სტატიაში " Big Data დამუშავების ტექნოლოგიები: Hadoop და Spark ", ჩვენ დეტალურად განვიხილავთ დამუშავების ორ პოპულარულ და ძლიერ ტექნოლოგიას big data: Hadoop და Spark.
აქ მოცემულია თითოეული ტექნოლოგიის ყოვლისმომცველი მიმოხილვა მაგალითებთან ერთად, რათა აჩვენოს, თუ როგორ მუშაობს ისინი.
Hadoop
Hadoop აგებულია მონაცემთა დამუშავების განაწილებულ მოდელზე, სახელწოდებით MapReduce. ის ყოფს დამუშავების ამოცანებს მცირე ნაწილებად და ანაწილებს მათ ქსელის მრავალ კვანძში. თითოეული კვანძი ამუშავებს მონაცემთა თავის ნაწილს და შემდეგ აგზავნის შედეგებს მთავარ კვანძში საბოლოო აგრეგაციისთვის. ეს აუმჯობესებს მონაცემთა დამუშავების სიჩქარეს და სისტემის მასშტაბურობას.
მაგალითი: განვიხილოთ დიდი მონაცემთა ნაკრები, რომელიც შეიცავს ფინანსურ ტრანზაქციების ინფორმაციას. გამოყენებით Hadoop, ჩვენ შეგვიძლია მონაცემთა ნაკრები დავყოთ პატარა ნაწილებად და გავანაწილოთ ისინი დამუშავების კვანძებში. თითოეული დამუშავების კვანძი ითვლის მთლიან თანხას მის მონაცემთა ნაწილში. თითოეული კვანძის შედეგები შემდეგ იგზავნება მთავარ კვანძში, სადაც ისინი გაერთიანებულია მთლიანი ნაკრებიდან საბოლოო ჯამური თანხის შესაქმნელად.
Spark
Spark უზრუნველყოფს ინტერაქტიულ და რეალურ დროში მონაცემთა დამუშავების გარემოს მონაცემთა სწრაფი დამუშავების შესაძლებლობებით. იგი იყენებს რეზისტენტული განაწილებული მონაცემთა ნაკრების(RDD) კონცეფციას, რომლებიც წარმოადგენს ობიექტების უცვლელ და განაწილებულ კოლექციებს, მონაცემთა დამუშავებისთვის ქსელის მრავალ კვანძში. RDD საშუალებას იძლევა მონაცემთა პარალელურად დამუშავება და თვითაღდგენა წარუმატებლობის შემთხვევაში.
მაგალითი: მოდით განვიხილოთ სცენარი, სადაც უნდა გავაანალიზოთ მონაცემები IoT სენსორებიდან ამინდის პირობების პროგნოზირებისთვის. Spark-ის გამოყენებით ჩვენ შეგვიძლია შევქმნათ RDD-ები სენსორის მონაცემებიდან და გამოვიყენოთ ტრანსფორმაციები და ოპერაციები RDD-ებზე ამინდის ინდიკატორების გამოსათვლელად, როგორიცაა ტემპერატურა, ტენიანობა და წნევა. ეს გამოთვლები პარალელურად ხორციელდება სხვადასხვა დამუშავების კვანძებზე, რაც აჩქარებს გამოთვლებს და საშუალებას აძლევს რეალურ დროში მონაცემთა დამუშავებას.
ორივე Hadoop და Spark უზრუნველყოფს დამუშავების ეფექტურ საშუალებებს big data. არჩევანი ორ ტექნოლოგიას შორის დამოკიდებულია პროექტის სპეციფიკურ მოთხოვნებზე და მონაცემთა დამუშავების ამოცანების ტიპზე.