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Hadoop, Spark und Kafka: Das beste Framework für Big Data
Um Big Data zu verarbeiten und analysieren, benötigen Sie effiziente Frameworks. In diesem Artikel erklären wir die Unterschiede und Anwendungsgebiete der beliebtesten Optionen.
Big Data ist nun schon seit einiger Zeit populär. Je günstiger Speicherplatz wurde, desto attraktiver wurde es für Unternehmen, einen Großteil der von ihnen erfassten oder erzeugten Daten zu speichern, um sie für wichtige Geschäftseinblicke auszuwerten.
Dieser steigende Bedarf hat die Entwicklung einer Vielzahl von Big Data Frameworks vorangetrieben, die in der Lage sind, große Datenmengen zu durchforsten. Hadoop ist unter ihnen der Klassiker. Ursprünglich wurden Big Data Frameworks für Daten verwendet, die in einem Data Warehouse oder Data Lake gespeichert waren. Ein neuerer Trend ist es, Daten in Echtzeit zu verarbeiten, die aus verschiedenen Quellen einströmen.
Was ist ein Big Data Framework?
Ein Big Data Framework ist eine Sammlung von Softwarekomponenten, die dem Aufbau eines verteilten Systems für die Verarbeitung großer Datensätze dienen. In diesen befinden sich strukturierte, semistrukturierte oder unstrukturierte Daten. Datensätze können aus verschiedenen Quellen stammen und eine Größe von Terabytes über Petabytes bis hin zu Exabytes haben.
Sie spielen oft eine Rolle beim Hochleistungsrechnen (High-Performance Computing, HPC), einer Technologie, die schwierige Probleme in Bereichen wie Materialwissenschaft, Ingenieurwesen oder Finanzmodellierung löst. Bei all diesen Aufgaben geht es um das Untersuchen sehr großer Datensätze.
Das bekannteste Big Data Framework ist Apache Hadoop. Weitere Big Data Frameworks sind Spark, Kafka, Storm und Flink. Sie alle sind genau wie Hadoop Open-Source-Projekte unter dem Schirm der Apache Software Foundation. Apache Hive, ursprünglich von Facebook entwickelt, ist ebenfalls ein Big Data Framework.
Was sind die Vorteile von Spark gegenüber Hadoop?
Die Hauptkomponenten von Apache Hadoop sind das Hadoop Distributed File System (HDFS) und eine Datenverarbeitungsmaschine, die das MapReduce-Programm zum Filtern und Sortieren von Daten implementiert. Ebenfalls enthalten ist YARN, ein Ressourcenmanager für das Hadoop-Cluster.
Apache Spark kann auch auf HDFS oder einem alternativen verteilten Dateisystem laufen. HDFS soll schneller laufen als Map Reduce, indem es Daten verarbeitet und für nachfolgende Schritte im Speicher hält, statt die Ergebnisse direkt zurück in den Speicher zu schreiben. Dadurch kann Spark bei kleineren Workloads bis zu 100 Mal schneller sein als Hadoop.
Hadoop MapReduce kann jedoch viel größere Datensätze bewältigen als Spark, insbesondere dann, wenn die Größe des Datensatzes den verfügbaren Speicher übersteigt. Wenn ein Unternehmen ein sehr großes Datenvolumen hat und die Verarbeitung nicht zeitkritisch ist, ist Hadoop die bessere Wahl.
Spark eignet sich besonders für Situationen, in denen ein Unternehmen schnell Antworten benötigt, zum Beispiel bei der iterativen oder grafischen Verarbeitung. Diese Technologie ist auch als Netzwerkanalyse bekannt und untersucht Beziehungen zwischen Entitäten wie Kunden und Produkten.
Was ist der Unterschied zwischen Hadoop und Kafka?
Apache Kafka ist eine verteilte Event-Streaming-Plattform, die für das Verarbeiten von Echtzeit-Datenfeeds konzipiert ist. Das bedeutet, dass es die Daten verarbeitet, während sie das System durchlaufen.
