Kemudahan intregasi tadilah yang membuat Spark pas untuk berbagai aplikasi. Fleksibilitasnya ini terasa mulai dari batch processing hingga analisis real-time.

Kekurangan Spark

Namun, untuk mengoperasikan Spark dengan optimal, sobat memerlukan infrastruktur penyimpanan yang besar. Jika tidak, stabilitas Spark bisa terancam karena mendapat beban kerja yang sangat besar.

Jika sobat menelaah perbandingan ini dengan lebih teliti, dapat disimpulkan bahwa tidak ada solusi mutlak mana yang terbaik. Memilih Hadoop vs Spark sangat terikat pada keperluan aplikasi dan infrastruktur yang ada.

Temukan Hosting Hadoop dan VPS Murah Terbaik

Sobat bisa segera menemukan manfaat teknologi Big Data dengan solusi terbaik di Hadoop Hosting. Kamu bisa menemukan layanan hosting Hadoop siap pakai dengan performa yang optimal di sini.

Sobat juga perlu memenuhi kebutuhan server dan infrastruktur pendukung analisis data. Karena itulah, kamu memerlukan VPS murah di Jagoan Hosting. Di sini, kamu akan menemukan layanan VPS dengan kinerja tinggi dan stabilitas untuk menjalankan aplikasi dengan efisien.

FAQ

Hadoop digunakan buat apa?

Meninggikan suatu skala dari komputer ke ribuan komputer yang berkelompok, setiap mesin memberikan penghitungan dan penyimpanan lokal.

Hadoop dan Spark apakah sama?

Berbeda, karena Hadoop dan Spark akan memproses data dengan metode yang berbeda.

Samakah Spark dengan Kafka?

Berbeda, karena rancangan awal Spark adalah untuk proses batch, sedangkan Kafka untuk proses aliran.

Adakah yang lebih bagus dari Spark?

Ada platform yang bisa menjadi opsi selain Spark, yaitu Apache Flink, yang menyokong metodologi hitung dengan basis operator.

Apa kegunaan Kafka?

Banyak platform streaming menggunakan Apache Kafka untuk memproses dan menghimpun data streaming.