Big Data " প্রসেসিং টেকনোলজিস: Hadoop এবং " প্রবন্ধে Spark আমরা প্রক্রিয়াকরণের জন্য দুটি জনপ্রিয় এবং শক্তিশালী প্রযুক্তি বিস্তারিতভাবে অন্বেষণ করব big data: Hadoop এবং Spark ।
তারা কীভাবে কাজ করে তা ব্যাখ্যা করার জন্য উদাহরণ সহ এখানে প্রতিটি প্রযুক্তির একটি বিস্তৃত ওভারভিউ রয়েছে।
Hadoop
Hadoop MapReduce নামক বিতরণকৃত ডেটা প্রসেসিং মডেলের উপর নির্মিত। এটি প্রক্রিয়াকরণের কাজগুলিকে ছোট অংশে বিভক্ত করে এবং একটি নেটওয়ার্কের একাধিক নোড জুড়ে তাদের বিতরণ করে। প্রতিটি নোড ডেটার তার অংশকে প্রক্রিয়া করে এবং তারপর ফলাফলগুলিকে চূড়ান্ত সমষ্টির জন্য মাস্টার নোডে ফেরত পাঠায়। এটি ডেটা প্রক্রিয়াকরণের গতি এবং সিস্টেমের মাপযোগ্যতা উন্নত করে।
উদাহরণ: আর্থিক লেনদেনের তথ্য সম্বলিত একটি বড় ডেটাসেট বিবেচনা করা যাক। ব্যবহার করে Hadoop, আমরা ডেটাসেটটিকে ছোট খণ্ডে ভাগ করতে পারি এবং সেগুলিকে প্রসেসিং নোডে বিতরণ করতে পারি। প্রতিটি প্রক্রিয়াকরণ নোড তার ডেটা অংশে মোট অর্থের পরিমাণ গণনা করে। প্রতিটি নোডের ফলাফলগুলি তারপরে মাস্টার নোডে ফেরত পাঠানো হয়, যেখানে তারা সম্পূর্ণ ডেটাসেট থেকে চূড়ান্ত মোট পরিমাণ তৈরি করতে একত্রিত হয়।
Spark
Spark দ্রুত ডেটা প্রক্রিয়াকরণ ক্ষমতা সহ একটি ইন্টারেক্টিভ এবং রিয়েল-টাইম ডেটা প্রক্রিয়াকরণ পরিবেশ প্রদান করে। এটি একটি নেটওয়ার্কের একাধিক নোড জুড়ে ডেটা প্রক্রিয়াকরণের জন্য অবজেক্টের অপরিবর্তনীয় এবং বিতরণ করা সংগ্রহের রেসিলিয়েন্ট ডিস্ট্রিবিউটেড ডেটাসেট(RDDs) ধারণাটি ব্যবহার করে। RDDs সমান্তরাল ডেটা প্রক্রিয়াকরণ এবং ব্যর্থতার ক্ষেত্রে স্ব-পুনরুদ্ধার সক্ষম করে।
উদাহরণ: আসুন এমন একটি দৃশ্য বিবেচনা করি যেখানে আবহাওয়ার অবস্থার পূর্বাভাস দিতে আমাদের IoT সেন্সর থেকে ডেটা বিশ্লেষণ করতে হবে। স্পার্ক ব্যবহার করে, আমরা সেন্সর ডেটা থেকে RDD তৈরি করতে পারি এবং তাপমাত্রা, আর্দ্রতা এবং চাপের মতো আবহাওয়ার সূচকগুলি গণনা করতে RDD-তে রূপান্তর এবং ক্রিয়াকলাপ প্রয়োগ করতে পারি। এই গণনাগুলি বিভিন্ন প্রসেসিং নোডের সমান্তরালে সঞ্চালিত হয়, গণনার গতি বাড়ায় এবং রিয়েল-টাইম ডেটা প্রসেসিং সক্ষম করে।
স্পার্ক এবং উভয়ই Hadoop প্রক্রিয়াকরণের কার্যকর উপায় সরবরাহ করে big data । দুটি প্রযুক্তির মধ্যে পছন্দটি প্রকল্পের নির্দিষ্ট প্রয়োজনীয়তার উপর নির্ভর করে এবং ডেটা প্রসেসিং কাজগুলির প্রকারের উপর নির্ভর করে।