Top 10 des Alternatives d’Apache Spark

Avant de commencer

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L’équipe Ambient IT

Sommaire

1. Splunk
2. Google BigQuery
3. Apache Sqoop
4. Snowflake
5. Presto
6. Apache Hadoop
7. Apache Storm
8. Dremio
9. Apache Flink
10. Lumify
11. Conclusion

Les alternatives d’Apache Spark

À l’aide de ses capacités et fonctionnalités clés en matière d’analyse en continu et de traitement des données en continu, Apache Spark a transformé l’industrie du big data. Un IDE, un serveur, un marting de données en direct, l’analyse en continu et des connecteurs sont les composants essentiels.

Bien qu’Apache Spark soit fantastique et largement utilisé, il existe un grand nombre d’excellentes alternatives à Spark qui fonctionnent tout aussi bien. Ces outils ont démontré leur capacité à fournir une gestion d’équipe efficace, une surveillance du système, une détection de la fraude, un traitement de flux en temps réel et d’autres fonctionnalités.

IMPORTANT : Cette liste est non exhaustive et n’est pas classé par ordre d’importance.

TOP 1.

Il s’agit d’une grande plateforme bien connue qui peut être utilisée pour la visualisation, l’analyse, le contrôle et la recherche de données sur les machines. Grâce à une communication simple, elle améliore l’expérience des appareils connectés. Dans un contexte hybride, il permet d’intégrer la sécurité, l’observabilité et les programmes personnalisés.

Caractéristiques importantes :

• Compréhension supérieure des opérations quotidiennes
• Adaptabilité et extensibilité
• Affichages sécurisés et visuellement attrayants
• Notifications instantanées et urgentes
• Facilité de recherche et tableaux de bord, graphiques, rapports et alertes

TOP 2.

Google BigQuery est l’un des services web d’analyse de big data basés sur le cloud qui permet de traiter de très grands ensembles de données en lecture seule. Il s’agit de l’entrepôt de données analytiques entièrement géré, à l’échelle du pétaoctet et rentable de Google Cloud, qui permet aux développeurs d’effectuer des analyses sur de vastes quantités de données en temps quasi réel.

Caractéristiques importantes :

• Simplicité d’intégration avec d’autres technologies d’apprentissage automatique
• Assistance complète fournie par Google Cloud Platform
• Efficace lors de l’utilisation de l’analyse géographique
• Intégration transparente avec d’autres produits Google tels que Google Analytics

TOP 3.

Apache Sqoop est un outil conçu pour transférer efficacement des données en vrac entre Apache Hadoop et des bases de données structurées telles que des bases de données relationnelles. En fait, il s’agit d’un outil conçu pour transférer des données entre Hadoop et des bases de données relationnelles ou des ordinateurs centraux. Les développeurs peuvent utiliser Sqoop pour importer des données d’une base de données relationnelle.

Caractéristiques importantes :

• Transfert de données efficace entre Apache Hadoop et les magasins de données structurées
• Prise en charge des chargements incrémentiels d’une table unique ou d’une requête SQL de forme libre
• Permet le transfert de données en parallèle pour améliorer les performances
• Prise en charge de l’importation de données dans HDFS, Hive et HBase, et de l’exportation depuis Hadoop vers des bases de données externes

TOP 4.

Snowflake est une meilleure alternative à Apache Spark pour certains cas d’utilisation grâce à sa plateforme en nuage entièrement gérée. Elle adapte automatiquement les ressources de calcul en fonction des besoins, ce qui simplifie la gestion des performances et permet de gérer plus facilement des charges de travail variables.

Cet outil propose un modèle de paiement à l’utilisation, ne facturant que les ressources utilisées, ce qui peut permettre de réaliser des économies, en particulier pour les charges de travail variables. Apache Spark peut être plus coûteux en raison de ses besoins en infrastructure permanente.

Elle offre également des fonctions de sécurité et de conformité intégrées, ce qui le rend plus adapté aux organisations ayant des exigences réglementaires strictes, alors que la configuration de la sécurité de Spark dépend de la plateforme sur laquelle il est exécuté.

Caractéristiques importantes :

• Fonctionne efficacement sur Google Cloud Platform, Azure et Amazon S3
• Performance efficace
• Partage transparent des données
• Soutien solide de la part des clients et de la communauté
• Connexion facile avec Tableau, Sigma, Qlik et d’autres outils de BI et d’intégration de données.

TOP 5.

Presto est un moteur de requête SQL distribué à code source ouvert permettant d’exécuter des requêtes analytiques interactives sur des sources de données de toutes tailles. Le moteur a été conçu et écrit dès le départ pour l’analyse interactive et s’approche de la vitesse des entrepôts de données commerciaux tout en s’adaptant à des organisations telles que Facebook.

Caractéristiques importantes :

• Analyse plus rapide
• Prise en charge des bases de données NoSQL et traditionnelles
• Fonctionne à la fois dans le nuage et sur site
• Moteur SQL décentralisé stocké en mémoire

TOP 6.

Apache Hadoop est un cadre qui permet le traitement distribué de grands ensembles de données sur des grappes d’ordinateurs à l’aide de modèles de programmation simples. Le cadre est conçu pour passer d’un seul serveur à des milliers de machines, chacune offrant des capacités de calcul et de stockage locales. Apache Hadoop possède son propre système de distribution de fichiers, appelé HDFS (Hadoop Distributed File System). Le système de stockage de fichiers est généralement utilisé pour organiser les fichiers.

