Big Data " प्रोसेसिंग टेक्नॉलॉजीज: Hadoop आणि " या लेखात Spark आम्ही प्रक्रियेसाठी दोन लोकप्रिय आणि शक्तिशाली तंत्रज्ञान तपशीलवार एक्सप्लोर करू big data: Hadoop आणि Spark.
ते कसे कार्य करतात हे स्पष्ट करण्यासाठी उदाहरणांसह प्रत्येक तंत्रज्ञानाचे सर्वसमावेशक विहंगावलोकन येथे आहे.
Hadoop
Hadoop MapReduce नावाच्या वितरित डेटा प्रोसेसिंग मॉडेलवर तयार केले आहे. हे प्रक्रिया कार्ये लहान भागांमध्ये विभाजित करते आणि नेटवर्कमधील एकाधिक नोड्समध्ये त्यांचे वितरण करते. प्रत्येक नोड डेटाच्या त्याच्या भागावर प्रक्रिया करतो आणि नंतर अंतिम एकत्रीकरणासाठी परिणाम परत मास्टर नोडकडे पाठवतो. हे डेटा प्रोसेसिंग गती आणि सिस्टमची स्केलेबिलिटी सुधारते.
उदाहरण: आर्थिक व्यवहाराची माहिती असलेल्या मोठ्या डेटासेटचा विचार करू. वापरून Hadoop, आम्ही डेटासेटचे लहान भागांमध्ये विभाजन करू शकतो आणि त्यांना प्रक्रिया नोड्समध्ये वितरित करू शकतो. प्रत्येक प्रक्रिया नोड त्याच्या डेटा भागामध्ये एकूण पैशांची गणना करतो. प्रत्येक नोडचे परिणाम नंतर मास्टर नोडवर परत पाठवले जातात, जिथे ते संपूर्ण डेटासेटमधून अंतिम एकूण रक्कम तयार करण्यासाठी एकत्र केले जातात.
Spark
Spark जलद डेटा प्रक्रिया क्षमतांसह परस्परसंवादी आणि रिअल-टाइम डेटा प्रोसेसिंग वातावरण प्रदान करते. नेटवर्कमधील एकाधिक नोड्सवर डेटा प्रोसेसिंगसाठी हे रिझिलिएंट डिस्ट्रिब्युटेड डेटासेट(RDDs) च्या संकल्पनेचा वापर करते, जे अपरिवर्तनीय आणि वस्तूंचे वितरित संग्रह आहेत. RDDs समांतर डेटा प्रोसेसिंग आणि अयशस्वी झाल्यास स्वत: ची पुनर्प्राप्ती सक्षम करतात.
उदाहरण: हवामानाच्या परिस्थितीचा अंदाज घेण्यासाठी IoT सेन्सर्सच्या डेटाचे विश्लेषण करण्याची आवश्यकता असलेल्या परिस्थितीचा विचार करूया. स्पार्क वापरून, आम्ही सेन्सर डेटावरून RDDs तयार करू शकतो आणि तापमान, आर्द्रता आणि दाब यांसारख्या हवामान निर्देशकांची गणना करण्यासाठी RDD वर परिवर्तन आणि ऑपरेशन लागू करू शकतो. ही गणना वेगवेगळ्या प्रोसेसिंग नोड्सवर समांतरपणे केली जाते, गणना वेगवान करते आणि रिअल-टाइम डेटा प्रक्रिया सक्षम करते.
दोन्ही Hadoop आणि स्पार्क प्रक्रिया करण्याचे कार्यक्षम माध्यम प्रदान करतात big data. दोन तंत्रज्ञानांमधील निवड प्रकल्पाच्या विशिष्ट आवश्यकतांवर आणि डेटा प्रोसेसिंगच्या कामांच्या प्रकारावर अवलंबून असते.