Big Data " પ્રોસેસિંગ ટેક્નોલોજીસ: Hadoop અને " લેખમાં Spark અમે પ્રોસેસિંગ માટે બે લોકપ્રિય અને શક્તિશાળી ટેક્નોલોજીઓનું વિગતવાર અન્વેષણ કરીશું big data: Hadoop અને Spark.
તેઓ કેવી રીતે કાર્ય કરે છે તે સમજાવવા ઉદાહરણો સાથે અહીં દરેક ટેક્નોલોજીની વ્યાપક ઝાંખી છે.
Hadoop
Hadoop મેપરેડ્યુસ નામના વિતરિત ડેટા પ્રોસેસિંગ મોડલ પર બનેલ છે. તે પ્રોસેસિંગ કાર્યોને નાના ભાગોમાં વિભાજિત કરે છે અને નેટવર્કમાં બહુવિધ નોડ્સમાં તેનું વિતરણ કરે છે. દરેક નોડ ડેટાના તેના ભાગ પર પ્રક્રિયા કરે છે અને પછી અંતિમ એકત્રીકરણ માટે પરિણામોને માસ્ટર નોડ પર પાછા મોકલે છે. આ ડેટા પ્રોસેસિંગ સ્પીડ અને સિસ્ટમની માપનીયતાને સુધારે છે.
ઉદાહરણ: ચાલો નાણાકીય વ્યવહારની માહિતી ધરાવતા મોટા ડેટાસેટને ધ્યાનમાં લઈએ. નો ઉપયોગ કરીને Hadoop, અમે ડેટાસેટને નાના ભાગોમાં પાર્ટીશન કરી શકીએ છીએ અને તેને પ્રોસેસિંગ નોડ્સમાં વિતરિત કરી શકીએ છીએ. દરેક પ્રોસેસિંગ નોડ તેના ડેટા ભાગમાં નાણાંની કુલ રકમની ગણતરી કરે છે. દરેક નોડના પરિણામો પછી માસ્ટર નોડ પર પાછા મોકલવામાં આવે છે, જ્યાં તેઓને સમગ્ર ડેટાસેટમાંથી અંતિમ કુલ રકમ જનરેટ કરવા માટે જોડવામાં આવે છે.
Spark
Spark ઝડપી ડેટા પ્રોસેસિંગ ક્ષમતાઓ સાથે ઇન્ટરેક્ટિવ અને રીઅલ-ટાઇમ ડેટા પ્રોસેસિંગ વાતાવરણ પૂરું પાડે છે. તે રેઝિલિયન્ટ ડિસ્ટ્રિબ્યુટેડ ડેટાસેટ્સ(RDDs) ની વિભાવનાનો ઉપયોગ કરે છે, જે નેટવર્કમાં બહુવિધ નોડ્સ પર ડેટા પ્રોસેસિંગ માટે ઑબ્જેક્ટના અપરિવર્તનશીલ અને વિતરિત સંગ્રહ છે. RDD નિષ્ફળતાના કિસ્સામાં સમાંતર ડેટા પ્રોસેસિંગ અને સ્વ-પુનઃપ્રાપ્તિને સક્ષમ કરે છે.
ઉદાહરણ: ચાલો એવા દૃશ્યને ધ્યાનમાં લઈએ કે જ્યાં આપણે હવામાન પરિસ્થિતિઓની આગાહી કરવા માટે IoT સેન્સર્સમાંથી ડેટાનું વિશ્લેષણ કરવાની જરૂર છે. સ્પાર્કનો ઉપયોગ કરીને, અમે સેન્સર ડેટામાંથી RDD બનાવી શકીએ છીએ અને તાપમાન, ભેજ અને દબાણ જેવા હવામાન સૂચકાંકોની ગણતરી કરવા માટે RDDs પર પરિવર્તન અને કામગીરી લાગુ કરી શકીએ છીએ. આ ગણતરીઓ વિવિધ પ્રોસેસિંગ નોડ્સ પર સમાંતર રીતે કરવામાં આવે છે, ગણતરીને ઝડપી બનાવે છે અને રીઅલ-ટાઇમ ડેટા પ્રોસેસિંગને સક્ષમ કરે છે.
અને સ્પાર્ક બંને Hadoop પ્રક્રિયાના કાર્યક્ષમ માધ્યમો પૂરા પાડે છે big data. બે તકનીકો વચ્ચેની પસંદગી પ્રોજેક્ટની ચોક્કસ જરૂરિયાતો અને ડેટા પ્રોસેસિંગ કાર્યોના પ્રકાર પર આધારિત છે.