Wie Hadoop läuft Kafka auf einem Cluster von Serverknoten, was die Skalierbarkeit erleichtert. Mehrere Serverknoten bilden eine Speicherschicht, die so genannten Broker, während andere den kontinuierlichen Import und Export von Datenströmen übernehmen.
Streng genommen ist Kafka keine direkte Konkurrenz für Hadoop. Unternehmen können es neben Hadoop als Teil einer gemeinsamen Anwendungsarchitektur einsetzen, in der es eingehende Datenströme verarbeitet und in einen Data Lake einspeist, der von einem anderem Framework wie Hadoop ausgewertet wird.
Aufgrund der Fähigkeit, Tausende von Nachrichten pro Sekunde zu verarbeiten, ist Kafka nützlich für Aufgaben, wie das Nachverfolgen von Website-Aktivitäten oder die Sammlung von Telemetriedaten in groß angelegten IoT-Implementierungen (Internet der Dinge, Internet of Things)
Was ist der Unterschied zwischen Kafka und Spark?
Apache Spark ist eine allgemeine Verarbeitungsmaschine, die sowohl für die Batch-Verarbeitung – ähnlich wie MapReduce – als auch für Workloads wie Streaming, interaktive Abfragen und maschinelles Lernen (ML) entwickelt wurde.
Die Architektur von Kafka ist die eines verteilten Nachrichtensystems, das Ströme von Datensätzen in Kategorien, den sogenannten Topics, speichert. Es ist nicht für groß angelegte Analyseaufgaben gedacht, sondern für eine effiziente Stream-Verarbeitung. Deshalb ist es so konzipiert, dass es in die Geschäftslogik einer Anwendung integrierbar ist.
Kafka ist eine Eigenentwicklung des sozialen Netzwerks LinkedIn und analysiert dort Verbindungen zwischen Millionen von Nutzern. Es ist wohl am besten als Framework zu verstehen, das Daten in Echtzeit aus zahlreichen Quellen erfassen und in Themen sortieren kann, um diese später zu analysieren.
Dafür verwenden viele Unternehmen Spark, ein Cluster Computing Framework, das in Sprachen wie Java, Python oder Scala entwickelten Code ausführt. Spark umfasst auch Spark SQL, das die Abfrage von strukturierten und semistrukturierten Daten unterstützt, und Spark MLlib, eine Bibliothek zum Aufbau und Betrieb von ML-Pipelines.
Weitere Big Data Frameworks
Nachstehend finden Sie einige andere Big Data Frameworks, die von Interesse sein könnten.
Apache Hive ermöglicht es Entwicklern, Hive-Query-Language-Anweisungen (HQL) zu verwenden, die den standardmäßigen SQL-Anweisungen für Datenabfragen und -analysen ähneln. Hive kann auf HDFS laufen und eignet sich am besten für Data-Warehousing-Aufgaben wie Extrahieren, Transformieren und Laden (ETL), Berichterstellung und Datenanalyse.
Apache Flink kombiniert zustandsabhängige Stream-Verarbeitung mit der Fähigkeit, ETL- und Batch-Verarbeitungsaufträge zu verarbeiten. Dadurch eignet es sich gut für ereignisgesteuerte Workloads, wie zum Beispiel Benutzerinteraktionen auf Websites oder Online-Bestellungen. Wie Hive kann auch Flink auf HDFS oder anderen Datenspeicherschichten arbeiten.
Apache Storm ist ein verteiltes Framework für die Echtzeitverarbeitung, das mit Hadoop und MapReduce vergleichbar ist. Es verarbeitet Ereignisdaten in Echtzeit, während MapReduce diskrete Batches benutzt. Storm ist auf Skalierbarkeit und ein hohes Maß an Fehlertoleranz ausgelegt. Es eignet sich auch für Anwendungen, die eine schnelle Reaktion erfordern, zum Beispiel bei der Erkennung von Sicherheitsverletzungen.
