В статье « Big Data Технологии обработки: Hadoop и Spark » мы подробно рассмотрим две популярные и мощные технологии обработки big data: Hadoop и Spark.
Ниже представлен исчерпывающий обзор каждой технологии вместе с примерами, иллюстрирующими, как они работают.
Hadoop
Hadoop построен на модели распределенной обработки данных под названием MapReduce. Он делит задачи обработки на более мелкие части и распределяет их по нескольким узлам в сети. Каждый узел обрабатывает свою часть данных, а затем отправляет результаты обратно на главный узел для окончательной агрегации. Это повышает скорость обработки данных и масштабируемость системы.
Пример. Рассмотрим большой набор данных, содержащий информацию о финансовых транзакциях. Используя Hadoop, мы можем разделить набор данных на более мелкие фрагменты и распределить их по узлам обработки. Каждый узел обработки вычисляет общую сумму денег в своей части данных. Затем результаты с каждого узла отправляются обратно на главный узел, где они объединяются для получения окончательной общей суммы из всего набора данных.
Spark
Spark обеспечивает интерактивную среду обработки данных в режиме реального времени с возможностями быстрой обработки данных. Он использует концепцию устойчивых распределенных наборов данных(RDD), которые представляют собой неизменяемые и распределенные наборы объектов для обработки данных на нескольких узлах в сети. RDD обеспечивают параллельную обработку данных и самовосстановление в случае сбоев.
Пример. Давайте рассмотрим сценарий, в котором нам нужно проанализировать данные с датчиков IoT, чтобы предсказать погодные условия. Используя Spark, мы можем создавать RDD из данных датчиков и применять преобразования и операции к RDD для расчета показателей погоды, таких как температура, влажность и давление. Эти вычисления выполняются параллельно на разных узлах обработки, что ускоряет вычисления и обеспечивает обработку данных в реальном времени.
И Hadoop Spark, и Spark предоставляют эффективные средства обработки big data. Выбор между двумя технологиями зависит от конкретных требований проекта и типа задействованных задач обработки данных.