Spark, Databricks, Trino –
was für Big Data verwendet werden kann und wann

Da die Welt immer datengesteuerter wird, steigt die Nachfrage nach Tools, die große Datenmengen verarbeiten können. Spark, Databricks und Trino sind drei beliebte Big-Data-Tools, die in der Branche weit verbreitet sind. In diesem Artikel werden wir die Verwendung von Spark, Databricks und Trino erörtern und ihre spezifischen Anwendungsfälle, Stärken und Schwächen vergleichen.

Spark

Apache Spark ist ein Open-Source-Framework für verteilte Datenverarbeitung, das entwickelt wurde, um große Datenmengen schnell und effizient zu verarbeiten. Es kann für die Datenverarbeitung, das maschinelle Lernen und die Graphenverarbeitung verwendet werden. Spark unterstützt verschiedene Programmiersprachen wie Java, Scala, Python und R.

Um Spark zu verwenden, müssen Sie zunächst einen Spark-Cluster einrichten. Ein Spark-Cluster ist eine Gruppe von Computern, die zusammenarbeiten, um Daten zu verarbeiten. Der Cluster besteht aus einem Master-Knoten und Worker-Knoten. Der Masterknoten verwaltet die Verteilung der Aufgaben an die Arbeitsknoten, und die Arbeitsknoten führen die eigentlichen Berechnungen durch.

Eine der Stärken von Spark ist seine Fähigkeit, große Datenmengen zu verarbeiten. Es kann Daten parallel auf mehreren Knoten verarbeiten, was eine Skalierung für die Verarbeitung von Petabytes an Daten ermöglicht. Spark verfügt außerdem über eine Vielzahl von APIs und Bibliotheken, mit denen sich gängige Datenverarbeitungsaufgaben wie Filtern, Sortieren und Aggregieren leicht durchführen lassen.

Spark hat jedoch auch einige Schwächen. Das Einrichten und Verwalten eines Spark-Clusters kann komplex und Ressourcen intensiv sein. Außerdem kann die Leistung von Spark durch Netzwerklatenz und andere Faktoren beeinträchtigt werden, was die Datenverarbeitung verlangsamen kann.

Databricks

Databricks ist eine Cloud-basierte Plattform, die auf Apache Spark aufbaut. Sie bietet eine einheitliche Analyseplattform, die Data Engineering, Data Science und Business Analytics kombiniert. Databricks unterstützt verschiedene Programmiersprachen wie Python, Scala und R.

Um Databricks verwenden zu können, müssen Sie einen Databricks-Arbeitsbereich erstellen. Dabei handelt es sich um eine Cloud-basierte Umgebung für die Entwicklung und Ausführung von Datenverarbeitungspipelines. Der Arbeitsbereich besteht aus Clustern, Notebooks und Aufträgen. Cluster sind Gruppen von Computern, die zusammenarbeiten, um Daten zu verarbeiten, Notebooks sind interaktive Dokumente, die Code und Visualisierungen enthalten, und Aufträge sind automatisierte Aufgaben, die nach einem Zeitplan ausgeführt werden.

Eine der Stärken von Databricks ist seine Benutzerfreundlichkeit. Es bietet eine benutzerfreundliche Oberfläche für die Entwicklung und Ausführung von Datenverarbeitungspipelines und übernimmt die komplexe Aufgabe der Verwaltung von Spark-Clustern im Hintergrund. Databricks verfügt auch über eine Vielzahl von Funktionen für Data Science und maschinelles Lernen, einschließlich Unterstützung für Deep-Learning-Frameworks wie TensorFlow und PyTorch.

Databricks hat jedoch auch einige Schwächen. Es kann im Vergleich zu anderen Cloud-basierten Plattformen teuer sein, und es ist möglicherweise nicht für Organisationen geeignet, die strenge Sicherheits- und Compliance-Anforderungen haben. Darüber hinaus ist Databricks eine proprietäre Plattform, was bedeutet, dass Benutzer an die Verwendung von Databricks gebunden sein können und möglicherweise keinen Zugriff auf die zugrunde liegenden Spark-APIs und -Bibliotheken haben.

Trino

Trino, früher bekannt als PrestoSQL, ist eine verteilte Open-Source-SQL-Abfrage-Engine, die entwickelt wurde, um große Datenmengen schnell und effizient abzufragen. Sie kann mit verschiedenen Datenquellen wie Hadoop, Amazon S3 und MySQL verwendet werden. Trino unterstützt Standard-SQL und bietet einen JDBC-Treiber, der eine einfache Integration mit anderen Tools und Anwendungen ermöglicht.

Um Trino zu verwenden, müssen Sie einen Trino-Cluster einrichten. Ein Trino-Cluster besteht aus einem Koordinator-Knoten und Arbeitsknoten. Der Koordinationsknoten ist für die Verteilung der Aufgaben an die Arbeitsknoten zuständig, und die Arbeitsknoten führen die eigentlichen Berechnungen durch.

