Big Data " 처리 기술: Hadoop and " 기사에서 두 가지 인기 있고 강력한 처리 기술인 및 를 Spark 자세히 살펴볼 것입니다. big data Hadoop Spark
다음은 작동 방식을 설명하는 예제와 함께 각 기술에 대한 포괄적인 개요입니다.
Hadoop
Hadoop MapReduce라는 분산 데이터 처리 모델을 기반으로 합니다. 처리 작업을 더 작은 부분으로 나누고 네트워크의 여러 노드에 분산합니다. 각 노드는 데이터의 해당 부분을 처리한 다음 최종 집계를 위해 결과를 다시 마스터 노드로 보냅니다. 이는 시스템의 데이터 처리 속도와 확장성을 향상시킵니다.
예: 금융 거래 정보가 포함된 대규모 데이터 세트를 고려해 보겠습니다. 를 사용하여 Hadoop 데이터 세트를 더 작은 청크로 분할하고 처리 노드에 배포할 수 있습니다. 각 처리 노드는 데이터 부분에서 총 금액을 계산합니다. 그런 다음 각 노드의 결과는 마스터 노드로 다시 전송되며, 여기에서 결합되어 전체 데이터 세트에서 최종 총 금액을 생성합니다.
Spark
Spark 빠른 데이터 처리 기능을 갖춘 대화형 실시간 데이터 처리 환경을 제공합니다. 네트워크의 여러 노드에서 데이터를 처리하기 위해 개체의 불변 및 분산 컬렉션인 RDD(Resilient Distributed Datasets) 개념을 활용합니다. RDD는 장애 발생 시 병렬 데이터 처리 및 자가 복구를 가능하게 합니다.
예: 기상 조건을 예측하기 위해 IoT 센서의 데이터를 분석해야 하는 시나리오를 생각해 봅시다. Spark를 사용하여 센서 데이터에서 RDD를 생성하고 RDD에 변환 및 작업을 적용하여 온도, 습도 및 기압과 같은 날씨 지표를 계산할 수 있습니다. 이러한 계산은 서로 다른 처리 노드에서 병렬로 수행되어 계산 속도를 높이고 실시간 데이터 처리를 가능하게 합니다.
Spark와 둘 다 Hadoop 효율적인 처리 수단을 제공합니다 big data. 두 기술 간의 선택은 프로젝트의 특정 요구 사항과 관련된 데이터 처리 작업의 유형에 따라 다릅니다.