Dalam artikel " Big Data Teknologi Pemprosesan: Hadoop dan Spark ," kami akan meneroka secara terperinci dua teknologi popular dan berkuasa untuk pemprosesan big data: Hadoop dan Spark.
Berikut ialah gambaran menyeluruh bagi setiap teknologi bersama-sama dengan contoh untuk menggambarkan cara ia berfungsi.
Hadoop
Hadoop dibina pada model pemprosesan data teragih yang dipanggil MapReduce. Ia membahagikan tugas pemprosesan kepada bahagian yang lebih kecil dan mengedarkannya merentasi berbilang nod dalam rangkaian. Setiap nod memproses bahagian datanya dan kemudian menghantar keputusan kembali ke nod induk untuk pengagregatan akhir. Ini meningkatkan kelajuan pemprosesan data dan kebolehskalaan sistem.
Contoh: Mari kita pertimbangkan set data besar yang mengandungi maklumat transaksi kewangan. Dengan menggunakan Hadoop, kita boleh membahagikan set data kepada ketulan yang lebih kecil dan mengedarkannya ke nod pemprosesan. Setiap nod pemprosesan mengira jumlah wang dalam bahagian datanya. Hasil daripada setiap nod kemudiannya dihantar semula ke nod induk, di mana ia digabungkan untuk menjana jumlah akhir daripada keseluruhan set data.
Spark
Spark menyediakan persekitaran pemprosesan data interaktif dan masa nyata dengan keupayaan pemprosesan data yang pantas. Ia menggunakan konsep Resilient Distributed Datasets(RDDs), yang merupakan koleksi objek yang tidak berubah dan teragih, untuk pemprosesan data merentas berbilang nod dalam rangkaian. RDD membolehkan pemprosesan data selari dan pemulihan diri sekiranya berlaku kegagalan.
Contoh: Mari kita pertimbangkan senario di mana kita perlu menganalisis data daripada penderia IoT untuk meramalkan keadaan cuaca. Menggunakan Spark, kami boleh mencipta RDD daripada data penderia dan menggunakan transformasi dan operasi pada RDD untuk mengira penunjuk cuaca seperti suhu, kelembapan dan tekanan. Pengiraan ini dilakukan secara selari pada nod pemprosesan yang berbeza, mempercepatkan pengiraan dan membolehkan pemprosesan data masa nyata.
Kedua-duanya Hadoop dan Spark menyediakan cara pemprosesan yang cekap big data. Pilihan antara kedua-dua teknologi bergantung pada keperluan khusus projek dan jenis tugas pemprosesan data yang terlibat.