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Apache Spark supera a MapReduce en velocidad y flexibilidad

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La capa de computación en memoria del motor de procesamiento supuestamente puede ejecutar programas de procesamiento por lotes 100 veces más rápido. ¿La exageración del proveedor es igual a la adopción por parte del usuario?

Apache Spark es un motor de procesamiento de datos de código abierto que surgió de los laboratorios de la Universidad de California, Berkeley, en 2010 y que irrumpió en la escena de big data a lo grande el año pasado. Apache Software Foundation lanzó la versión 1.0.0 de Spark en mayo pasado, y los proveedores de big data han encendido un fuego de marketing bajo la tecnología, promocionándola como una alternativa más rápida y flexible a MapReduce para procesar y analizar datos de Hadoop.

El zumbido: Spark aborda algunas de las deficiencias de MapReduce, el motor de procesamiento original de Hadoop. En el corazón de Spark hay una capa de computación en memoria que, según los defensores, puede ejecutar programas de procesamiento por lotes hasta 100 veces más rápido que MapReduce. Spark también es una tecnología de uso más general que se adapta a las aplicaciones de aprendizaje automático, transmisión, procesamiento de gráficos y consultas SQL, además de los trabajos por lotes. Y utiliza bibliotecas y API de alto nivel, lo que hace que el desarrollo de aplicaciones sea más fácil de lo que es con MapReduce grasiento y sucio.

La realidad: Hasta ahora, Spark ha recibido mucha más publicidad que la adopción por parte de los usuarios. Y tiene mucho que madurar. Por ejemplo, las herramientas que lo conectan a SQL son muy nuevas. Además, sus capacidades en memoria pueden resultar caras para algunos usos. Y aunque sus API son menos complejas que las de MapReduce, están más allá del conocimiento de la mayoría de los desarrolladores empresariales. Todavía es posible que Spark se apague en lugar de arder intensamente.

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