Artikkelissa " Big Data Prosessointitekniikat: Hadoop ja Spark " tutkimme yksityiskohtaisesti kahta suosittua ja tehokasta käsittelytekniikkaa big data: Hadoop ja Spark.
Tässä on kattava yleiskatsaus kustakin tekniikasta sekä esimerkkejä niiden toiminnasta.
Hadoop
Hadoop on rakennettu hajautetun tietojenkäsittelyn mallille nimeltä MapReduce. Se jakaa käsittelytehtävät pienempiin osiin ja jakaa ne useisiin verkon solmuihin. Jokainen solmu käsittelee osan tiedoista ja lähettää sitten tulokset takaisin pääsolmuun lopullista yhdistämistä varten. Tämä parantaa tietojenkäsittelyn nopeutta ja järjestelmän skaalautuvuutta.
Esimerkki: Tarkastellaan suurta tietojoukkoa, joka sisältää rahoitustapahtumatietoja. Käyttämällä Hadoop, voimme osioida tietojoukon pienempiin osiin ja jakaa ne käsittelysolmuihin. Kukin käsittelysolmu laskee dataosuudessaan olevan rahan kokonaismäärän. Kunkin solmun tulokset lähetetään sitten takaisin pääsolmuun, jossa ne yhdistetään lopullisen kokonaismäärän luomiseksi koko tietojoukosta.
Spark
Spark tarjoaa interaktiivisen ja reaaliaikaisen tietojenkäsittelyympäristön nopeilla tietojenkäsittelyominaisuuksilla. Se hyödyntää RDD(Resilient Distributed Datasets) -konseptia, jotka ovat muuttumattomia ja hajautettuja objektikokoelmia tietojen käsittelyyn verkon useiden solmujen välillä. RDD:t mahdollistavat rinnakkaisen tietojenkäsittelyn ja itsepalautuksen vikojen sattuessa.
Esimerkki: Tarkastellaan skenaariota, jossa meidän on analysoitava IoT-anturien dataa sääolosuhteiden ennustamiseksi. Sparkilla voimme luoda RDD:itä anturitiedoista ja soveltaa muunnoksia ja operaatioita RDD-laitteisiin sääindikaattoreiden, kuten lämpötilan, kosteuden ja paineen, laskemiseksi. Nämä laskelmat suoritetaan rinnakkain eri käsittelysolmuissa, mikä nopeuttaa laskentaa ja mahdollistaa reaaliaikaisen tietojenkäsittelyn.
Sekä Hadoop Spark että Spark tarjoavat tehokkaan käsittelytavan big data. Valinta näiden kahden tekniikan välillä riippuu hankkeen erityisvaatimuksista ja siihen liittyvien tietojenkäsittelytehtävien tyypistä.