Caractéristiques importantes :

• Facile à utiliser et abordable
• Tolérance aux défauts
• Adaptable et très facilement accessible
• Utilise la localité des données
• Traitement plus rapide des données

TOP 7.

Apache Storm est un système de calcul distribué en temps réel à code source ouvert. Les développeurs utilisent ce système principalement pour traiter des flux de données en temps réel. Apache Storm a de nombreux cas d’utilisation, notamment l’analyse en temps réel, l’apprentissage automatique en ligne, le calcul continu, le RPC distribué, l’ETL, etc.

Storm s’intègre aux technologies de base de données et ses caractéristiques comprennent l’extensibilité, la tolérance aux pannes ainsi que la garantie que les données seront traitées facilement et qu’elles seront simples à configurer et à utiliser.

Caractéristiques importantes :

• Évolutivité
• Tolérance aux pannes
• Gestion des grappes
• Intégration transparente avec plusieurs bases de données.
• Messagerie multidiffusion

TOP 8.

Dremio est une alternative solide à Apache Spark en raison de son architecture et de l’accent mis sur la simplification de l’accès aux données et de l’analyse. Dremio élimine le besoin de processus ETL (Extract, Transform, Load) manuels en fournissant une plateforme en libre-service qui permet aux utilisateurs d’interroger des données directement à partir de sources telles que les lacs de données en nuage en temps réel.

Son intégration avec Apache Arrow et l’utilisation de l’accélération en mémoire permettent d’accélérer les requêtes sans les lourdes charges de calcul associées à Spark. Un autre avantage clé de Dremio est sa facilité d’utilisation. L’interface intuitive de Dremio permet aux utilisateurs non techniques d’explorer et d’analyser les données.

Dremio offre également une meilleure rentabilité en réduisant les mouvements de données et en optimisant les requêtes grâce à des fonctionnalités telles que les réflexions de données, qui mettent en cache les résultats des requêtes afin d’éviter les traitements répétés. Ces facteurs font de Dremio une solution plus conviviale et plus rentable pour les entreprises qui souhaitent rationaliser l’analyse des données sans sacrifier les performances.

Caractéristiques importantes :

• Excellente prise en charge d’une variété de sources de données, y compris NoSQL et Hadoop.
• Permettre aux utilisateurs d’être indépendants et efficaces
• Extraction et traitement rapides des données
• Capacité à établir une connexion à l’aide de Python, SQL Live ou tout autre outil de BI
• Optimisation des requêtes avec les pushdowns natifs

TOP 9.

Apache Flink est un cadre et un moteur de traitement distribué destiné aux calculs avec état sur des flux de données illimités et limités. Le cadre a été créé pour fonctionner dans tous les environnements de clusters courants et effectuer des calculs à la vitesse de la mémoire à n’importe quelle échelle.

Flink peut être utilisé pour développer et exécuter de nombreux types d’applications grâce à ses nombreuses fonctionnalités. Parmi ses principales caractéristiques, citons la prise en charge du traitement par flux et par lots, une gestion sophistiquée des états, une sémantique de traitement événementiel et des garanties de cohérence de l’état à l’identique.

Caractéristiques importantes :

• Haut débit et faible latence
• Prise en charge du streaming et du traitement par lots par un processeur de streaming
• Possibilité d’extension à des milliers de nœuds dans des grappes multiples
• Sémantique du traitement des événements
• Traitement des données à un rythme très rapide

TOP 10.

Lumify est une plateforme populaire de fusion, d’analyse et de visualisation de données massives (big data) qui favorise le développement de renseignements exploitables. Cet outil de big data permet aux utilisateurs de découvrir des connexions complexes et d’explorer diverses relations dans leurs données grâce à une série d’options analytiques, notamment la visualisation de graphiques, la recherche à facettes en texte intégral, les histogrammes dynamiques, les vues géospatiales interactives et les espaces de travail collaboratifs partagés en temps réel.

C’est un outil qui permet aux analystes du renseignement de prendre rapidement les décisions éclairées qu’exige notre sécurité nationale.

Caractéristiques importantes :

• Des lieux de travail collaboratifs en temps réel
• Prise de décision rapide et éclairée
• Histogrammes dynamiques
• Paysages géographiques interactifs

Conclusion

En conclusion, bien qu’Apache Spark soit une solution de traitement de données à grande échelle très populaire et adoptée, il existe de nombreuses alternatives qui répondent à des besoins spécifiques ou offrent des avantages distincts. Chaque technologie présentée dans cet article a ses propres forces, qu’il s’agisse de la performance en temps réel, de la simplicité d’utilisation, ou de l’optimisation pour certains types de charges de travail.

Le choix de l’une de ces alternatives dépendra de plusieurs facteurs : les besoins spécifiques de votre entreprise, la nature des données, l’infrastructure en place, et les compétences des équipes. Le paysage des technologies de traitement des données évolue rapidement, et l’adoption d’une solution alternative à Spark pourrait offrir un avantage compétitif dans des cas spécifiques. En fin de compte, il est toujours bénéfique de rester ouvert aux nouvelles possibilités, surtout dans un secteur aussi dynamique que celui de l’analyse des données.