Big Data 在“处理技术： Hadoop 和” 一文中 Spark，我们将详细探讨两种流行且强大的处理技术 big data： Hadoop 和 Spark。
以下是每种技术的全面概述以及说明其工作原理的示例。
Hadoop
Hadoop 它建立在称为MapReduce 的分布式数据处理模型之上。 它将处理任务分成更小的部分，并将它们分布在网络中的多个节点上。 每个节点处理自己的部分数据，然后将结果发送回主节点进行最终聚合。 这提高了系统的数据处理速度和可扩展性。
示例：让我们考虑一个包含金融交易信息的大型数据集。 使用 Hadoop，我们可以将数据集分割成更小的块并将它们分发到处理节点。 每个处理节点计算其数据部分中的总金额。 然后，每个节点的结果被发送回主节点，在主节点中它们被组合以从整个数据集生成最终总量。
Spark
Spark 提供交互式、实时的数据处理环境，具有快速的数据处理能力。 它利用弹性分布式数据集(RDD) 的概念，这是不可变的分布式对象集合，用于跨网络中的多个节点进行数据处理。 RDD 支持并行数据处理并在发生故障时进行自我恢复。
示例：让我们考虑一个场景，我们需要分析物联网传感器的数据来预测天气状况。 使用 Spark，我们可以根据传感器数据创建 RDD，并对 RDD 应用转换和操作来计算天气指标，例如温度、湿度和压力。 这些计算在不同的处理节点上并行执行，从而加快计算速度并实现实时数据处理。
和Spark都 Hadoop 提供了高效的处理手段 big data。 两种技术之间的选择取决于项目的具体要求以及所涉及的数据处理任务的类型。