In het artikel " Big Data Verwerkingstechnologieën: Hadoop en Spark " zullen we in detail twee populaire en krachtige technologieën voor verwerking onderzoeken big data: Hadoop en Spark.
Hier is een uitgebreid overzicht van elke technologie samen met voorbeelden om te illustreren hoe ze werken.
Hadoop
Hadoop is gebouwd op het gedistribueerde gegevensverwerkingsmodel genaamd MapReduce. Het verdeelt verwerkingstaken in kleinere delen en verdeelt ze over meerdere knooppunten in een netwerk. Elk knooppunt verwerkt zijn deel van de gegevens en stuurt de resultaten vervolgens terug naar het hoofdknooppunt voor definitieve aggregatie. Dit verbetert de snelheid van gegevensverwerking en de schaalbaarheid van het systeem.
Voorbeeld: Laten we eens kijken naar een grote gegevensset met informatie over financiële transacties. Met behulp van Hadoop kunnen we de dataset opdelen in kleinere stukken en deze distribueren naar verwerkingsknooppunten. Elk verwerkingsknooppunt berekent het totale geldbedrag in zijn gegevensgedeelte. De resultaten van elk knooppunt worden vervolgens teruggestuurd naar het hoofdknooppunt, waar ze worden gecombineerd om het uiteindelijke totaalbedrag uit de volledige dataset te genereren.
Spark
Spark biedt een interactieve en real-time gegevensverwerkingsomgeving met snelle gegevensverwerkingsmogelijkheden. Het maakt gebruik van het concept van veerkrachtige gedistribueerde datasets(RDD's), die onveranderlijke en gedistribueerde verzamelingen objecten zijn, voor gegevensverwerking over meerdere knooppunten in een netwerk. RDD's maken parallelle gegevensverwerking en zelfherstel mogelijk in geval van storingen.
Voorbeeld: Laten we eens kijken naar een scenario waarin we gegevens van IoT-sensoren moeten analyseren om weersomstandigheden te voorspellen. Met Spark kunnen we RDD's maken op basis van sensorgegevens en transformaties en bewerkingen toepassen op RDD's om weersindicatoren zoals temperatuur, vochtigheid en druk te berekenen. Deze berekeningen worden parallel uitgevoerd op verschillende verwerkingsknooppunten, waardoor de berekening wordt versneld en real-time gegevensverwerking mogelijk wordt.
Zowel Hadoop als Spark bieden efficiënte verwerkingsmiddelen big data. De keuze tussen de twee technologieën hangt af van de specifieke vereisten van het project en het soort gegevensverwerkingstaken.