Il mercato dei big data sta vivendo una rapida crescita, con una concorrenza sempre più intensa. Le tecnologie open source come Presto, Hadoop e Spark si distinguono dagli altri attori di questo settore, offrendo soluzioni innovative.
Apache Spark e Presto sono potenti motori di analisi open source progettati per gestire dati non strutturati e semi-strutturati in diverse applicazioni. Questi framework forniscono un modello di programmazione diretto ed espressivo, adattabile a casi d’uso come l’apprendimento automatico e l’elaborazione di flussi di dati. Spark e Presto sono particolarmente efficaci nell’eseguire query interattive su set di dati di qualsiasi dimensione e nell’integrare dati provenienti da diverse fonti. Pertanto, sono ideali per interrogare data lake che memorizzano dati strutturati e non strutturati, come immagini, video e post sui social media.
Entrambi i framework sono progettati per funzionare in modo efficiente con l’elaborazione distribuita, parallela e in memoria, consentendo una rapida analisi dei dati. Aziende di grande rilievo hanno ampiamente testato e implementato Spark e Presto per gestire enormi volumi di dati. Questi framework offrono flessibilità, supportando la distribuzione locale o nel cloud, con la possibilità di adattarsi e scalare grazie all’utilizzo di contenitori.
Nonostante le offerte simili, ci sono alcune differenze tra Spark e Presto. Spark è un potente framework per l’elaborazione di big data che supporta sia l’elaborazione batch che i calcoli iterativi. Utilizza i resilient distributed datasets (RDD) per l’elaborazione distribuita dei dati e fornisce API per attività come l’elaborazione in batch, le query SQL, l’apprendimento automatico e l’elaborazione dei grafi. D’altra parte, Presto si concentra sulle query interattive e ad hoc, utilizzando un modello di motore di query SQL distribuito per fornire risposte rapide alle interrogazioni attraverso l’ottimizzazione e l’esecuzione di query distribuite.
Spark è un framework di elaborazione in memoria che migliora le prestazioni per calcoli iterativi e accessi ripetitivi ai dati, memorizzando nella cache i dati intermedi. Offre opzioni per archiviare i dati su disco o in file system distribuiti come HDFS. Presto, d’altra parte, esegue lo streaming dei dati direttamente dalle fonti, evitando la memorizzazione in memoria. Utilizza un approccio di esecuzione a pipeline che riduce la necessità di rimescolare i dati e ottimizza l’uso della memoria, consentendo un’elaborazione efficiente di grandi set di dati.
Sia Spark che Presto dispongono di potenti ottimizzatori di query. Mentre Spark si concentra sull’ottimizzazione delle trasformazioni basate su RDD e delle query SQL, l’ottimizzatore di Presto è altamente avanzato. Considera fattori come le statistiche, la distribuzione dei dati e il partizionamento dei dati per generare piani di esecuzione efficienti. Inoltre, Presto esegue l’ottimizzazione dinamica durante l’esecuzione delle query, adattandosi all’evoluzione dei dati e dei modelli di interrogazione.
Entrambi i framework offrono connettività con diverse origini dati, come HDFS, Hive, database relazionali e archiviazione cloud. Spark vanta un vasto ecosistema che include il supporto per HDFS, Hive, HBase, database e servizi di archiviazione cloud come Amazon S3 e Azure Blob Storage. Anche se l’ecosistema di connettori di Presto potrebbe non essere altrettanto ampio, consente comunque la connessione con HDFS, Hive, database, archiviazione cloud e altro ancora.
Sia Spark che Presto sono framework scalabili per l’elaborazione distribuita dei dati. Distribuiscono dati e calcoli tra i cluster di macchine, consentendo l’elaborazione parallela e un efficiente utilizzo delle risorse. Possono gestire carichi di lavoro su larga scala e supportare la scalabilità orizzontale aggiungendo più nodi di lavoro.
Grandi aziende stanno adottando Apache Spark per svariati motivi. Ad esempio, Yahoo utilizza Spark per migliorare il proprio motore di ricerca Web, offrendo contenuti personalizzati ai visitatori in base ai loro interessi individuali. Le capacità di elaborazione in tempo reale e le prestazioni ad alta velocità di Spark consentono a Yahoo di soddisfare con precisione le preferenze di ciascun utente. Nel settore finanziario, le banche si rivolgono a Spark come alternativa ad Hadoop per l’accesso e l’analisi di dati diversi, come profili di social media, registrazioni di chiamate ed e-mail. Ciò consente loro di prendere decisioni informate riguardo alla pubblicità mirata, la segmentazione della clientela e la valutazione del rischio di credito.
Spark eccelle nei calcoli iterativi e nell’elaborazione completa dei dati, mentre Presto è ottimizzato per le query interattive e l’analisi ad hoc. Quando si sceglie tra Spark e Presto, è fondamentale prendere in considerazione i requisiti specifici, i modelli di carico di lavoro e le caratteristiche dei dati del caso d’uso per prendere una decisione informata.