ਲੇਖ " Big Data ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਟੈਕਨੋਲੋਜੀਜ਼: Hadoop ਅਤੇ Spark " ਵਿੱਚ ਅਸੀਂ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਲਈ ਦੋ ਪ੍ਰਸਿੱਧ ਅਤੇ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਤਕਨਾਲੋਜੀਆਂ ਦੀ ਵਿਸਥਾਰ ਵਿੱਚ ਪੜਚੋਲ ਕਰਾਂਗੇ big data: Hadoop ਅਤੇ Spark.
ਇਹ ਦਰਸਾਉਣ ਲਈ ਕਿ ਉਹ ਕਿਵੇਂ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਇੱਥੇ ਹਰੇਕ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਦੀ ਇੱਕ ਵਿਆਪਕ ਸੰਖੇਪ ਜਾਣਕਾਰੀ ਹੈ।
Hadoop
Hadoop MapReduce ਨਾਮਕ ਵਿਤਰਿਤ ਡੇਟਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਮਾਡਲ 'ਤੇ ਬਣਾਇਆ ਗਿਆ ਹੈ। ਇਹ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਕਾਰਜਾਂ ਨੂੰ ਛੋਟੇ ਹਿੱਸਿਆਂ ਵਿੱਚ ਵੰਡਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਨੈਟਵਰਕ ਵਿੱਚ ਕਈ ਨੋਡਾਂ ਵਿੱਚ ਵੰਡਦਾ ਹੈ। ਹਰੇਕ ਨੋਡ ਡੇਟਾ ਦੇ ਆਪਣੇ ਹਿੱਸੇ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਫਿਰ ਅੰਤਮ ਏਕੀਕਰਣ ਲਈ ਨਤੀਜੇ ਵਾਪਸ ਮਾਸਟਰ ਨੋਡ ਨੂੰ ਭੇਜਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਸਿਸਟਮ ਦੀ ਡਾਟਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਸਪੀਡ ਅਤੇ ਸਕੇਲੇਬਿਲਟੀ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਉਦਾਹਰਨ: ਆਉ ਵਿੱਤੀ ਲੈਣ-ਦੇਣ ਦੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਵਾਲੇ ਇੱਕ ਵੱਡੇ ਡੇਟਾਸੈਟ 'ਤੇ ਵਿਚਾਰ ਕਰੀਏ। ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ Hadoop, ਅਸੀਂ ਡੇਟਾਸੈਟ ਨੂੰ ਛੋਟੇ ਹਿੱਸਿਆਂ ਵਿੱਚ ਵੰਡ ਸਕਦੇ ਹਾਂ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਨੋਡਾਂ ਵਿੱਚ ਵੰਡ ਸਕਦੇ ਹਾਂ। ਹਰੇਕ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਨੋਡ ਆਪਣੇ ਡੇਟਾ ਹਿੱਸੇ ਵਿੱਚ ਪੈਸੇ ਦੀ ਕੁੱਲ ਰਕਮ ਦੀ ਗਣਨਾ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਹਰੇਕ ਨੋਡ ਦੇ ਨਤੀਜੇ ਫਿਰ ਮਾਸਟਰ ਨੋਡ ਨੂੰ ਵਾਪਸ ਭੇਜੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ, ਜਿੱਥੇ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਪੂਰੇ ਡੇਟਾਸੈਟ ਤੋਂ ਅੰਤਿਮ ਕੁੱਲ ਰਕਮ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਜੋੜਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
Spark
Spark ਤੇਜ਼ ਡਾਟਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਇੱਕ ਇੰਟਰਐਕਟਿਵ ਅਤੇ ਰੀਅਲ-ਟਾਈਮ ਡਾਟਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਵਾਤਾਵਰਣ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਲਚਕੀਲੇ ਡਿਸਟਰੀਬਿਊਟਡ ਡੇਟਾਸੇਟਸ(RDDs) ਦੀ ਧਾਰਨਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਇੱਕ ਨੈਟਵਰਕ ਵਿੱਚ ਮਲਟੀਪਲ ਨੋਡਾਂ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਲਈ, ਵਸਤੂਆਂ ਦੇ ਅਟੱਲ ਅਤੇ ਵੰਡੇ ਗਏ ਸੰਗ੍ਰਹਿ ਹਨ। ਆਰਡੀਡੀ ਅਸਫਲਤਾਵਾਂ ਦੀ ਸਥਿਤੀ ਵਿੱਚ ਸਮਾਨਾਂਤਰ ਡੇਟਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਅਤੇ ਸਵੈ-ਰਿਕਵਰੀ ਨੂੰ ਸਮਰੱਥ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ।
ਉਦਾਹਰਨ: ਆਓ ਇੱਕ ਦ੍ਰਿਸ਼ 'ਤੇ ਵਿਚਾਰ ਕਰੀਏ ਜਿੱਥੇ ਸਾਨੂੰ ਮੌਸਮ ਦੀਆਂ ਸਥਿਤੀਆਂ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨ ਲਈ IoT ਸੈਂਸਰਾਂ ਤੋਂ ਡੇਟਾ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ। ਸਪਾਰਕ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ, ਅਸੀਂ ਸੈਂਸਰ ਡੇਟਾ ਤੋਂ RDD ਬਣਾ ਸਕਦੇ ਹਾਂ ਅਤੇ ਤਾਪਮਾਨ, ਨਮੀ ਅਤੇ ਦਬਾਅ ਵਰਗੇ ਮੌਸਮ ਸੂਚਕਾਂ ਦੀ ਗਣਨਾ ਕਰਨ ਲਈ RDDs 'ਤੇ ਪਰਿਵਰਤਨ ਅਤੇ ਕਾਰਜ ਲਾਗੂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਾਂ। ਇਹ ਗਣਨਾ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਨੋਡਾਂ ਦੇ ਸਮਾਨਾਂਤਰ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਗਣਨਾ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਰੀਅਲ-ਟਾਈਮ ਡੇਟਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਨੂੰ ਸਮਰੱਥ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।
ਦੋਵੇਂ Hadoop ਅਤੇ ਸਪਾਰਕ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਦੇ ਕੁਸ਼ਲ ਸਾਧਨ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੇ ਹਨ big data । ਦੋ ਤਕਨਾਲੋਜੀਆਂ ਵਿਚਕਾਰ ਚੋਣ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਦੀਆਂ ਖਾਸ ਲੋੜਾਂ ਅਤੇ ਸ਼ਾਮਲ ਡੇਟਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਕਾਰਜਾਂ ਦੀ ਕਿਸਮ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੀ ਹੈ।