ทำไม Apache Spark™* กลายเป็นมาตรฐานใหม่ของ Big Data Processing?

การประมวลผลข้อมูลขนาดใหญ่ (Big Data Processing) เป็นสิ่งที่องค์กรหลายแห่งต้องการใช้ในการจัดการข้อมูลปริมาณมหาศาล เพื่อให้สามารถนำไปใช้ในการวิเคราะห์และตัดสินใจได้อย่างมีประสิทธิภาพ ในปัจจุบัน Apache Spark™ กำลังกลายเป็นมาตรฐานใหม่ของการประมวลผล Big Data ที่หลายองค์กรเลือกใช้ แล้วทำไม Apache Spark™ ถึงได้รับความนิยมมากขนาดนี้? บทความนี้จะพาไปสำรวจความแตกต่างระหว่าง Apache Spark™ และแพลตฟอร์มดั้งเดิมอย่าง Hadoop* รวมถึงแนวโน้มของการทำ Data Engineering ในปัจจุบัน

Apache Spark™ คืออะไร และแตกต่างจาก Hadoop อย่างไร?

Apache Spark™ เป็น Unified Engine สำหรับการประมวลผลข้อมูลที่สามารถรองรับทั้งการประมวลผลแบบ Batch และ Real-time Streaming ได้ในแพลตฟอร์มเดียว นอกจากนี้ ยังสามารถรองรับการทำงานกับ SQL, Machine Learning และ Graph Processing ได้อย่างครบถ้วน ในขณะที่ Hadoop ใช้หลักการประมวลผลแบบ Batch Processing ผ่าน MapReduce ที่มีขั้นตอนการทำงานที่ซับซ้อนและต้องใช้เครื่องมือหลายตัวในการทำงานร่วมกัน เช่น Hive สำหรับ SQL, Impala สำหรับ Interactive SQL, Storm สำหรับ Real-time Processing เป็นต้น

ข้อแตกต่างสำคัญระหว่าง Apache Spark™ และ Hadoop

• ความง่ายในการใช้งาน: Apache Spark™ มี API ที่เข้าใจง่ายและเป็นมิตรกับนักพัฒนา ทำให้สามารถพัฒนาและจัดการโครงสร้างข้อมูลได้อย่างรวดเร็ว บนพื้นฐานเทคโนโลยีเดียวกัน ต่างจาก Hadoop ที่จะต้องใช้งานหลายเทคโนโลยีในหนึ่งกระบวนการทำงาน
• ประสิทธิภาพสูงกว่า: ด้วยการใช้ In-memory Processing ทำให้ Apache Spark™ มีความเร็วในการประมวลผลสูงกว่า Hadoop ที่เน้นการเก็บข้อมูลลงดิสก์ระหว่างการประมวลผล (เร็วมากกว่า 100x เมื่อเทียบกับ Hadoop’s Map reduce บน disk)
• แพลตฟอร์มแบบเปิด: Apache Spark™ เป็นเทคโนโลยีที่ถูกนำไปใช้งานอย่างแพร่หลายทั้ง Commercial และ Open source หลากหลายผู้ให้บริการ จึงสามารถเชื่อมต่อกับเทคโนโลยีอื่น หรือ Migrate ไปใช้งานบนผู้ให้บริการอื่นได้ง่าย แตกต่างจาก Hadoop ที่ปัจจุบันเหลือผู้ให้บริการหลักเพียงรายเดียว อีกทั้ง Cloud Provider หลักทั้งสามเจ้าต่างเริ่มเห็นเทรนด์หยุดการพัฒนา และการซัพพอร์ตเทคโนโลยี Hadoop แล้ว

Apache Spark™ ไม่ใช่แค่ทดแทน Hadoop แต่เป็น Modern Data Stack

แม้ว่า Apache Spark™ จะได้รับความนิยมจากการที่สามารถเข้ามาแทนที่ Hadoop ในหลาย ๆ กรณีได้อย่างมีประสิทธิภาพ แต่ที่มากไปกว่านั้นคือ Apache Spark™ กลายเป็น Modern Data Stack ที่ช่วยให้องค์กรสามารถสร้างโครงสร้างพื้นฐานในการจัดการข้อมูลได้อย่างยืดหยุ่นและง่ายดายขึ้น

Modern Data Stack ที่มี Apache Spark™ เป็นส่วนประกอบหลักช่วยให้องค์กรสามารถทำ Data Integration, Transformation และ Analysis ได้อย่างรวดเร็วผ่านแพลตฟอร์มเดียว อีกทั้งยังสามารถเชื่อมต่อกับระบบ Data Lakehouse ได้อย่างมีประสิทธิภาพ ทำให้การทำงานของ Data Engineers และ Data Scientists ง่ายขึ้นกว่าที่เคย

เปรียบเทียบ Hadoop vs. Apache Spark™

Data Engineering Trends: บริษัทใหญ่ ๆ กำลัง Move ไปทางไหน?

เทรนด์การทำ Data Engineering ในปัจจุบันชี้ให้เห็นว่าบริษัทชั้นนำ เช่น Netflix*, Uber* และ Facebook* ต่างก็นำ Apache Spark™ มาใช้เป็นเทคโนโลยีส่วนหนึ่งในการจัดการข้อมูล โดยเฉพาะการใช้ในการทำ Real-time Analytics, Machine Learning และ AI ที่ต้องการการประมวลผลข้อมูลอย่างรวดเร็วและมีประสิทธิภาพสูง

นอกจากนี้ การปรับตัวไปสู่ Data Lakehouse ก็เป็นอีกหนึ่งแนวโน้มสำคัญ เพราะสามารถรวมความสามารถในการจัดเก็บและประมวลผลข้อมูลหลากหลายรูปแบบเข้าด้วยกัน ทำให้การทำ Data Analysis และ Data Engineering มีความยืดหยุ่นและคล่องตัวมากยิ่งขึ้น

Apache Spark™ กำลังกลายเป็นมาตรฐานใหม่ของการประมวลผล Big Data ด้วยความสามารถในการประมวลผลแบบ Unified Engine ที่ใช้งานง่าย รวดเร็ว และรองรับการใช้งานที่หลากหลาย โดยเฉพาะในยุคที่ Data Lakehouse กำลังเป็นที่นิยม ซึ่ง Apache Spark™ สามารถทำงานร่วมกับแพลตฟอร์มเหล่านี้ได้อย่างไร้รอยต่อ จึงไม่แปลกใจที่หลายองค์กรเลือกใช้ Apache Spark™ เป็นโซลูชันหลักในการประมวลผลข้อมูลอย่างมีประสิทธิภาพ 

หากองค์กรของคุณต้องการแพลตฟอร์ม Big Data และ AI ที่ช่วยให้การจัดการข้อมูลมีประสิทธิภาพสูงขึ้นในต้นทุนที่ต่ำลง พร้อมปลดล็อกศักยภาพของข้อมูลให้เกิดประโยชน์สูงสุด ติดต่อ Blendata เพื่อรับคำปรึกษาจากผู้เชี่ยวชาญของเราได้ที่ [email protected] หรืออ่านข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับ Blendata ได้ที่ https://www.blendata.co/

*Disclaimer: All third-party trademarks mentioned are the property of their respective owners.