ในบทความ " เทคโนโลยี การ Big Data ประมวลผล: Hadoop และ Spark " เราจะสำรวจรายละเอียดเทคโนโลยียอดนิยมและทรงพลังสองรายการสำหรับการประมวลผล big data: Hadoop และ Spark
นี่คือภาพรวมที่ครอบคลุมของแต่ละเทคโนโลยีพร้อมตัวอย่างเพื่ออธิบายวิธีการทำงาน
Hadoop
Hadoop สร้างขึ้นจากรูปแบบการประมวลผลข้อมูลแบบกระจายที่เรียกว่า MapReduce โดยจะแบ่งงานการประมวลผลออกเป็นส่วนย่อยๆ และกระจายไปตามโหนดต่างๆ ในเครือข่าย แต่ละโหนดจะประมวลผลส่วนของข้อมูล แล้วส่งผลลัพธ์กลับไปยังโหนดหลักเพื่อการรวมขั้นสุดท้าย สิ่งนี้ช่วยเพิ่มความเร็วในการประมวลผลข้อมูลและความสามารถในการปรับขนาดของระบบ
ตัวอย่าง: ลองพิจารณาชุดข้อมูลขนาดใหญ่ที่มีข้อมูลธุรกรรมทางการเงิน เมื่อใช้ Hadoop เราสามารถแบ่งชุดข้อมูลออกเป็นชิ้นเล็ก ๆ และแจกจ่ายไปยังโหนดการประมวลผล แต่ละโหนดการประมวลผลจะคำนวณจำนวนเงินทั้งหมดในส่วนของข้อมูล ผลลัพธ์จากแต่ละโหนดจะถูกส่งกลับไปยังโหนดหลัก ซึ่งจะถูกรวมเข้าด้วยกันเพื่อสร้างยอดรวมสุดท้ายจากชุดข้อมูลทั้งหมด
Spark
Spark ให้สภาพแวดล้อมการประมวลผลข้อมูลแบบโต้ตอบและเรียลไทม์พร้อมความสามารถในการประมวลผลข้อมูลที่รวดเร็ว ใช้แนวคิดของ Resilient Distributed Datasets(RDDs) ซึ่งเป็นคอลเลกชันของวัตถุที่ไม่เปลี่ยนรูปและกระจาย สำหรับการประมวลผลข้อมูลผ่านโหนดต่างๆ ในเครือข่าย RDD เปิดใช้งานการประมวลผลข้อมูลแบบขนานและการกู้คืนด้วยตนเองในกรณีที่เกิดความล้มเหลว
ตัวอย่าง: ลองพิจารณาสถานการณ์ที่เราจำเป็นต้องวิเคราะห์ข้อมูลจากเซ็นเซอร์ IoT เพื่อคาดการณ์สภาพอากาศ เมื่อใช้ Spark เราสามารถสร้าง RDD จากข้อมูลเซ็นเซอร์และใช้การแปลงและการดำเนินการกับ RDD เพื่อคำนวณตัวบ่งชี้สภาพอากาศ เช่น อุณหภูมิ ความชื้น และความดัน การคำนวณเหล่านี้ดำเนินการแบบขนานบนโหนดการประมวลผลที่แตกต่างกัน เร่งความเร็วการคำนวณและเปิดใช้งานการประมวลผลข้อมูลแบบเรียลไทม์
ทั้ง Hadoop Spark และมีวิธีการประมวลผลที่มี big data ประสิทธิภาพ ตัวเลือกระหว่างสองเทคโนโลยีขึ้นอยู่กับข้อกำหนดเฉพาะของโครงการและประเภทของงานประมวลผลข้อมูลที่เกี่ยวข้อง