Në artikullin " Big Data Teknologjitë e përpunimit: Hadoop dhe Spark ", ne do të shqyrtojmë në detaje dy teknologji të njohura dhe të fuqishme për përpunim big data: Hadoop dhe Spark.
Këtu është një përmbledhje gjithëpërfshirëse e secilës teknologji së bashku me shembuj për të ilustruar se si funksionojnë ato.
Hadoop
Hadoop është ndërtuar mbi modelin e përpunimit të të dhënave të shpërndara të quajtur MapReduce. Ai i ndan detyrat e përpunimit në pjesë më të vogla dhe i shpërndan ato nëpër nyje të shumta në një rrjet. Çdo nyje përpunon pjesën e saj të të dhënave dhe më pas i dërgon rezultatet përsëri në nyjen kryesore për grumbullimin përfundimtar. Kjo përmirëson shpejtësinë e përpunimit të të dhënave dhe shkallëzueshmërinë e sistemit.
Shembull: Le të shqyrtojmë një grup të madh të dhënash që përmban informacione të transaksioneve financiare. Duke përdorur Hadoop, ne mund ta ndajmë grupin e të dhënave në copa më të vogla dhe t'i shpërndajmë ato në nyjet përpunuese. Çdo nyje përpunuese llogarit shumën totale të parave në pjesën e saj të të dhënave. Rezultatet nga çdo nyje dërgohen më pas në nyjen kryesore, ku ato kombinohen për të gjeneruar shumën totale përfundimtare nga i gjithë grupi i të dhënave.
Spark
Spark ofron një mjedis interaktiv dhe në kohë reale të përpunimit të të dhënave me aftësi të përpunimit të shpejtë të të dhënave. Ai përdor konceptin e grupeve të të dhënave të shpërndara elastike(RDD), të cilat janë koleksione të pandryshueshme dhe të shpërndara objektesh, për përpunimin e të dhënave nëpër nyje të shumta në një rrjet. RDD-të mundësojnë përpunimin paralel të të dhënave dhe vetë-rikuperimin në rast dështimesh.
Shembull: Le të shqyrtojmë një skenar ku duhet të analizojmë të dhënat nga sensorët e IoT për të parashikuar kushtet e motit. Duke përdorur Spark, ne mund të krijojmë RDD nga të dhënat e sensorëve dhe të aplikojmë transformime dhe operacione në RDD për të llogaritur treguesit e motit si temperatura, lagështia dhe presioni. Këto llogaritje kryhen paralelisht në nyje të ndryshme përpunimi, duke përshpejtuar llogaritjen dhe duke mundësuar përpunimin e të dhënave në kohë reale.
Të dyja Hadoop dhe Spark ofrojnë mjete efikase përpunimi big data. Zgjedhja midis dy teknologjive varet nga kërkesat specifike të projektit dhe nga lloji i detyrave të përpunimit të të dhënave të përfshira.