Im Artikel „ Big Data Verarbeitungstechnologien: Hadoop und Spark “ werden wir zwei beliebte und leistungsstarke Technologien für die Verarbeitung im Detail untersuchen big data: Hadoop und Spark.
Hier finden Sie einen umfassenden Überblick über jede Technologie sowie Beispiele, die ihre Funktionsweise veranschaulichen.
Hadoop
Hadoop basiert auf dem verteilten Datenverarbeitungsmodell namens MapReduce. Es unterteilt Verarbeitungsaufgaben in kleinere Teile und verteilt sie auf mehrere Knoten in einem Netzwerk. Jeder Knoten verarbeitet seinen Teil der Daten und sendet die Ergebnisse dann zur endgültigen Aggregation an den Masterknoten zurück. Dies verbessert die Datenverarbeitungsgeschwindigkeit und die Skalierbarkeit des Systems.
Beispiel: Betrachten wir einen großen Datensatz mit Informationen zu Finanztransaktionen. Mit Hadoop können wir den Datensatz in kleinere Teile unterteilen und diese an Verarbeitungsknoten verteilen. Jeder Verarbeitungsknoten berechnet den Gesamtgeldbetrag in seinem Datenteil. Die Ergebnisse jedes Knotens werden dann an den Masterknoten zurückgesendet, wo sie kombiniert werden, um aus dem gesamten Datensatz den endgültigen Gesamtbetrag zu generieren.
Spark
Spark Bietet eine interaktive Echtzeit-Datenverarbeitungsumgebung mit schnellen Datenverarbeitungsfunktionen. Es nutzt das Konzept der Resilient Distributed Datasets(RDDs), bei denen es sich um unveränderliche und verteilte Sammlungen von Objekten handelt, für die Datenverarbeitung über mehrere Knoten in einem Netzwerk hinweg. RDDs ermöglichen eine parallele Datenverarbeitung und Selbstwiederherstellung im Fehlerfall.
Beispiel: Betrachten wir ein Szenario, in dem wir Daten von IoT-Sensoren analysieren müssen, um Wetterbedingungen vorherzusagen. Mit Spark können wir RDDs aus Sensordaten erstellen und Transformationen und Operationen auf RDDs anwenden, um Wetterindikatoren wie Temperatur, Luftfeuchtigkeit und Druck zu berechnen. Diese Berechnungen werden parallel auf verschiedenen Verarbeitungsknoten durchgeführt, was die Berechnung beschleunigt und eine Datenverarbeitung in Echtzeit ermöglicht.
Sowohl Hadoop Spark als auch Spark bieten effiziente Verarbeitungsmöglichkeiten big data. Die Wahl zwischen den beiden Technologien hängt von den spezifischen Anforderungen des Projekts und der Art der Datenverarbeitungsaufgaben ab.