Big Data " प्रशोधन प्रविधिहरू: Hadoop र ," लेखमा Spark हामी प्रशोधनका लागि दुई लोकप्रिय र शक्तिशाली प्रविधिहरू विस्तारमा अन्वेषण गर्नेछौं big data: Hadoop र Spark ।
यहाँ प्रत्येक टेक्नोलोजीको विस्तृत सिंहावलोकन छ उदाहरणका साथ तिनीहरूले कसरी काम गर्छन् भनेर वर्णन गर्न।
Hadoop
Hadoop MapReduce भनिने वितरित डाटा प्रोसेसिङ मोडेलमा निर्मित छ। यसले प्रशोधन कार्यहरूलाई साना भागहरूमा विभाजन गर्दछ र तिनीहरूलाई नेटवर्कमा धेरै नोडहरूमा वितरण गर्दछ। प्रत्येक नोडले डेटाको आफ्नो भागलाई प्रशोधन गर्छ र त्यसपछि अन्तिम एकत्रीकरणको लागि परिणामहरूलाई मास्टर नोडमा फिर्ता पठाउँछ। यसले डेटा प्रशोधन गति र प्रणालीको स्केलेबिलिटी सुधार गर्दछ।
उदाहरण: आर्थिक लेनदेन जानकारी भएको ठूलो डेटासेटलाई विचार गरौं। प्रयोग गरेर Hadoop, हामी डेटासेटलाई साना टुक्राहरूमा विभाजन गर्न र प्रशोधन नोडहरूमा वितरण गर्न सक्छौं। प्रत्येक प्रशोधन नोडले यसको डेटा भागमा पैसाको कुल रकम गणना गर्दछ। प्रत्येक नोडबाट परिणामहरू मास्टर नोडमा फिर्ता पठाइन्छ, जहाँ तिनीहरू सम्पूर्ण डेटासेटबाट अन्तिम कुल रकम उत्पन्न गर्न संयुक्त हुन्छन्।
Spark
Spark छिटो डाटा प्रोसेसिङ क्षमताहरु संग एक अन्तरक्रियात्मक र वास्तविक समय डाटा प्रोसेसिंग वातावरण प्रदान गर्दछ। यसले रिसिलियन्ट डिस्ट्रिब्युटेड डाटासेटहरू(RDDs) को अवधारणालाई प्रयोग गर्दछ, जुन अपरिवर्तनीय र वस्तुहरूको वितरण गरिएको संग्रह हो, नेटवर्कमा धेरै नोडहरूमा डाटा प्रोसेसिंगको लागि। RDD ले असफलताको अवस्थामा समानान्तर डाटा प्रोसेसिङ र स्व-रिकभरी सक्षम गर्दछ।
उदाहरण: हामी एउटा परिदृश्यलाई विचार गरौं जहाँ हामीले मौसम अवस्थाको भविष्यवाणी गर्न IoT सेन्सरहरूबाट डेटा विश्लेषण गर्न आवश्यक छ। स्पार्क प्रयोग गरेर, हामी सेन्सर डेटाबाट RDD हरू सिर्जना गर्न सक्छौं र तापमान, आर्द्रता, र दबाब जस्ता मौसम सूचकहरू गणना गर्न RDD मा रूपान्तरण र सञ्चालनहरू लागू गर्न सक्छौं। यी गणनाहरू विभिन्न प्रशोधन नोडहरूमा समानान्तर रूपमा प्रदर्शन गरिन्छ, गणनाको गति बढाउँदै र वास्तविक-समय डाटा प्रशोधन सक्षम पार्दै।
दुबै Hadoop र स्पार्कले प्रशोधनको कुशल माध्यम प्रदान गर्दछ big data । दुई प्रविधिहरू बीचको छनोट परियोजनाको विशिष्ट आवश्यकताहरू र डेटा प्रशोधन कार्यहरूको प्रकारमा निर्भर गर्दछ।