V článku „ Big Data Technologie zpracování: Hadoop a Spark “ podrobně prozkoumáme dvě oblíbené a výkonné technologie pro zpracování big data: Hadoop a Spark.
Zde je komplexní přehled každé technologie spolu s příklady, které ilustrují, jak fungují.
Hadoop
Hadoop je postaven na modelu distribuovaného zpracování dat nazvaném MapReduce. Rozděluje úlohy zpracování na menší části a rozděluje je mezi více uzlů v síti. Každý uzel zpracovává svou část dat a poté posílá výsledky zpět do hlavního uzlu ke konečné agregaci. To zvyšuje rychlost zpracování dat a škálovatelnost systému.
Příklad: Uvažujme velký soubor dat obsahující informace o finančních transakcích. Pomocí Hadoop, můžeme rozdělit datovou sadu na menší části a distribuovat je do procesních uzlů. Každý zpracovatelský uzel vypočítá celkovou částku peněz ve své datové části. Výsledky z každého uzlu jsou poté odeslány zpět do hlavního uzlu, kde se zkombinují, aby se vygenerovala konečná celková částka z celé datové sady.
Spark
Spark poskytuje interaktivní prostředí pro zpracování dat v reálném čase s možnostmi rychlého zpracování dat. Využívá koncept Resilient Distributed Datasets(RDD), což jsou neměnné a distribuované kolekce objektů, pro zpracování dat napříč více uzly v síti. RDD umožňují paralelní zpracování dat a samoobnovu v případě selhání.
Příklad: Uvažujme scénář, kdy potřebujeme analyzovat data ze senzorů IoT, abychom mohli předpovědět povětrnostní podmínky. Pomocí Spark můžeme vytvářet RDD z dat senzorů a aplikovat transformace a operace na RDD pro výpočet indikátorů počasí, jako je teplota, vlhkost a tlak. Tyto výpočty jsou prováděny paralelně na různých procesních uzlech, což urychluje výpočet a umožňuje zpracování dat v reálném čase.
Oba Hadoop i Spark poskytují efektivní prostředky pro zpracování big data. Volba mezi těmito dvěma technologiemi závisí na konkrétních požadavcích projektu a typu příslušných úloh zpracování dat.