लेख " Big Data प्रसंस्करण प्रौद्योगिकी: Hadoop और Spark " में हम प्रसंस्करण के लिए दो लोकप्रिय और शक्तिशाली प्रौद्योगिकियों का विस्तार से पता लगाएंगे big data: Hadoop और Spark ।
यहां उदाहरणों के साथ प्रत्येक तकनीक का व्यापक अवलोकन दिया गया है कि वे कैसे काम करती हैं।
Hadoop
Hadoop MapReduce नामक वितरित डेटा प्रोसेसिंग मॉडल पर बनाया गया है। यह प्रसंस्करण कार्यों को छोटे भागों में विभाजित करता है और उन्हें एक नेटवर्क में कई नोड्स में वितरित करता है। प्रत्येक नोड डेटा के अपने हिस्से को संसाधित करता है और फिर परिणामों को अंतिम एकत्रीकरण के लिए मास्टर नोड को वापस भेजता है। इससे सिस्टम की डेटा प्रोसेसिंग गति और स्केलेबिलिटी में सुधार होता है।
उदाहरण: आइए वित्तीय लेनदेन की जानकारी वाले एक बड़े डेटासेट पर विचार करें। का उपयोग करके Hadoop, हम डेटासेट को छोटे टुकड़ों में विभाजित कर सकते हैं और उन्हें प्रोसेसिंग नोड्स में वितरित कर सकते हैं। प्रत्येक प्रसंस्करण नोड अपने डेटा हिस्से में धन की कुल राशि की गणना करता है। फिर प्रत्येक नोड से परिणाम मास्टर नोड पर वापस भेजे जाते हैं, जहां उन्हें पूरे डेटासेट से अंतिम कुल राशि उत्पन्न करने के लिए संयोजित किया जाता है।
Spark
Spark तेज़ डेटा प्रोसेसिंग क्षमताओं के साथ एक इंटरैक्टिव और वास्तविक समय डेटा प्रोसेसिंग वातावरण प्रदान करता है। यह एक नेटवर्क में कई नोड्स में डेटा प्रोसेसिंग के लिए रेजिलिएंट डिस्ट्रिब्यूटेड डेटासेट्स(आरडीडी) की अवधारणा का उपयोग करता है, जो वस्तुओं के अपरिवर्तनीय और वितरित संग्रह हैं। आरडीडी विफलताओं की स्थिति में समानांतर डेटा प्रोसेसिंग और स्व-पुनर्प्राप्ति को सक्षम बनाता है।
उदाहरण: आइए एक ऐसे परिदृश्य पर विचार करें जहां हमें मौसम की स्थिति की भविष्यवाणी करने के लिए IoT सेंसर से डेटा का विश्लेषण करने की आवश्यकता है। स्पार्क का उपयोग करके, हम सेंसर डेटा से आरडीडी बना सकते हैं और तापमान, आर्द्रता और दबाव जैसे मौसम संकेतकों की गणना करने के लिए आरडीडी पर परिवर्तन और संचालन लागू कर सकते हैं। ये गणनाएँ विभिन्न प्रसंस्करण नोड्स पर समानांतर में की जाती हैं, जिससे गणना में तेजी आती है और वास्तविक समय डेटा प्रोसेसिंग सक्षम होती है।
दोनों Hadoop और स्पार्क प्रसंस्करण के कुशल साधन प्रदान करते हैं big data । दो प्रौद्योगिकियों के बीच चयन परियोजना की विशिष्ट आवश्यकताओं और इसमें शामिल डेटा प्रोसेसिंग कार्यों के प्रकार पर निर्भर करता है।