Eine der Stärken von Trino ist seine Fähigkeit, große Datenmengen schnell und effizient abzufragen. Es verwendet eine verteilte Architektur, die eine Skalierung auf Petabytes von Daten ermöglicht. Außerdem verfügt Trino über eine Reihe von Funktionen, die es für bestimmte Anwendungsfälle geeignet machen. So eignet sich Trino besonders gut für Ad-hoc-Abfragen und interaktive Datenanalysen, da es den Benutzern ermöglicht, Daten in Echtzeit abzufragen, ohne auf die Stapelverarbeitung warten zu müssen. Außerdem verfügt es über eine Reihe fortgeschrittener Funktionen wie die Unterstützung von Joins und Window-Funktionen.

Vergleichende Evaluierung

Bei der Evaluierung von Spark, Databricks und Trino für die Big Data-Verarbeitung gibt es mehrere kritische Aspekte zu berücksichtigen, um die am besten geeignete Lösung für Ihren speziellen Anwendungsfall zu finden. Zu diesen Aspekten gehören:

Skalierbarkeit: Berücksichtigen Sie die Größe Ihrer Daten und das erwartete Wachstum des Datenvolumens. Spark und Trino sind beide für eine horizontale Skalierung ausgelegt, um große Datenmengen zu verarbeiten, während Databricks eine Cloud-basierte Umgebung bietet, die je nach Bedarf einfach nach oben oder unten skaliert werden kann.
Benutzerfreundlichkeit: Berücksichtigen Sie das Qualifikationsniveau Ihres Teams und die Einfachheit der Einführung. Databricks bietet eine benutzerfreundliche Oberfläche und erfordert nur eine minimale Konfiguration, während Spark und Trino mehr technisches Fachwissen und Einrichtung erfordern.
Leistung: Berücksichtigen Sie die Geschwindigkeit und Effizienz der Datenverarbeitung. Trino ist für seine schnelle und effiziente verteilte SQL-Abfrage-Engine bekannt, während Spark über eine Vielzahl von APIs und Bibliotheken verfügt, die die Leistung für bestimmte Datenverarbeitungsaufgaben verbessern können.

Datenquellen: Berücksichtigen Sie die in Ihrem Unternehmen verwendeten Datenquellen und -formate. Trino ist für die Arbeit mit einer Vielzahl von Datenquellen ausgelegt, darunter Hadoop, S3 und MySQL, während Spark über einen spezifischen Satz von APIs und Bibliotheken für bestimmte Datenquellen verfügt.
Erweiterte Funktionen: Berücksichtigen Sie die erweiterten Funktionen, die Sie für Ihre Datenverarbeitungsaufgaben benötigen. Databricks bietet eine Vielzahl von Funktionen für Data Science und maschinelles Lernen, während Spark und Trino erweiterte Funktionen wie die Unterstützung von Window-Funktionen und Joins bieten.
Kosten: Beachten Sie die Kosten der einzelnen Lösungen. Databricks ist eine Cloud-basierte Plattform, die ein Abonnement erfordert, während Spark und Trino Open-Source sind und vor Ort oder in der Cloud ausgeführt werden können.

Durch die Bewertung dieser kritischen Aspekte können Sie feststellen, welches Tool für die spezifischen Bedürfnisse und Anforderungen Ihrer Organisation am besten geeignet ist. Es ist wichtig, sich vor Augen zu halten, dass es keine Einheitslösung gibt und dass es notwendig sein kann, eine Kombination von Tools einzusetzen, um die gewünschten Ergebnisse zu erzielen.

Zusammenfassung

Spark, Databricks und Trino sind drei beliebte Big-Data-Tools, die ihre eigenen spezifischen Anwendungsfälle, Stärken und Schwächen haben. Spark eignet sich besonders gut für die Verarbeitung großer Datenmengen, kann aber komplex in der Einrichtung und Verwaltung sein. Databricks ist eine Cloud-basierte Plattform, die einfach zu bedienen ist, aber teuer sein kann und sich möglicherweise nicht für Unternehmen mit strengen Sicherheits- und Compliance-Anforderungen eignet. Trino ist eine verteilte SQL-Abfrage-Engine, die sich besonders gut für Ad-hoc-Abfragen und interaktive Datenanalysen eignet, aber möglicherweise nicht für alle Arten von Abfragen geeignet ist.

Letztlich hängt die Wahl des richtigen Tools von den spezifischen Anforderungen des Unternehmens und der Art der durchzuführenden Datenverarbeitungsaufgaben ab. Wenn Unternehmen die spezifischen Anwendungsfälle, Stärken und Schwächen der einzelnen Tools kennen, können sie eine fundierte Entscheidung darüber treffen, welches Tool sie für ihre Big Data-Anforderungen einsetzen wollen.

(erstellt mit Thinkport-Expertenwissen und künstlicher Intelligenz)

Als exzellenter Cloud Consulting Partner für AWS und Azure, bieten wir Ihrem Unternehmen ein qualifiziertes, zertifiziertes und engagiertes Team. Unsere umfangreiche Praxiserfahrung deckt das komplette Spektrum aller Dienstleistungen rund um die Cloud ab. Ob Private, Public, Hybrid oder Multi-Cloud - wir sind Ihr Partner auf Augenhöhe. Und finden gemeinsam mit Ihnen die besten Cloud-Lösungen.
Wir freuen uns darauf, von Ihnen zu hören.

Entdecken Sie weiterhin die Welt von Big Data mit unserem Artikel Entscheidung für Big Data:Databricks, Synapse, Glue, Athena?.