Big Data A " Feldolgozási technológiák: Hadoop és " cikkben Spark részletesen megvizsgálunk két népszerű és hatékony feldolgozási technológiát big data: Hadoop és Spark.
Itt található az egyes technológiák átfogó áttekintése, valamint példák a működésüket szemléltető példákkal.
Hadoop
Hadoop a MapReduce nevű elosztott adatfeldolgozási modellre épül. A feldolgozási feladatokat kisebb részekre osztja, és a hálózat több csomópontja között osztja el. Mindegyik csomópont feldolgozza az adatok saját részét, majd az eredményeket visszaküldi a fő csomópontnak végső összesítés céljából. Ez javítja az adatfeldolgozás sebességét és a rendszer méretezhetőségét.
Példa: Tekintsünk egy nagy adatkészletet, amely pénzügyi tranzakciós információkat tartalmaz. A használatával Hadoop az adatkészletet feloszthatjuk kisebb darabokra, és szétoszthatjuk azokat a feldolgozó csomópontok között. Minden feldolgozó csomópont kiszámítja a teljes pénzösszeget az adatrészében. Az egyes csomópontok eredményei ezután visszaküldésre kerülnek a főcsomópontnak, ahol egyesítik őket, hogy a teljes adatkészletből előállítsák a végső teljes összeget.
Spark
Spark interaktív és valós idejű adatfeldolgozási környezetet biztosít gyors adatfeldolgozási lehetőségekkel. A Resilient Distributed Datasets(RDD-k) koncepcióját használja, amelyek változatlan és elosztott objektumok gyűjtemények, a hálózat több csomópontja közötti adatfeldolgozáshoz. Az RDD-k párhuzamos adatfeldolgozást és meghibásodás esetén ön-helyreállítást tesznek lehetővé.
Példa: Tekintsünk egy forgatókönyvet, amelyben elemezni kell az IoT-érzékelők adatait az időjárási viszonyok előrejelzéséhez. A Spark segítségével RDD-ket hozhatunk létre az érzékelőadatokból, és átalakításokat és műveleteket alkalmazhatunk az RDD-ken az időjárási mutatók, például a hőmérséklet, a páratartalom és a nyomás kiszámításához. Ezeket a számításokat párhuzamosan hajtják végre különböző feldolgozási csomópontokon, ami felgyorsítja a számítást és lehetővé teszi a valós idejű adatfeldolgozást.
Mind a Spark, mind Hadoop a Spark hatékony feldolgozási módot biztosít big data. A két technológia közötti választás a projekt konkrét követelményeitől és az érintett adatfeldolgozási feladatok típusától függ.