Embora seja mais madura , em comparação com a Spark, a Hadoop ainda não está dar o tipo de resultados transformadores que muitos fabricantes alegam. A Gartner afirma que “por volta de 2018, 70 % das implantações de Hadoop não vai conseguir cumprir com as economias de custo [previstas] e os objectivos de geração de receitas devido a desafios de competências e de integração”.
A solução será “combinar projectos para requisitos específicos das empresas e identificar a existência e disponibilidade de componentes de tecnologia suportados e adequadas para eles”, diz a consultora.
A Spark, por outro lado, tem o potencial para ser verdadeiramente transformadora para determinadas empresas, com a experiência relevante. Como Gartner diz, “a Apache Spark emergiu como uma força tão potencialmente prejudicial para a Hadoop como esta foi para os sistemas de gestão de base de dados tradicionais”
Embora alguns departamentos de TI se sintam compelidos a escolher entre a Hadoop e a Spark, o facto é que não pode haver um confronto directo entre ambas. Elas podem ser tecnologias complementares que trabalham em conjunto. Dependendo dos dados, uma pode ser mais adequado do que a outra.
Mas uma das principais vantagens de qualquer forma é que as organizações conseguem com ambas, mais facilmente resistir a dependências face a fabricantes e fazer provas de conceitos, tendo a equipa certa.
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