[빅데이터를 지탱하는 기술] Hadoop VS Spark

Hadoop과 Spark는 둘 다 빅데이터 처리를 위한 분산 처리 프레임워크이지만, 몇 가지 차이점이 있다.

 

1. 처리 모델:
   • Hadoop: Hadoop은 대표적으로 MapReduce 처리 모델을 사용. MapReduce는 데이터를 작은 블록으로 나누어 병렬 처리하고, Reduce 단계에서 결과를 모아서 처리하는 방식으로 동작
   • Spark: Spark는 MapReduce보다 훨씬 더 다양한 처리 모델을 제공한다. Spark는 Resilient Distributed Dataset (RDD)라는 데이터 구조를 활용하여 데이터를 빠르게 메모리에 저장하고 다양한 연산을 수행한다. 또한, Spark는 인메모리 처리를 지원하여 디스크 기반의 MapReduce보다 빠른 처리 속도를 제공한다.
2. 성능:
   • Hadoop: Hadoop은 디스크 기반의 처리 모델을 사용하므로, 대용량 데이터 처리에는 뛰어난 성능을 보이지만, 반복적인 연산이나 실시간 처리에는 비효율적일 수 있다.
   • Spark: Spark는 인메모리 기반의 처리를 지원하므로, 반복적인 연산이나 실시간 처리에 특히 높은 성능을 보여주는데, 따라서 대규모의 반복적인 데이터 처리나 실시간 데이터 스트리밍에 적합하다.
3. 프로그래밍 언어:
   • Hadoop: Hadoop은 주로 Java로 개발되었으며, 다른 언어로는 MapReduce 작업을 개발하는 것이 어려울 수 있다.
   • Spark: Spark는 다양한 프로그래밍 언어를 지원한다. 주로 Scala, Java, Python, R 등의 언어로 개발할 수 있으며, Spark의 API는 사용자 친화적이어서 다양한 개발자들이 쉽게 활용할 수 있다.
4. 기능:
   • Hadoop: Hadoop은 데이터 처리와 저장을 위한 기본적인 기능을 제공한다.
   • Spark: Spark는 데이터 처리 외에도 머신 러닝, 그래프 처리, 스트림 처리 등 다양한 기능을 제공한다. Spark의 확장성과 다양성은 빅데이터 처리 및 머신 러닝 작업을 훨씬 더 유연하게 할 수 있게 해준다.

 

요약하면, Hadoop과 Spark는 모두 빅데이터 처리를 위한 분산 처리 프레임워크이지만, Spark는 더 빠르고 다양한 처리 모델과 기능을 제공하여 실시간 처리 및 반복적인 작업에 적합하다. 반면, Hadoop은 대용량 데이터 처리에 특화되어 있으며, 주로 디스크 기반의 처리 모델을 사용한다. 선택할 프레임워크는 데이터 처리 요구사항과 성능 등을 고려하여 결정하는 것이 좋다.