في مقال " Big Data تقنيات المعالجة: Hadoop و Spark " سوف نستكشف بالتفصيل تقنيتين شائعتين وقويتين للمعالجة big data: Hadoop و Spark.
فيما يلي نظرة عامة شاملة على كل تقنية مع أمثلة لتوضيح كيفية عملها.
Hadoop
Hadoop مبني على نموذج معالجة البيانات الموزعة المسمى MapReduce. يقسم مهام المعالجة إلى أجزاء أصغر ويوزعها عبر عقد متعددة في الشبكة. تعالج كل عقدة الجزء الخاص بها من البيانات ثم ترسل النتائج مرة أخرى إلى العقدة الرئيسية للتجميع النهائي. هذا يحسن سرعة معالجة البيانات وقابلية تطوير النظام.
مثال: لنفكر في مجموعة بيانات كبيرة تحتوي على معلومات عن المعاملات المالية. باستخدام Hadoop ، يمكننا تقسيم مجموعة البيانات إلى أجزاء أصغر وتوزيعها على عقد المعالجة. تحسب كل عقدة معالجة المبلغ الإجمالي للمال في جزء البيانات الخاص بها. ثم يتم إرسال النتائج من كل عقدة مرة أخرى إلى العقدة الرئيسية ، حيث يتم دمجها لإنشاء المبلغ الإجمالي النهائي من مجموعة البيانات بأكملها.
Spark
Spark يوفر بيئة معالجة بيانات تفاعلية وفي الوقت الفعلي مع إمكانات معالجة بيانات سريعة. يستخدم مفهوم مجموعات البيانات الموزعة المرنة(RDDs) ، وهي مجموعات غير قابلة للتغيير وموزعة من الكائنات ، لمعالجة البيانات عبر عقد متعددة في الشبكة. تمكن RDDs معالجة البيانات المتوازية والاسترداد الذاتي في حالة الفشل.
مثال: لنفكر في سيناريو نحتاج فيه إلى تحليل البيانات من مستشعرات إنترنت الأشياء للتنبؤ بالظروف الجوية. باستخدام Spark ، يمكننا إنشاء RDDs من بيانات المستشعر وتطبيق التحويلات والعمليات على RDDs لحساب مؤشرات الطقس مثل درجة الحرارة والرطوبة والضغط. يتم إجراء هذه الحسابات بالتوازي على عقد معالجة مختلفة ، مما يؤدي إلى تسريع العمليات الحسابية وتمكين معالجة البيانات في الوقت الفعلي.
يوفر كل من Hadoop و Spark وسائل فعالة للمعالجة big data. يعتمد الاختيار بين التقنيتين على المتطلبات المحددة للمشروع ونوع مهام معالجة البيانات المعنية.