Big Data 「処理テクノロジ: Hadoop と」 の記事では、処理のための 2 つの一般的かつ強力なテクノロジ 、 および について Spark 詳しく説明します 。 big data Hadoop Spark
ここでは、各テクノロジーの包括的な概要と、それらがどのように機能するかを説明する例を示します。
Hadoop
Hadoop MapReduce と呼ばれる分散データ処理モデルに基づいて構築されています。 処理タスクをより小さな部分に分割し、ネットワーク内の複数のノードに分散します。 各ノードはデータのその部分を処理し、最終的な集計のために結果をマスター ノードに送り返します。 これにより、システムのデータ処理速度と拡張性が向上します。
例: 金融取引情報を含む大規模なデータセットを考えてみましょう。 を使用すると Hadoop 、データセットを小さなチャンクに分割し、処理ノードに分散できます。 各処理ノードは、そのデータ部分の合計金額を計算します。 各ノードからの結果はマスター ノードに送り返され、そこで結合されてデータセット全体から最終的な合計量が生成されます。
Spark
Spark 高速データ処理機能を備えた対話型のリアルタイム データ処理環境を提供します。 これは、ネットワーク内の複数のノードにわたるデータ処理のために、不変で分散されたオブジェクトのコレクションである Resilient Distributed Datasets(RDD) の概念を利用します。 RDD により、並列データ処理と障害発生時の自己回復が可能になります。
例: 気象条件を予測するために IoT センサーからのデータを分析する必要があるシナリオを考えてみましょう。 Spark を使用すると、センサー データから RDD を作成し、RDD に変換と演算を適用して、温度、湿度、圧力などの気象指標を計算できます。 これらの計算は異なる処理ノードで並行して実行されるため、計算が高速化され、リアルタイムのデータ処理が可能になります。
と Spark はどちらも Hadoop 効率的な処理手段を提供します big data。 2 つのテクノロジーのどちらを選択するかは、プロジェクトの特定の要件と関係するデータ処理タスクの種類によって異なります。