مضمون " Big Data پروسیسنگ ٹیکنالوجیز: Hadoop اور Spark ،" میں ہم پروسیسنگ کے لیے دو مشہور اور طاقتور ٹیکنالوجیز کو تفصیل سے دیکھیں گے big data: Hadoop اور Spark ۔
یہاں ہر ٹکنالوجی کا ایک جامع جائزہ ہے اور مثالوں کے ساتھ یہ واضح کرنے کے لیے کہ وہ کیسے کام کرتی ہیں۔
Hadoop
Hadoop تقسیم شدہ ڈیٹا پروسیسنگ ماڈل پر بنایا گیا ہے جسے MapReduce کہتے ہیں۔ یہ پروسیسنگ کے کاموں کو چھوٹے حصوں میں تقسیم کرتا ہے اور انہیں نیٹ ورک میں متعدد نوڈس میں تقسیم کرتا ہے۔ ہر نوڈ ڈیٹا کے اپنے حصے پر کارروائی کرتا ہے اور پھر نتائج کو حتمی جمع کرنے کے لیے ماسٹر نوڈ کو واپس بھیجتا ہے۔ یہ ڈیٹا پروسیسنگ کی رفتار اور سسٹم کی توسیع پذیری کو بہتر بناتا ہے۔
مثال: آئیے مالی لین دین کی معلومات پر مشتمل ایک بڑے ڈیٹاسیٹ پر غور کریں۔ کا استعمال کرتے ہوئے Hadoop ، ہم ڈیٹاسیٹ کو چھوٹے حصوں میں تقسیم کر سکتے ہیں اور انہیں پروسیسنگ نوڈس میں تقسیم کر سکتے ہیں۔ ہر پروسیسنگ نوڈ اپنے ڈیٹا والے حصے میں رقم کی کل رقم کا حساب لگاتا ہے۔ ہر نوڈ کے نتائج پھر ماسٹر نوڈ پر بھیجے جاتے ہیں، جہاں وہ پورے ڈیٹاسیٹ سے حتمی کل رقم پیدا کرنے کے لیے جوڑ دیے جاتے ہیں۔
Spark
Spark تیز رفتار ڈیٹا پروسیسنگ کی صلاحیتوں کے ساتھ ایک انٹرایکٹو اور ریئل ٹائم ڈیٹا پروسیسنگ ماحول فراہم کرتا ہے۔ یہ لچکدار تقسیم شدہ ڈیٹاسیٹس(RDDs) کے تصور کو استعمال کرتا ہے، جو ایک نیٹ ورک میں متعدد نوڈس میں ڈیٹا پروسیسنگ کے لیے اشیاء کے ناقابل تغیر اور تقسیم شدہ مجموعہ ہیں۔ RDDs ناکامی کی صورت میں متوازی ڈیٹا پروسیسنگ اور خود بحالی کو قابل بناتا ہے۔
مثال: آئیے ایک ایسے منظر نامے پر غور کریں جہاں ہمیں موسمی حالات کا اندازہ لگانے کے لیے IoT سینسر سے ڈیٹا کا تجزیہ کرنے کی ضرورت ہے۔ اسپارک کا استعمال کرتے ہوئے، ہم سینسر ڈیٹا سے RDDs بنا سکتے ہیں اور RDDs پر تبدیلیوں اور آپریشنز کو لاگو کر سکتے ہیں تاکہ درجہ حرارت، نمی اور دباؤ جیسے موسمی اشارے کا حساب لگائیں۔ یہ کمپیوٹیشن مختلف پروسیسنگ نوڈس پر متوازی طور پر انجام دیے جاتے ہیں، کمپیوٹیشن کو تیز کرتے ہیں اور ریئل ٹائم ڈیٹا پروسیسنگ کو فعال کرتے ہیں۔
دونوں Hadoop اور چنگاری پروسیسنگ کے موثر ذرائع فراہم کرتے ہیں big data ۔ دونوں ٹیکنالوجیز کے درمیان انتخاب کا انحصار پروجیکٹ کی مخصوص ضروریات اور ڈیٹا پروسیسنگ کے کاموں کی قسم پر ہوتا ہے۔