Big Data " İşleme Teknolojileri: Hadoop ve " makalesinde Spark, işleme için iki popüler ve güçlü teknolojiyi ayrıntılı olarak inceleyeceğiz big data: Hadoop ve Spark.
Burada, nasıl çalıştıklarını gösteren örneklerle birlikte her bir teknolojiye ilişkin kapsamlı bir genel bakış sunulmaktadır.
Hadoop
Hadoop MapReduce adlı dağıtılmış veri işleme modeli üzerine kuruludur. İşleme görevlerini daha küçük parçalara ayırır ve bunları bir ağdaki birden çok düğüme dağıtır. Her düğüm, verilerin kendi bölümünü işler ve ardından sonuçları nihai toplama için ana düğüme geri gönderir. Bu, veri işleme hızını ve sistemin ölçeklenebilirliğini geliştirir.
Örnek: Finansal işlem bilgilerini içeren büyük bir veri kümesini ele alalım. kullanarak Hadoop, veri setini daha küçük parçalara ayırabilir ve bunları işleme düğümlerine dağıtabiliriz. Her işlem düğümü, veri kısmındaki toplam para miktarını hesaplar. Her düğümden alınan sonuçlar daha sonra ana düğüme geri gönderilir ve burada tüm veri kümesinden nihai toplam miktarı oluşturmak için birleştirilirler.
Spark
Spark hızlı veri işleme yetenekleri ile etkileşimli ve gerçek zamanlı bir veri işleme ortamı sağlar. Bir ağdaki birden çok düğümde veri işlemek için değişmez ve dağıtılmış nesne koleksiyonları olan Esnek Dağıtılmış Veri Kümeleri(RDD'ler) kavramını kullanır. RDD'ler, arıza durumunda paralel veri işlemeye ve kendi kendini kurtarmaya olanak tanır.
Örnek: Hava koşullarını tahmin etmek için IoT sensörlerinden gelen verileri analiz etmemiz gereken bir senaryoyu ele alalım. Spark'ı kullanarak sensör verilerinden RDD'ler oluşturabilir ve sıcaklık, nem ve basınç gibi hava durumu göstergelerini hesaplamak için RDD'lerde dönüşümler ve işlemler uygulayabiliriz. Bu hesaplamalar, farklı işlem düğümlerinde paralel olarak gerçekleştirilir, hesaplamayı hızlandırır ve gerçek zamanlı veri işlemeyi mümkün kılar.
Hem Hadoop Spark hem de verimli işleme araçları sağlar big data. İki teknoloji arasındaki seçim, projenin özel gereksinimlerine ve ilgili veri işleme görevlerinin türüne bağlıdır.