U članku " Big Data Tehnologije obrade: Hadoop i Spark " detaljno ćemo istražiti dvije popularne i moćne tehnologije za obradu big data: Hadoop i Spark.
Ovdje je opsežan pregled svake tehnologije zajedno s primjerima koji ilustriraju kako funkcioniraju.
Hadoop
Hadoop izgrađen je na modelu distribuirane obrade podataka pod nazivom MapReduce. Dijeli zadatke obrade na manje dijelove i distribuira ih na više čvorova u mreži. Svaki čvor obrađuje svoj dio podataka, a zatim šalje rezultate natrag glavnom čvoru za konačnu agregaciju. Ovo poboljšava brzinu obrade podataka i skalabilnost sustava.
Primjer: Razmotrimo veliki skup podataka koji sadrži informacije o financijskim transakcijama. Pomoću Hadoop, možemo particionirati skup podataka u manje dijelove i distribuirati ih čvorovima za obradu. Svaki čvor za obradu izračunava ukupan iznos novca u svom podatkovnom dijelu. Rezultati iz svakog čvora zatim se šalju natrag u glavni čvor, gdje se kombiniraju kako bi se generirao konačni ukupni iznos iz cijelog skupa podataka.
Spark
Spark pruža interaktivno okruženje za obradu podataka u stvarnom vremenu s mogućnostima brze obrade podataka. Koristi koncept otpornih distribuiranih skupova podataka(RDD-ova), koji su nepromjenjive i distribuirane zbirke objekata, za obradu podataka na više čvorova u mreži. RDD-ovi omogućuju paralelnu obradu podataka i samooporavak u slučaju kvarova.
Primjer: Razmotrimo scenarij u kojem trebamo analizirati podatke iz IoT senzora kako bismo predvidjeli vremenske uvjete. Koristeći Spark, možemo stvoriti RDD-ove iz podataka senzora i primijeniti transformacije i operacije na RDD-ovima za izračunavanje vremenskih pokazatelja kao što su temperatura, vlažnost i tlak. Ta se izračunavanja izvode paralelno na različitim čvorovima obrade, ubrzavajući izračunavanje i omogućujući obradu podataka u stvarnom vremenu.
Oba Hadoop i Spark pružaju učinkovit način obrade big data. Izbor između dvije tehnologije ovisi o specifičnim zahtjevima projekta i vrsti uključenih zadataka obrade podataka.