Ciągła ocena efektywności dostępnych narzędzi przetwarzania danych umożliwia profesjonalistom wybór tylko najlepszych rozwiązań dla swoich projektów. Porównujemy BigQuery vs Spark, aby odpowiedzieć na niektóre pytania dotyczące tych dwóch rozwiązań. Przeczytaj nasz artykuł tutaj.
Apache Spark i BigQuery Google są często wymieniane przez ekspertów podczas omawiania skutecznego przetwarzania danych. Ale czy te rozwiązania są takie same? Czy są używane w tym samym celu? W rzeczywistości nie jest to takie proste. W naszym porównaniu Spark i BigQuery dostarczymy Ci wszystkich istotnych informacji potrzebnych do podjęcia świadomej decyzji dotyczącej swojego stosu technologii.
Czym jest BigQuery?
Sam Google definiuje BigQuery jako: „Bezserwerowa, wysoce skalowalna i opłacalna wielochmurowa hurtownia danych zaprojektowana z myślą o sprawności biznesowej”. Z pewnością już wiesz, że „bezserwerowe” jest obecnie rodzajem nowoczesnego trendu w biznesie, ponieważ rozwiązania oparte na chmurze często okazują się tańsze, bardziej skalowalne i bardziej elastyczne niż tradycyjne.
Ogólnie rzecz biorąc, Google zapewnia użytkownikom platformę do wydajnego przechowywania danych pod względem kosztów i wydajności. Jakie są najważniejsze cechy BigQuery?
- Google BigQuery zawiera wbudowane integracje, których możesz użyć do zbudowania jeziora danych, które będzie odpowiadać Twoim indywidualnym potrzebom.
- Dostajesz dostęp do BigQuery Omni — dość elastycznego, wielochmurowego narzędzia analitycznego. Korzystając z niego, możesz łatwo, bezpiecznie i opłacalnie analizować dane w wielu typach chmur (na przykład AWS i Azure).
- BigQuery BI Engine umożliwia interaktywną analizę dużych i złożonych zbiorów danych z czasem odpowiedzi na zapytanie poniżej sekundy i wysoką współbieżnością. Usługa ta integruje się z innym przydatnym narzędziem — Data Studio, które można wykorzystać do wizualizacji danych.
- Jeśli Twoja firma wymaga zaawansowanej analizy i chcesz budować modele uczenia maszynowego w oparciu o swoje dane, możesz to również zrobić za pomocą BigQuery (szczególnie z BigQuery ML).
- Są firmy, które muszą przetwarzać dane w czasie rzeczywistym, aby zapewnić najwyższą jakość swoich usług. Jeśli Twoja organizacja jest wśród nich, z przyjemnością dowiesz się, że wyjątkowa szybkość interfejsu API wstawiania strumieniowego BigQuery stanowi dobrą podstawę do analizy w czasie rzeczywistym.
Czym jest Apache Spark?
Z drugiej strony Apache Spark jest strukturą przetwarzania danych często porównywaną z Hadoop. Może być używany do bardzo szybkiego wykonywania czynności na bardzo dużych zbiorach danych. Poza tym może być używany do dystrybucji zadań przetwarzania danych na wielu maszynach (samodzielnie lub współpracując z dodatkowymi rozproszonymi narzędziami obliczeniowymi). Te dwie funkcje sprawiają, że jest to popularne rozwiązanie w świecie Big Data i uczenia maszynowego.
Co jeszcze musisz o tym wiedzieć?
- Apache Spark składa się z dwóch komponentów: sterownika (który konwertuje kod na wiele zadań) i wykonawców (wykonujących zadania rozmieszczone w węzłach roboczych).
- Jego prostota sprawia, że jest to łatwe w użyciu narzędzie dla większości potencjalnych użytkowników (naukowców danych, a także programistów).
- Apache Spark udostępnia również bibliotekę do stosowania technik opartych na ML do danych (Spark MLLib). Otrzymujesz framework przeznaczony do opracowywania pociągów uczenia maszynowego do przetwarzania danych ustrukturyzowanych. Możesz także użyć Apache Spark do trenowania modeli ML z językiem programowania R lub Pythonem.
- Podobnie jak BigQuery, Spark ma pewne rozwiązania do przetwarzania danych w czasie rzeczywistym lub zbliżonym do czasu rzeczywistego. Jednak może nie osiągnąć tak dobrej wydajności, jak niektóre inne dostępne rozwiązania do przetwarzania danych w czasie rzeczywistym.
- Spark GraphX to ciekawe rozwiązanie umożliwiające przetwarzanie struktur grafów.
Spark kontra BigQuery od Google — podobieństwa
Porównując dwa narzędzia, pierwsze pytanie jest dość proste: czy są to ten sam rodzaj rozwiązania? Rozważając BigQuery kontra Spark, już odpowiedzieliśmy na to pytanie - Apache Spark to framework przetwarzania danych, a BigQuery to hurtownia danych oparta na chmurze, ale...
