Big Data " ప్రాసెసింగ్ టెక్నాలజీస్: Hadoop మరియు ," వ్యాసంలో Spark మేము ప్రాసెసింగ్ కోసం రెండు ప్రసిద్ధ మరియు శక్తివంతమైన సాంకేతికతలను వివరంగా విశ్లేషిస్తాము big data: Hadoop మరియు Spark.
ప్రతి సాంకేతికత ఎలా పని చేస్తుందో వివరించడానికి ఉదాహరణలతో పాటు సమగ్ర అవలోకనం ఇక్కడ ఉంది.
Hadoop
Hadoop MapReduce అనే పంపిణీ చేయబడిన డేటా ప్రాసెసింగ్ మోడల్‌పై నిర్మించబడింది. ఇది ప్రాసెసింగ్ పనులను చిన్న భాగాలుగా విభజిస్తుంది మరియు వాటిని నెట్‌వర్క్‌లోని బహుళ నోడ్‌లలో పంపిణీ చేస్తుంది. ప్రతి నోడ్ దాని డేటా భాగాన్ని ప్రాసెస్ చేస్తుంది మరియు తుది అగ్రిగేషన్ కోసం ఫలితాలను మాస్టర్ నోడ్‌కు తిరిగి పంపుతుంది. ఇది డేటా ప్రాసెసింగ్ వేగం మరియు సిస్టమ్ యొక్క స్కేలబిలిటీని మెరుగుపరుస్తుంది.
ఉదాహరణ: ఆర్థిక లావాదేవీల సమాచారాన్ని కలిగి ఉన్న పెద్ద డేటాసెట్‌ని పరిశీలిద్దాం. ఉపయోగించి Hadoop, మేము డేటాసెట్‌ను చిన్న భాగాలుగా విభజించవచ్చు మరియు వాటిని ప్రాసెసింగ్ నోడ్‌లకు పంపిణీ చేయవచ్చు. ప్రతి ప్రాసెసింగ్ నోడ్ దాని డేటా పోర్షన్‌లోని మొత్తం డబ్బును గణిస్తుంది. ప్రతి నోడ్ నుండి ఫలితాలు మాస్టర్ నోడ్‌కు తిరిగి పంపబడతాయి, ఇక్కడ అవి మొత్తం డేటాసెట్ నుండి తుది మొత్తం మొత్తాన్ని రూపొందించడానికి మిళితం చేయబడతాయి.
Spark
Spark వేగవంతమైన డేటా ప్రాసెసింగ్ సామర్థ్యాలతో ఇంటరాక్టివ్ మరియు నిజ-సమయ డేటా ప్రాసెసింగ్ వాతావరణాన్ని అందిస్తుంది. ఇది నెట్‌వర్క్‌లోని బహుళ నోడ్‌లలో డేటా ప్రాసెసింగ్ కోసం వస్తువుల యొక్క మార్పులేని మరియు పంపిణీ చేయబడిన సేకరణలు అయిన రెసిలెంట్ డిస్ట్రిబ్యూటెడ్ డేటాసెట్‌ల(RDDలు) భావనను ఉపయోగిస్తుంది. RDDలు వైఫల్యాల సందర్భంలో సమాంతర డేటా ప్రాసెసింగ్ మరియు స్వీయ-రికవరీని ప్రారంభిస్తాయి.
ఉదాహరణ: వాతావరణ పరిస్థితులను అంచనా వేయడానికి IoT సెన్సార్ల నుండి డేటాను విశ్లేషించాల్సిన దృష్టాంతాన్ని పరిశీలిద్దాం. స్పార్క్‌ని ఉపయోగించి, మేము సెన్సార్ డేటా నుండి RDDలను సృష్టించవచ్చు మరియు ఉష్ణోగ్రత, తేమ మరియు పీడనం వంటి వాతావరణ సూచికలను లెక్కించడానికి RDDలపై పరివర్తనలు మరియు ఆపరేషన్‌లను వర్తింపజేయవచ్చు. ఈ గణనలు వేర్వేరు ప్రాసెసింగ్ నోడ్‌లపై సమాంతరంగా నిర్వహించబడతాయి, గణనను వేగవంతం చేస్తాయి మరియు నిజ-సమయ డేటా ప్రాసెసింగ్‌ను ప్రారంభిస్తాయి.
మరియు స్పార్క్ రెండూ Hadoop సమర్థవంతమైన ప్రాసెసింగ్ మార్గాలను అందిస్తాయి big data. రెండు సాంకేతికతల మధ్య ఎంపిక ప్రాజెక్ట్ యొక్క నిర్దిష్ట అవసరాలు మరియు డేటా ప్రాసెసింగ్ టాస్క్‌ల రకంపై ఆధారపడి ఉంటుంది.