Comparações Hadoop vs Alternativas

⚡ Processamento de Dados

Aspecto	Hadoop MapReduce	Apache Spark	Vencedor
Performance	Processamento em disco, mais lento	Processamento em memória, 100x mais rápido	Spark
Facilidade de Uso	Java/Python verboso, curva de aprendizado alta	APIs simples em Python, Scala, R, SQL	Spark
Tolerância a Falhas	Reprocessamento completo de jobs	RDD lineage, recuperação granular	Spark
Uso de Recursos	Menor uso de memória	Maior uso de memória, mais eficiente	Empate
Custo	Menor custo de infraestrutura	Maior custo inicial, menor custo operacional	Spark

Recomendação: Apache Spark é superior em praticamente todos os aspectos. Migração recomendada para 95% dos casos de uso.

Aspecto	Hadoop	Databricks	Vencedor
Setup e Configuração	Complexo, semanas de configuração	Pronto para uso em minutos	Databricks
Machine Learning	MLlib básico, configuração manual	MLflow integrado, AutoML, colaboração	Databricks
Colaboração	Ferramentas separadas, sem integração	Notebooks colaborativos integrados	Databricks
Escalabilidade	Manual, planejamento de capacidade	Auto-scaling automático	Databricks
Custo Total	Menor custo inicial, alto custo operacional	Maior custo inicial, menor custo operacional	Databricks

Recomendação: Databricks é ideal para equipes que precisam de produtividade máxima e têm orçamento para soluções cloud premium.

Aspecto	HDFS	Delta Lake	Vencedor
ACID Transactions	Não suportado	Suporte completo a ACID	Delta Lake
Schema Evolution	Manual, propenso a erros	Automático e seguro	Delta Lake
Time Travel	Não disponível	Versionamento automático	Delta Lake
Performance	Boa para leitura sequencial	Otimizado para leitura e escrita	Delta Lake
Compatibilidade	Ecossistema Hadoop específico	Compatível com Spark, Presto, etc.	Delta Lake

Recomendação: Delta Lake oferece todas as vantagens do HDFS com recursos modernos essenciais. Migração altamente recomendada.

Aspecto	Apache Hive	Trino	Vencedor
Latência de Consulta	Minutos para consultas complexas	Segundos para a maioria das consultas	Trino
Fontes de Dados	Principalmente HDFS	Múltiplas fontes (S3, PostgreSQL, etc.)	Trino
SQL Compliance	SQL básico, limitações	SQL ANSI completo	Trino
Escalabilidade	Boa para batch processing	Excelente para consultas interativas	Trino
Manutenção	Configuração complexa	Setup e manutenção simples	Trino

Recomendação: Trino é superior para analytics interativo. Hive ainda pode ser útil para ETL batch muito específicos.

Aspecto	Apache Hive	Snowflake	Vencedor
Performance	Lenta para consultas ad-hoc	Extremamente rápida	Snowflake
Concorrência	Limitada, conflitos de recursos	Workloads isolados, sem conflitos	Snowflake
Administração	Complexa, requer DBA especializado	Totalmente gerenciada	Snowflake
Custo	Menor custo inicial	Pay-per-use, pode ser mais caro	Depende
Flexibilidade	Open-source, customizável	Proprietário, menos customização	Hive

Recomendação: Snowflake para empresas que priorizam performance e facilidade. Hive para casos que requerem máxima customização.

Aspecto	Hadoop On-Premise	Soluções Cloud	Vencedor
Capex vs Opex	Alto investimento inicial em hardware	Modelo pay-as-you-use	Cloud
Escalabilidade	Limitada pelo hardware físico	Praticamente ilimitada	Cloud
Manutenção	Equipe interna necessária	Totalmente gerenciada	Cloud
Segurança	Controle total, responsabilidade total	Segurança enterprise, compliance	Cloud
Latência	Baixa latência local	Pode ter latência de rede	On-Premise
Compliance	Controle total dos dados	Depende do provedor	Depende

Recomendação: Cloud é superior na maioria dos casos. On-premise apenas para casos específicos de compliance ou latência crítica.

Cenário	Recomendação	Justificativa
ETL Batch Simples	Apache Spark	100x mais rápido que MapReduce, APIs simples
Analytics Interativo	Trino + Delta Lake	Consultas em segundos, múltiplas fontes
Data Warehouse Empresarial	Snowflake	Performance superior, zero manutenção
Machine Learning em Escala	Databricks	MLflow integrado, colaboração, AutoML
Streaming em Tempo Real	Kafka + Flink	Latência sub-segundo, alta throughput
Orçamento Limitado	Gaio Data OS + Spark	Open-source, custo-benefício excelente
Compliance Rigoroso	Hadoop On-Premise	Controle total, dados não saem do ambiente