W przypadku platformy Google jest ona bardziej złożona, niż się wydaje. Jest to nie tylko rozwiązanie pamięci masowej, ponieważ zawiera sporo narzędzi obliczeniowych do przetwarzania danych. Krótko mówiąc, możemy to nazwać hurtownią danych z dodatkowymi możliwościami przetwarzania danych.
Prawdopodobnie już zdałeś sobie sprawę, że spośród wszystkich funkcji zarówno Spark, jak i BigQuery, w większości wybraliśmy i opisaliśmy te, które mają ze sobą wspólne. Teoretycznie oba umożliwiają użytkownikom wydajne przetwarzanie danych, wykorzystując przetwarzanie w czasie rzeczywistym i uczenie maszynowe. W rzeczywistości jest wiele rzeczy, które te dwa rozwiązania mają ze sobą wspólnego.
Pierwszym znaczącym podobieństwem wartym wspomnienia w naszym porównaniu jest architektura. W BigQuery silnik zapytań nazywa się Dremel i jest to - oczywiście - produkt Google. Funkcją, która sprawia, że jest podobny do Apache, jest zmiana planu wykonania w środowisku wykonawczym (podobnie jak w przypadku Adaptive Query Execution firmy Spark). Kolejnym podobieństwem jest Query Master firmy BigQuery, który odgrywa tę samą rolę, co wyżej wymieniony sterownik w Apache Spark.
Istnieją również pewne podobieństwa w przetwarzaniu danych — jednym z najważniejszych przykładów jest shuffle. BigQuery wykonuje go w taki sam sposób, jak Apache Spark. Jeśli znasz procesy takie jak przycinanie łyżek lub dynamiczne przycinanie partycji typowe dla Apache Spark, powinieneś również wiedzieć, że możesz z nich skorzystać za pomocą BigQuery. Ta funkcja jest inaczej nazwana na platformie Google („klastrowanie”).
BigQuery vs Spark — jakie są główne różnice?
Wspomnieliśmy o niektórych wspólnych cechach zarówno Apache Spark, jak i BigQuery, ale czym te rozwiązania różnią się od siebie?
Wydajność
Pod względem wydajności BigQuery wydaje się być znacznie lepszy niż Apache Spark do przetwarzania zarówno małych, jak i dużych zbiorów danych. Wydajność operacyjna jest najprawdopodobniej jednym z głównych powodów, dla których profesjonaliści wybierają platformę Google zamiast Spark.
Konserwacja
Ponieważ BigQuery jest w 100% bezserwerowy, po stronie użytkownika nie jest konieczna konserwacja. Musisz po prostu wprowadzić swoje dane i możesz zacząć pracować - praktycznie nie musisz używać żadnych zasobów firmy, aby je skonfigurować. Jest w pewnym sensie gotowy do użycia. Apache Spark będzie musiał zostać zainstalowany i skonfigurowany przez Twój zespół. Może to nie być trudne zadanie, ale pochłania trochę czasu twoich ekspertów.
Dostępność
Jedną z głównych zalet Apache Spark jest to, że jest on open source. Oznacza to, że dopóki Twoja organizacja szanuje licencję na oprogramowanie i politykę dotyczącą znaków towarowych Apache Software Foundation, możesz używać go całkowicie bezpłatnie do celów komercyjnych. Warto jednak pamiętać, że powiązany będzie dodatkowy koszt warstwy obliczeniowej. Google BigQuery składa się z dwóch głównych komponentów: przechowywania i analizy. Musisz zapłacić za jedno i drugie. Na szczęście, podobnie jak w przypadku innych rozwiązań opartych na chmurze, możesz użyć modelu pay-as-you-go, co oznacza, że płacisz tylko za te zasoby, z których faktycznie korzystasz.
Jakie rozwiązanie wybrać dla swojego projektu?
Apache Spark zyskał znaczną popularność wśród programistów i naukowców zajmujących się danymi, ale wydaje się, że BigQuery może wygrać na dłuższą metę. Bezserwerowe rozwiązanie Google rozwija się szybko. BigQuery Omni umożliwia użytkownikom uruchamianie zapytań dotyczących danych przechowywanych na zewnętrznej platformie chmurowej. Jego zalety z pewnością rekompensują jego ostateczną słabość. Co więcej, wybierając BigQuery, możesz skorzystać z płynnej integracji z innymi przydatnymi narzędziami Google. Wreszcie bardzo możliwe jest, że dzięki doskonałej wydajności zwiększysz wydajność przetwarzania danych w swojej firmie, zmniejszając tym samym koszty prowadzenia działalności w ogóle.
Jeśli Twoja firma poszukuje nowoczesnego rozwiązania, które zapewni wszystkim Twoim użytkownikom szybkie i elastyczne wrażenia, nie wahaj się skontaktuj się z nami. Pomożemy Ci stawić czoła wyzwaniom związanym z zarządzaniem danymi i jak najlepiej wykorzystać swój system.
Sprawdź nasz blog, aby uzyskać więcej informacji na temat Big Data:
