Ciągła ocena efektywności dostępnych narzędzi do przetwarzania danych pozwala specjalistom wybierać tylko najlepsze rozwiązania do swoich projektów. Porównujemy BigQuery vs. Spark, aby odpowiedzieć na niektóre pytania, które możesz mieć na temat tych dwóch rozwiązań. Przeczytaj nasz artykuł tutaj.
Apache Spark i Google BigQuery są często wymieniane przez ekspertów podczas dyskusji o efektywnym przetwarzaniu danych. Ale czy te rozwiązania są takie same? Czy są używane do tych samych celów? W rzeczywistości nie jest to takie proste. W naszym porównaniu Spark vs. BigQuery przedstawimy wszystkie istotne informacje, które pomogą Ci podjąć świadomą decyzję dotyczącą Twojego tech stacku.
Czym jest BigQuery?
Google definiuje BigQuery jako: „Serverless, highly scalable, and cost-effective multicloud data warehouse designed for business agility”. Z pewnością już wiesz, że podejście "serverless" to obecnie nowoczesny trend w biznesie, ponieważ rozwiązania oparte na chmurze często okazują się tańsze, bardziej skalowalne i elastyczne niż tradycyjne. Ogólnie rzecz biorąc, Google zapewnia użytkownikom platformę do efektywnego przechowywania danych pod względem kosztów i wydajności.
Najważniejsze cechy BigQuery:
- Google BigQuery oferuje wbudowane integracje, które pozwalają zbudować data lake dostosowany do indywidualnych potrzeb.
- Dostęp do BigQuery Omni – elastycznego, multicloud analytics tool, umożliwiającego analizę danych w różnych chmurach (np. AWS i Azure).
- BigQuery BI Engine pozwala na interaktywną analizę dużych i złożonych zbiorów danych z sub-second query response time i wysoką równoczesnością. Usługa ta integruje się z Data Studio, które można wykorzystać do data visualization.
- Jeśli Twoja firma potrzebuje zaawansowanej analityki i chcesz budować modele machine learning na podstawie swoich danych, możesz to zrobić z BigQuery (konkretnie z BigQuery ML).
- Firmy, które muszą przetwarzać dane w czasie rzeczywistym, docenią wyjątkową szybkość streaming insertion API w BigQuery, co stanowi dobrą podstawę do real-time analytics.
Czym jest Apache Spark?
Apache Spark to data processing framework, często porównywany z Hadoop. Może być używany do bardzo szybkiego wykonywania operacji na bardzo dużych zbiorach danych. Ponadto umożliwia rozproszone przetwarzanie zadań na wielu maszynach (samodzielnie lub z innymi narzędziami distributed computing). Te dwie cechy sprawiają, że Spark jest popularnym rozwiązaniem w świecie Big Data i Machine Learning.
Co jeszcze warto wiedzieć?
- Apache Spark składa się z dwóch komponentów: driver (konwertuje kod na wiele zadań) i executors (wykonują zadania rozproszone na worker nodes).
- Prostota sprawia, że jest to narzędzie łatwe w użyciu dla większości użytkowników (data scientists i developerów).
- Apache Spark oferuje bibliotekę Spark MLlib do stosowania technik machine learning na danych. Możesz budować machine learning pipelines do przetwarzania danych strukturalnych, a także trenować modele ML w R lub Pythonie.
- Podobnie jak BigQuery, Spark oferuje rozwiązania do real-time lub near real-time data processing, choć może nie osiągać tak dobrej wydajności jak niektóre inne narzędzia.
- Spark GraphX umożliwia przetwarzanie struktur grafowych.
Spark vs. BigQuery – podobieństwa
Porównując dwa narzędzia, pierwsze pytanie brzmi: czy to ten sam typ rozwiązania? W przypadku BigQuery vs. Spark już częściowo odpowiedzieliśmy – Apache Spark to data processing framework, a BigQuery to cloud-based data warehouse, ale...
W przypadku platformy Google jest to bardziej złożone – to nie tylko storage solution, bo zawiera także narzędzia do przetwarzania danych. Można więc nazwać ją data warehouse z dodatkowymi możliwościami data processing.
Z cech obu narzędzi wybraliśmy i opisaliśmy głównie te, które mają wspólne. Teoretycznie oba umożliwiają efektywne przetwarzanie danych, korzystając z real-time processing i machine learning. Istnieje wiele podobieństw, np. architektura – w BigQuery silnik zapytań to Dremel (Google), który podobnie jak Spark umożliwia zmianę execution plan w czasie rzeczywistym (jak Spark’s Adaptive Query Execution). BigQuery’s Query Master pełni podobną rolę jak driver w Apache Spark.
Podobieństwa występują także w data processing – np. shuffle. BigQuery realizuje to w taki sam sposób jak Apache Spark. Jeśli znasz procesy takie jak bucket pruning czy dynamic partition pruning w Spark, możesz z nich korzystać także w BigQuery (nazywa się to „clustering”).
BigQuery vs. Spark – główne różnice
Wydajność (Performance):
BigQuery wydaje się być znacznie lepszy od Apache Spark zarówno dla małych, jak i dużych zbiorów danych. Wysoka efektywność operacyjna to jeden z głównych powodów, dla których profesjonaliści wybierają platformę Google.
Utrzymanie (Maintenance):
BigQuery jest w 100% serverless, więc nie wymaga żadnej konserwacji po stronie użytkownika. Wystarczy załadować dane i można od razu pracować – praktycznie bez angażowania zasobów firmy. Apache Spark wymaga instalacji i konfiguracji przez zespół, co choć nie jest trudne, zajmuje czas ekspertów.
Dostępność (Availability):
Jedną z głównych zalet Apache Spark jest to, że jest open-source. Oznacza to, że jeśli Twoja organizacja przestrzega licencji Apache Software Foundation, możesz używać go za darmo do celów komercyjnych. Trzeba jednak pamiętać o kosztach warstwy obliczeniowej. Google BigQuery składa się z dwóch głównych komponentów: storage i analysis – za oba trzeba zapłacić. Na szczęście, jak w innych rozwiązaniach chmurowych, możesz korzystać z modelu pay-as-you-go, czyli płacisz tylko za faktycznie użyte zasoby.
Które rozwiązanie wybrać?
Apache Spark zdobył dużą popularność wśród developerów i data scientists, ale wydaje się, że BigQuery może wygrać w dłuższej perspektywie. Rozwiązanie serverless od Google szybko się rozwija. BigQuery Omni pozwala uruchamiać zapytania na danych przechowywanych w zewnętrznych chmurach. Jego zalety rekompensują ewentualne słabości. Dodatkowo, wybierając BigQuery, korzystasz z integracji z innymi narzędziami Google. Wysoka wydajność może przełożyć się na większą efektywność przetwarzania danych i niższe koszty prowadzenia biznesu.
Jeśli Twoja firma szuka nowoczesnego rozwiązania, które zapewni szybkie i responsywne doświadczenie wszystkim użytkownikom, skontaktuj się z nami. Pomożemy Ci stawić czoła wyzwaniom zarządzania danymi i w pełni wykorzystać Twój system.
Sprawdź nasz blog, aby uzyskać więcej informacji na temat Big Data:
