ದೊಡ್ಡ ಡೇಟಾ ಸಂಸ್ಕರಣೆ: ಅಪಾಚೆ ಸ್ಪಾರ್ಕ್ vs. ಹಡೂಪ್ - ಒಂದು ಸಮಗ್ರ ಹೋಲಿಕೆ

ವೇಗವಾಗಿ ವಿಸ್ತರಿಸುತ್ತಿರುವ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳ ಯುಗದಲ್ಲಿ, ದೊಡ್ಡ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಮರ್ಥವಾಗಿ ಸಂಸ್ಕರಿಸುವ ಮತ್ತು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವು ಜಗತ್ತಿನಾದ್ಯಂತದ ಸಂಸ್ಥೆಗಳಿಗೆ ನಿರ್ಣಾಯಕವಾಗಿದೆ. ಈ ಕ್ಷೇತ್ರದಲ್ಲಿ ಅಪಾಚೆ ಸ್ಪಾರ್ಕ್ ಮತ್ತು ಹಡೂಪ್ ಎರಡು ಪ್ರಬಲ ಫ್ರೇಮ್‌ವರ್ಕ್‌ಗಳಾಗಿವೆ. ಇವೆರಡೂ ವಿತರಿಸಿದ ಡೇಟಾ ಸಂಸ್ಕರಣೆಗಾಗಿ ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲಾಗಿದ್ದರೂ, ಅವುಗಳ ಆರ್ಕಿಟೆಕ್ಚರ್‌ಗಳು, ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳು ಮತ್ತು ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳಲ್ಲಿ ಗಮನಾರ್ಹವಾಗಿ ಭಿನ್ನವಾಗಿವೆ. ಈ ಸಮಗ್ರ ಮಾರ್ಗದರ್ಶಿಯು ಸ್ಪಾರ್ಕ್ ಮತ್ತು ಹಡೂಪ್‌ಗಳ ವಿವರವಾದ ಹೋಲಿಕೆಯನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ, ಅವುಗಳ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳು, ದೌರ್ಬಲ್ಯಗಳು ಮತ್ತು ಸೂಕ್ತ ಬಳಕೆಯ ಸಂದರ್ಭಗಳನ್ನು ಪರಿಶೋಧಿಸುತ್ತದೆ.

ದೊಡ್ಡ ಡೇಟಾ ಮತ್ತು ಅದರ ಸವಾಲುಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದು

ದೊಡ್ಡ ಡೇಟಾವನ್ನು "ಐದು Vಗಳು" ಎಂದು ನಿರೂಪಿಸಲಾಗಿದೆ: Volume (ಪ್ರಮಾಣ), Velocity (ವೇಗ), Variety (ವೈವಿಧ್ಯ), Veracity (ಸತ್ಯಾಸತ್ಯತೆ), ಮತ್ತು Value (ಮೌಲ್ಯ). ಈ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳು ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ ಡೇಟಾ ಸಂಸ್ಕರಣಾ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಿಗೆ ಗಮನಾರ್ಹ ಸವಾಲುಗಳನ್ನು ಒಡ್ಡುತ್ತವೆ. ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ ಡೇಟಾಬೇಸ್‌ಗಳು ಡೇಟಾದ ಅಗಾಧ ಪ್ರಮಾಣ, ಅದು ಉತ್ಪತ್ತಿಯಾಗುವ ವೇಗ, ಅದು ಬರುವ ವೈವಿಧ್ಯಮಯ ಸ್ವರೂಪಗಳು ಮತ್ತು ಅದರಲ್ಲಿರುವ ಅಂತರ್ಗತ ಅಸಂಗತತೆಗಳು ಮತ್ತು ಅನಿಶ್ಚಿತತೆಗಳನ್ನು ನಿಭಾಯಿಸಲು ಹೆಣಗಾಡುತ್ತವೆ. ಇದಲ್ಲದೆ, ಈ ಡೇಟಾದಿಂದ ಅರ್ಥಪೂರ್ಣ ಮೌಲ್ಯವನ್ನು ಹೊರತೆಗೆಯಲು ಅತ್ಯಾಧುನಿಕ ವಿಶ್ಲೇಷಣಾ ತಂತ್ರಗಳು ಮತ್ತು ಶಕ್ತಿಯುತ ಸಂಸ್ಕರಣಾ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳು ಬೇಕಾಗುತ್ತವೆ.

ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಅಮೆಜಾನ್‌ನಂತಹ ಜಾಗತಿಕ ಇ-ಕಾಮರ್ಸ್ ಪ್ಲಾಟ್‌ಫಾರ್ಮ್ ಅನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸಿ. ಇದು ಗ್ರಾಹಕರ ನಡವಳಿಕೆ, ಉತ್ಪನ್ನದ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆ ಮತ್ತು ಮಾರುಕಟ್ಟೆ ಪ್ರವೃತ್ತಿಗಳ ಬಗ್ಗೆ ಅಪಾರ ಪ್ರಮಾಣದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸುತ್ತದೆ. ಶಿಫಾರಸುಗಳನ್ನು ವೈಯಕ್ತೀಕರಿಸಲು, ಬೆಲೆಗಳನ್ನು ಉತ್ತಮಗೊಳಿಸಲು ಮತ್ತು ದಾಸ್ತಾನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಈ ಡೇಟಾವನ್ನು ನೈಜ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಸಂಸ್ಕರಿಸಲು ದೃಢವಾದ ಮತ್ತು ಸ್ಕೇಲೆಬಲ್ ಡೇಟಾ ಸಂಸ್ಕರಣಾ ಮೂಲಸೌಕರ್ಯದ ಅಗತ್ಯವಿದೆ.

ಹಡೂಪ್ ಪರಿಚಯ: ದೊಡ್ಡ ಡೇಟಾ ಸಂಸ್ಕರಣೆಯ ಪ್ರವರ್ತಕ

ಹಡೂಪ್ ಎಂದರೇನು?

ಅಪಾಚೆ ಹಡೂಪ್ ದೊಡ್ಡ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳ ವಿತರಿಸಿದ ಸಂಗ್ರಹಣೆ ಮತ್ತು ಸಂಸ್ಕರಣೆಗಾಗಿ ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲಾದ ಒಂದು ಓಪನ್-ಸೋರ್ಸ್ ಫ್ರೇಮ್‌ವರ್ಕ್ ಆಗಿದೆ. ಇದು ಮ್ಯಾಪ್‌ರಿಡ್ಯೂಸ್ ಪ್ರೋಗ್ರಾಮಿಂಗ್ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಆಧರಿಸಿದೆ ಮತ್ತು ಸಂಗ್ರಹಣೆಗಾಗಿ ಹಡೂಪ್ ಡಿಸ್ಟ್ರಿಬ್ಯೂಟೆಡ್ ಫೈಲ್ ಸಿಸ್ಟಮ್ (HDFS) ಅನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ.

ಹಡೂಪ್ ಆರ್ಕಿಟೆಕ್ಚರ್

• HDFS (ಹಡೂಪ್ ಡಿಸ್ಟ್ರಿಬ್ಯೂಟೆಡ್ ಫೈಲ್ ಸಿಸ್ಟಮ್): ಇದು ಕ್ಲಸ್ಟರ್‌ನಲ್ಲಿರುವ ಅನೇಕ ನೋಡ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸುವ ಒಂದು ವಿತರಿಸಿದ ಫೈಲ್ ಸಿಸ್ಟಮ್ ಆಗಿದೆ. HDFS ದೊಡ್ಡ ಫೈಲ್‌ಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಮತ್ತು ಡೇಟಾ ಪುನರಾವರ್ತನೆಯ ಮೂಲಕ ದೋಷ ಸಹಿಷ್ಣುತೆಯನ್ನು ಒದಗಿಸಲು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲಾಗಿದೆ.
• ಮ್ಯಾಪ್‌ರಿಡ್ಯೂಸ್: ಒಂದು ಪ್ರೋಗ್ರಾಮಿಂಗ್ ಮಾದರಿ ಮತ್ತು ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸುವ ಚೌಕಟ್ಟು, ಇದು ಸಂಸ್ಕರಣಾ ಕೆಲಸವನ್ನು ಮ್ಯಾಪ್ ಮತ್ತು ರಿಡ್ಯೂಸ್ ಎಂಬ ಎರಡು ಹಂತಗಳಾಗಿ ವಿಭಜಿಸುತ್ತದೆ. ಮ್ಯಾಪ್ ಹಂತವು ಇನ್‌ಪುಟ್ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಮಾನಾಂತರವಾಗಿ ಸಂಸ್ಕರಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ರಿಡ್ಯೂಸ್ ಹಂತವು ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಒಟ್ಟುಗೂಡಿಸುತ್ತದೆ.
• YARN (ಯೆಟ್ ಅನದರ್ ರಿಸೋರ್ಸ್ ನೆಗೋಷಿಯೇಟರ್): ಇದು ಒಂದು ಸಂಪನ್ಮೂಲ ನಿರ್ವಹಣಾ ಚೌಕಟ್ಟು, ಇದು ಮ್ಯಾಪ್‌ರಿಡ್ಯೂಸ್ ಮತ್ತು ಸ್ಪಾರ್ಕ್ ಸೇರಿದಂತೆ ಅನೇಕ ಸಂಸ್ಕರಣಾ ಇಂಜಿನ್‌ಗಳಿಗೆ ಒಂದೇ ಕ್ಲಸ್ಟರ್ ಸಂಪನ್ಮೂಲಗಳನ್ನು ಹಂಚಿಕೊಳ್ಳಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ.

ಹಡೂಪ್ ಹೇಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡುತ್ತದೆ

ಹಡೂಪ್ ದೊಡ್ಡ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳನ್ನು ಸಣ್ಣ ತುಂಡುಗಳಾಗಿ ವಿಭಜಿಸಿ ಮತ್ತು ಅವುಗಳನ್ನು ಕ್ಲಸ್ಟರ್‌ನಲ್ಲಿನ ಅನೇಕ ನೋಡ್‌ಗಳಾದ್ಯಂತ ವಿತರಿಸುವ ಮೂಲಕ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ. ನಂತರ ಮ್ಯಾಪ್‌ರಿಡ್ಯೂಸ್ ಪ್ರೋಗ್ರಾಮಿಂಗ್ ಮಾದರಿಯು ಈ ತುಂಡುಗಳನ್ನು ಸಮಾನಾಂತರವಾಗಿ ಸಂಸ್ಕರಿಸುತ್ತದೆ. ಮ್ಯಾಪ್ ಹಂತವು ಇನ್‌ಪುಟ್ ಡೇಟಾವನ್ನು ಕೀ-ವ್ಯಾಲ್ಯೂ ಜೋಡಿಗಳಾಗಿ ಪರಿವರ್ತಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ರಿಡ್ಯೂಸ್ ಹಂತವು ಕೀಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು ಒಟ್ಟುಗೂಡಿಸುತ್ತದೆ.

ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಪ್ರತಿ ಪದದ ಸಂಭವವನ್ನು ಎಣಿಸಲು ದೊಡ್ಡ ಲಾಗ್ ಫೈಲ್ ಅನ್ನು ಸಂಸ್ಕರಿಸುವುದನ್ನು ಕಲ್ಪಿಸಿಕೊಳ್ಳಿ. ಮ್ಯಾಪ್ ಹಂತವು ಫೈಲ್ ಅನ್ನು ಸಣ್ಣ ತುಂಡುಗಳಾಗಿ ವಿಭಜಿಸಿ ಮತ್ತು ಪ್ರತಿ ತುಂಡನ್ನು ಬೇರೆ ನೋಡ್‌ಗೆ ನಿಯೋಜಿಸುತ್ತದೆ. ನಂತರ ಪ್ರತಿ ನೋಡ್ ತನ್ನ ತುಂಡಿನಲ್ಲಿರುವ ಪ್ರತಿ ಪದದ ಸಂಭವಗಳನ್ನು ಎಣಿಸಿ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಕೀ-ವ್ಯಾಲ್ಯೂ ಜೋಡಿಗಳಾಗಿ (ಪದ, ಎಣಿಕೆ) ಔಟ್‌ಪುಟ್ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ರಿಡ್ಯೂಸ್ ಹಂತವು ನಂತರ ಎಲ್ಲಾ ನೋಡ್‌ಗಳಾದ್ಯಂತ ಪ್ರತಿ ಪದದ ಎಣಿಕೆಗಳನ್ನು ಒಟ್ಟುಗೂಡಿಸುತ್ತದೆ.

ಹಡೂಪ್‌ನ ಅನುಕೂಲಗಳು

• ಸ್ಕೇಲೆಬಿಲಿಟಿ: ಹಡೂಪ್ ಕ್ಲಸ್ಟರ್‌ಗೆ ಹೆಚ್ಚಿನ ನೋಡ್‌ಗಳನ್ನು ಸೇರಿಸುವ ಮೂಲಕ ಪೆಟಾಬೈಟ್‌ಗಳಷ್ಟು ಡೇಟಾವನ್ನು ನಿಭಾಯಿಸಲು ಸ್ಕೇಲ್ ಮಾಡಬಹುದು.
• ದೋಷ ಸಹಿಷ್ಣುತೆ: HDFS ಅನೇಕ ನೋಡ್‌ಗಳಾದ್ಯಂತ ಡೇಟಾವನ್ನು ಪುನರಾವರ್ತಿಸುತ್ತದೆ, ಕೆಲವು ನೋಡ್‌ಗಳು ವಿಫಲವಾದರೂ ಡೇಟಾ ಲಭ್ಯತೆಯನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸುತ್ತದೆ.
• ವೆಚ್ಚ-ಪರಿಣಾಮಕಾರಿತ್ವ: ಹಡೂಪ್ ಸಾಮಾನ್ಯ ಹಾರ್ಡ್‌ವೇರ್‌ನಲ್ಲಿ ರನ್ ಆಗಬಲ್ಲದು, ಇದು ಮೂಲಸೌಕರ್ಯದ ವೆಚ್ಚವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
• ಓಪನ್ ಸೋರ್ಸ್: ಹಡೂಪ್ ಒಂದು ಓಪನ್-ಸೋರ್ಸ್ ಫ್ರೇಮ್‌ವರ್ಕ್ ಆಗಿದೆ, ಅಂದರೆ ಅದನ್ನು ಬಳಸಲು ಮತ್ತು ಮಾರ್ಪಡಿಸಲು ಉಚಿತವಾಗಿದೆ.

ಹಡೂಪ್‌ನ ಅನಾನುಕೂಲಗಳು

• ಲೇಟೆನ್ಸಿ (ವಿಳಂಬ): ಮ್ಯಾಪ್‌ರಿಡ್ಯೂಸ್ ಒಂದು ಬ್ಯಾಚ್ ಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್ ಫ್ರೇಮ್‌ವರ್ಕ್ ಆಗಿದೆ, ಅಂದರೆ ಇದು ನೈಜ-ಸಮಯದ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳಿಗೆ ಸೂಕ್ತವಲ್ಲ. ಮ್ಯಾಪ್ ಮತ್ತು ರಿಡ್ಯೂಸ್ ಹಂತಗಳ ನಡುವೆ ಡೇಟಾವನ್ನು ಡಿಸ್ಕ್‌ಗೆ ಬರೆಯಬೇಕಾಗುತ್ತದೆ, ಇದು ಗಮನಾರ್ಹ ವಿಳಂಬಕ್ಕೆ ಕಾರಣವಾಗುತ್ತದೆ.
• ಸಂಕೀರ್ಣತೆ: ಮ್ಯಾಪ್‌ರಿಡ್ಯೂಸ್ ಜಾಬ್‌ಗಳನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸುವುದು ಸಂಕೀರ್ಣವಾಗಿರುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ವಿಶೇಷ ಕೌಶಲ್ಯಗಳ ಅಗತ್ಯವಿರುತ್ತದೆ.
• ಸೀಮಿತ ಡೇಟಾ ಸಂಸ್ಕರಣಾ ಮಾದರಿಗಳು: ಮ್ಯಾಪ್‌ರಿಡ್ಯೂಸ್ ಅನ್ನು ಪ್ರಾಥಮಿಕವಾಗಿ ಬ್ಯಾಚ್ ಸಂಸ್ಕರಣೆಗಾಗಿ ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಸ್ಟ್ರೀಮಿಂಗ್ ಅಥವಾ ಪುನರಾವರ್ತಿತ ಸಂಸ್ಕರಣೆಯಂತಹ ಇತರ ಡೇಟಾ ಸಂಸ್ಕರಣಾ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಸುಲಭವಾಗಿ ಬೆಂಬಲಿಸುವುದಿಲ್ಲ.

ಅಪಾಚೆ ಸ್ಪಾರ್ಕ್ ಪರಿಚಯ: ಇನ್-ಮೆಮೊರಿ ಸಂಸ್ಕರಣಾ ಇಂಜಿನ್

ಸ್ಪಾರ್ಕ್ ಎಂದರೇನು?

ಅಪಾಚೆ ಸ್ಪಾರ್ಕ್ ದೊಡ್ಡ ಡೇಟಾಕ್ಕಾಗಿ ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲಾದ ವೇಗದ ಮತ್ತು ಸಾಮಾನ್ಯ-ಉದ್ದೇಶದ ವಿತರಿಸಿದ ಸಂಸ್ಕರಣಾ ಇಂಜಿನ್ ಆಗಿದೆ. ಇದು ಇನ್-ಮೆಮೊರಿ ಡೇಟಾ ಸಂಸ್ಕರಣಾ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ, ಇದು ಅನೇಕ ಕೆಲಸದ ಹೊರೆಗಳಿಗೆ ಹಡೂಪ್‌ಗಿಂತ ಗಮನಾರ್ಹವಾಗಿ ವೇಗವಾಗಿರುತ್ತದೆ.

ಸ್ಪಾರ್ಕ್ ಆರ್ಕಿಟೆಕ್ಚರ್

• ಸ್ಪಾರ್ಕ್ ಕೋರ್: ಸ್ಪಾರ್ಕ್‌ನ ಅಡಿಪಾಯ, ಇದು ಟಾಸ್ಕ್ ಶೆಡ್ಯೂಲಿಂಗ್, ಮೆಮೊರಿ ನಿರ್ವಹಣೆ, ಮತ್ತು ದೋಷ ಸಹಿಷ್ಣುತೆಯಂತಹ ಮೂಲಭೂತ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ.
• ಸ್ಪಾರ್ಕ್ SQL: SQL ಅಥವಾ ಡೇಟಾಫ್ರೇಮ್ API ಬಳಸಿ ರಚನಾತ್ಮಕ ಡೇಟಾವನ್ನು ಪ್ರಶ್ನಿಸಲು ಒಂದು ಮಾಡ್ಯೂಲ್.
• ಸ್ಪಾರ್ಕ್ ಸ್ಟ್ರೀಮಿಂಗ್: ನೈಜ-ಸಮಯದ ಡೇಟಾ ಸ್ಟ್ರೀಮ್‌ಗಳನ್ನು ಸಂಸ್ಕರಿಸಲು ಒಂದು ಮಾಡ್ಯೂಲ್.
• MLlib (ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಲೈಬ್ರರಿ): ವರ್ಗೀಕರಣ, ರಿಗ್ರೆಶನ್, ಮತ್ತು ಕ್ಲಸ್ಟರಿಂಗ್‌ನಂತಹ ಕಾರ್ಯಗಳಿಗಾಗಿ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳ ಲೈಬ್ರರಿ.
• GraphX: ಗ್ರಾಫ್ ಸಂಸ್ಕರಣೆ ಮತ್ತು ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗಾಗಿ ಒಂದು ಮಾಡ್ಯೂಲ್.

ಸ್ಪಾರ್ಕ್ ಹೇಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡುತ್ತದೆ

ಸ್ಪಾರ್ಕ್ ಡೇಟಾವನ್ನು ಮೆಮೊರಿಗೆ ಲೋಡ್ ಮಾಡಿ ಮತ್ತು ಅದರ ಮೇಲೆ ಸಮಾನಾಂತರವಾಗಿ ಗಣನೆಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವ ಮೂಲಕ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ. ಇದು ರೆಸಿಲಿಯೆಂಟ್ ಡಿಸ್ಟ್ರಿಬ್ಯೂಟೆಡ್ ಡೇಟಾಸೆಟ್ಸ್ (RDDs) ಎಂಬ ಡೇಟಾ ರಚನೆಯನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ, ಇವುಗಳು ಬದಲಾಯಿಸಲಾಗದ, ವಿಭಜಿತ ಡೇಟಾ ಸಂಗ್ರಹಗಳಾಗಿದ್ದು, ಇವುಗಳನ್ನು ಕ್ಲಸ್ಟರ್‌ನಲ್ಲಿನ ಅನೇಕ ನೋಡ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ವಿತರಿಸಬಹುದು.

ಸ್ಪಾರ್ಕ್ ಬ್ಯಾಚ್ ಸಂಸ್ಕರಣೆ, ಸ್ಟ್ರೀಮಿಂಗ್ ಸಂಸ್ಕರಣೆ, ಮತ್ತು ಪುನರಾವರ್ತಿತ ಸಂಸ್ಕರಣೆ ಸೇರಿದಂತೆ ವಿವಿಧ ಡೇಟಾ ಸಂಸ್ಕರಣಾ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಬೆಂಬಲಿಸುತ್ತದೆ. ಇದು ಸ್ಕಾಲಾ, ಜಾವಾ, ಪೈಥಾನ್ ಮತ್ತು R ನಲ್ಲಿ ಪ್ರೋಗ್ರಾಮಿಂಗ್‌ಗಾಗಿ ಶ್ರೀಮಂತ API ಗಳ ಸಮೂಹವನ್ನು ಸಹ ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ.

ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಪುನರಾವರ್ತಿತ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವುದನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸಿ. ಸ್ಪಾರ್ಕ್ ಡೇಟಾವನ್ನು ಒಮ್ಮೆ ಮೆಮೊರಿಗೆ ಲೋಡ್ ಮಾಡಬಹುದು ಮತ್ತು ನಂತರ ಪ್ರತಿ ಬಾರಿಯೂ ಡಿಸ್ಕ್‌ನಿಂದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಓದದೆ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ನ ಅನೇಕ ಪುನರಾವರ್ತನೆಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಬಹುದು.

ಸ್ಪಾರ್ಕ್‌ನ ಅನುಕೂಲಗಳು

• ವೇಗ: ಸ್ಪಾರ್ಕ್‌ನ ಇನ್-ಮೆಮೊರಿ ಸಂಸ್ಕರಣಾ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳು ಅನೇಕ ಕೆಲಸದ ಹೊರೆಗಳಿಗೆ, ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಪುನರಾವರ್ತಿತ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳಿಗೆ ಹಡೂಪ್‌ಗಿಂತ ಗಮನಾರ್ಹವಾಗಿ ವೇಗವಾಗಿರುತ್ತವೆ.
• ಬಳಕೆಯ ಸುಲಭತೆ: ಸ್ಪಾರ್ಕ್ ಬಹು ಭಾಷೆಗಳಲ್ಲಿ ಪ್ರೋಗ್ರಾಮಿಂಗ್‌ಗಾಗಿ ಶ್ರೀಮಂತ API ಗಳ ಸಮೂಹವನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ, ಇದು ಡೇಟಾ ಸಂಸ್ಕರಣಾ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸುವುದನ್ನು ಸುಲಭಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ.
• ಬಹುಮುಖತೆ: ಸ್ಪಾರ್ಕ್ ಬ್ಯಾಚ್ ಸಂಸ್ಕರಣೆ, ಸ್ಟ್ರೀಮಿಂಗ್ ಸಂಸ್ಕರಣೆ ಮತ್ತು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಸೇರಿದಂತೆ ವಿವಿಧ ಡೇಟಾ ಸಂಸ್ಕರಣಾ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಬೆಂಬಲಿಸುತ್ತದೆ.
• ನೈಜ-ಸಮಯದ ಸಂಸ್ಕರಣೆ: ಸ್ಪಾರ್ಕ್ ಸ್ಟ್ರೀಮಿಂಗ್ ಸ್ಟ್ರೀಮಿಂಗ್ ಡೇಟಾ ಮೂಲಗಳಿಂದ ನೈಜ-ಸಮಯದ ಡೇಟಾ ಸಂಸ್ಕರಣೆಗೆ ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ.

ಸ್ಪಾರ್ಕ್‌ನ ಅನಾನುಕೂಲಗಳು

• ವೆಚ್ಚ: ಸ್ಪಾರ್ಕ್‌ನ ಇನ್-ಮೆಮೊರಿ ಸಂಸ್ಕರಣೆಗೆ ಹೆಚ್ಚಿನ ಮೆಮೊರಿ ಸಂಪನ್ಮೂಲಗಳು ಬೇಕಾಗುತ್ತವೆ, ಇದು ಮೂಲಸೌಕರ್ಯದ ವೆಚ್ಚವನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸಬಹುದು.
• ಡೇಟಾ ಗಾತ್ರದ ಮಿತಿಗಳು: ಸ್ಪಾರ್ಕ್ ದೊಡ್ಡ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳನ್ನು ನಿಭಾಯಿಸಬಲ್ಲದಾದರೂ, ಡೇಟಾ ಮೆಮೊರಿಗೆ ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳದಿದ್ದರೆ ಅದರ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆ ಕುಸಿಯಬಹುದು.
• ಸಂಕೀರ್ಣತೆ: ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಗಾಗಿ ಸ್ಪಾರ್ಕ್ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳನ್ನು ಉತ್ತಮಗೊಳಿಸುವುದು ಸಂಕೀರ್ಣವಾಗಿರುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ವಿಶೇಷ ಕೌಶಲ್ಯಗಳ ಅಗತ್ಯವಿರುತ್ತದೆ.

ಸ್ಪಾರ್ಕ್ vs. ಹಡೂಪ್: ಒಂದು ವಿವರವಾದ ಹೋಲಿಕೆ

ಆರ್ಕಿಟೆಕ್ಚರ್

ಹಡೂಪ್: ಸಂಗ್ರಹಣೆಗಾಗಿ HDFS ಮತ್ತು ಸಂಸ್ಕರಣೆಗಾಗಿ ಮ್ಯಾಪ್‌ರಿಡ್ಯೂಸ್ ಮೇಲೆ ಅವಲಂಬಿತವಾಗಿದೆ. ಪ್ರತಿ ಮ್ಯಾಪ್‌ರಿಡ್ಯೂಸ್ ಜಾಬ್‌ನ ನಡುವೆ ಡೇಟಾವನ್ನು ಡಿಸ್ಕ್‌ನಿಂದ ಓದಲಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಬರೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ.

ಸ್ಪಾರ್ಕ್: ಇನ್-ಮೆಮೊರಿ ಸಂಸ್ಕರಣೆ ಮತ್ತು ಡೇಟಾ ಸಂಗ್ರಹಣೆಗಾಗಿ RDD ಗಳನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ. ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳ ನಡುವೆ ಡೇಟಾವನ್ನು ಮೆಮೊರಿಯಲ್ಲಿ ಕ್ಯಾಶ್ ಮಾಡಬಹುದು, ಇದು ವಿಳಂಬವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ.

ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆ

ಹಡೂಪ್: ಪುನರಾವರ್ತನೆಗಳ ನಡುವೆ ಡಿಸ್ಕ್ I/O ಕಾರಣದಿಂದ ಪುನರಾವರ್ತಿತ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳಿಗೆ ನಿಧಾನವಾಗಿರುತ್ತದೆ.

ಸ್ಪಾರ್ಕ್: ಇನ್-ಮೆಮೊರಿ ಸಂಸ್ಕರಣೆಯ ಕಾರಣದಿಂದ ಪುನರಾವರ್ತಿತ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಸಂವಾದಾತ್ಮಕ ಡೇಟಾ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗೆ ಗಮನಾರ್ಹವಾಗಿ ವೇಗವಾಗಿರುತ್ತದೆ.

ಬಳಕೆಯ ಸುಲಭತೆ

ಹಡೂಪ್: ಮ್ಯಾಪ್‌ರಿಡ್ಯೂಸ್‌ಗೆ ವಿಶೇಷ ಕೌಶಲ್ಯಗಳು ಬೇಕಾಗುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಲು ಸಂಕೀರ್ಣವಾಗಿರುತ್ತದೆ.

ಸ್ಪಾರ್ಕ್: ಬಹು ಭಾಷೆಗಳಿಗೆ ಶ್ರೀಮಂತ API ಗಳ ಸಮೂಹವನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ, ಇದು ಡೇಟಾ ಸಂಸ್ಕರಣಾ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸುವುದನ್ನು ಸುಲಭಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ.

ಬಳಕೆಯ ಸಂದರ್ಭಗಳು

ಹಡೂಪ್: ಲಾಗ್ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ, ಡೇಟಾ ವೇರ್‌ಹೌಸಿಂಗ್ ಮತ್ತು ETL (ಎಕ್ಸ್‌ಟ್ರಾಕ್ಟ್, ಟ್ರಾನ್ಸ್‌ಫಾರ್ಮ್, ಲೋಡ್) ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳಂತಹ ದೊಡ್ಡ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳ ಬ್ಯಾಚ್ ಸಂಸ್ಕರಣೆಗೆ ಸೂಕ್ತವಾಗಿದೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಮಾಸಿಕ ವರದಿಗಳನ್ನು ರಚಿಸಲು ವರ್ಷಗಳ ಮಾರಾಟದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಂಸ್ಕರಿಸುವುದು.

ಸ್ಪಾರ್ಕ್: ನೈಜ-ಸಮಯದ ಡೇಟಾ ಸಂಸ್ಕರಣೆ, ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ, ಗ್ರಾಫ್ ಸಂಸ್ಕರಣೆ ಮತ್ತು ಸಂವಾದಾತ್ಮಕ ಡೇಟಾ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗೆ ಸೂಕ್ತವಾಗಿದೆ. ಬಳಕೆಯ ಉದಾಹರಣೆಯೆಂದರೆ ಹಣಕಾಸು ವಹಿವಾಟುಗಳಲ್ಲಿ ನೈಜ-ಸಮಯದ ವಂಚನೆ ಪತ್ತೆ ಅಥವಾ ಇ-ಕಾಮರ್ಸ್ ಪ್ಲಾಟ್‌ಫಾರ್ಮ್‌ನಲ್ಲಿ ವೈಯಕ್ತಿಕಗೊಳಿಸಿದ ಶಿಫಾರಸುಗಳು.

ದೋಷ ಸಹಿಷ್ಣುತೆ

ಹಡೂಪ್: HDFS ನಲ್ಲಿ ಡೇಟಾ ಪುನರಾವರ್ತನೆಯ ಮೂಲಕ ದೋಷ ಸಹಿಷ್ಣುತೆಯನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ.

ಸ್ಪಾರ್ಕ್: RDD ಲೈನೇಜ್ ಮೂಲಕ ದೋಷ ಸಹಿಷ್ಣುತೆಯನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ, ಇದು ಸ್ಪಾರ್ಕ್‌ಗೆ ಕಳೆದುಹೋದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಅದನ್ನು ರಚಿಸಿದ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳನ್ನು ಮರು-ಚಾಲನೆ ಮಾಡುವ ಮೂಲಕ ಪುನರ್ನಿರ್ಮಿಸಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ.

ವೆಚ್ಚ

ಹಡೂಪ್: ಸಾಮಾನ್ಯ ಹಾರ್ಡ್‌ವೇರ್‌ನಲ್ಲಿ ರನ್ ಆಗಬಲ್ಲದು, ಇದು ಮೂಲಸೌಕರ್ಯದ ವೆಚ್ಚವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ.

ಸ್ಪಾರ್ಕ್: ಹೆಚ್ಚಿನ ಮೆಮೊರಿ ಸಂಪನ್ಮೂಲಗಳು ಬೇಕಾಗುತ್ತವೆ, ಇದು ಮೂಲಸೌಕರ್ಯದ ವೆಚ್ಚವನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸಬಹುದು.

ಸಾರಾಂಶ ಕೋಷ್ಟಕ

ಸ್ಪಾರ್ಕ್ ಮತ್ತು ಹಡೂಪ್ ನಡುವಿನ ಪ್ರಮುಖ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳನ್ನು ಎತ್ತಿ ತೋರಿಸುವ ಸಾರಾಂಶ ಕೋಷ್ಟಕ ಇಲ್ಲಿದೆ:

ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯ	ಅಪಾಚೆ ಹಡೂಪ್	ಅಪಾಚೆ ಸ್ಪಾರ್ಕ್
ಆರ್ಕಿಟೆಕ್ಚರ್	HDFS + ಮ್ಯಾಪ್‌ರಿಡ್ಯೂಸ್ + YARN	ಸ್ಪಾರ್ಕ್ ಕೋರ್ + ಸ್ಪಾರ್ಕ್ SQL + ಸ್ಪಾರ್ಕ್ ಸ್ಟ್ರೀಮಿಂಗ್ + MLlib + GraphX
ಸಂಸ್ಕರಣಾ ಮಾದರಿ	ಬ್ಯಾಚ್ ಸಂಸ್ಕರಣೆ	ಬ್ಯಾಚ್ ಸಂಸ್ಕರಣೆ, ಸ್ಟ್ರೀಮಿಂಗ್ ಸಂಸ್ಕರಣೆ, ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ, ಗ್ರಾಫ್ ಸಂಸ್ಕರಣೆ
ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆ	ಪುನರಾವರ್ತಿತ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳಿಗೆ ನಿಧಾನ	ಪುನರಾವರ್ತಿತ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳಿಗೆ ಮತ್ತು ನೈಜ-ಸಮಯದ ಸಂಸ್ಕರಣೆಗೆ ವೇಗ
ಬಳಕೆಯ ಸುಲಭತೆ	ಸಂಕೀರ್ಣ ಮ್ಯಾಪ್‌ರಿಡ್ಯೂಸ್ ಪ್ರೋಗ್ರಾಮಿಂಗ್	ಬಹು ಭಾಷೆಗಳಿಗೆ ಸಮೃದ್ಧ API ಗಳೊಂದಿಗೆ ಸುಲಭ
ದೋಷ ಸಹಿಷ್ಣುತೆ	HDFS ಡೇಟಾ ಪುನರಾವರ್ತನೆ	RDD ಲೈನೇಜ್
ವೆಚ್ಚ	ಕಡಿಮೆ (ಸಾಮಾನ್ಯ ಹಾರ್ಡ್‌ವೇರ್)	ಹೆಚ್ಚು (ಮೆಮೊರಿ-ತೀವ್ರ)

ಬಳಕೆಯ ಸಂದರ್ಭಗಳು ಮತ್ತು ನೈಜ-ಪ್ರಪಂಚದ ಉದಾಹರಣೆಗಳು

ಹಡೂಪ್ ಬಳಕೆಯ ಸಂದರ್ಭಗಳು

• ಲಾಗ್ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ: ಮಾದರಿಗಳು ಮತ್ತು ಪ್ರವೃತ್ತಿಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ದೊಡ್ಡ ಪ್ರಮಾಣದ ಲಾಗ್ ಡೇಟಾವನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುವುದು. ಅನೇಕ ಜಾಗತಿಕ ಕಂಪನಿಗಳು ವೆಬ್ ಸರ್ವರ್ ಲಾಗ್‌ಗಳು, ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಲಾಗ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಭದ್ರತಾ ಲಾಗ್‌ಗಳನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಲು ಹಡೂಪ್ ಅನ್ನು ಬಳಸುತ್ತವೆ.
• ಡೇಟಾ ವೇರ್‌ಹೌಸಿಂಗ್: ವ್ಯಾಪಾರ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಮತ್ತು ವರದಿಗಾಗಿ ದೊಡ್ಡ ಪ್ರಮಾಣದ ರಚನಾತ್ಮಕ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸುವುದು ಮತ್ತು ಸಂಸ್ಕರಿಸುವುದು. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಹಣಕಾಸು ಸಂಸ್ಥೆಗಳು ನಿಯಮಾವಳಿಗಳನ್ನು ಪಾಲಿಸಲು ಮತ್ತು ತಮ್ಮ ವಹಿವಾಟು ಡೇಟಾದಿಂದ ಒಳನೋಟಗಳನ್ನು ಪಡೆಯಲು ಡೇಟಾ ವೇರ್‌ಹೌಸಿಂಗ್‌ಗಾಗಿ ಹಡೂಪ್ ಅನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳುತ್ತವೆ.
• ETL (ಎಕ್ಸ್‌ಟ್ರಾಕ್ಟ್, ಟ್ರಾನ್ಸ್‌ಫಾರ್ಮ್, ಲೋಡ್): ವಿವಿಧ ಮೂಲಗಳಿಂದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಹೊರತೆಗೆಯುವುದು, ಅದನ್ನು ಸ್ಥಿರ ಸ್ವರೂಪಕ್ಕೆ ಪರಿವರ್ತಿಸುವುದು ಮತ್ತು ಅದನ್ನು ಡೇಟಾ ವೇರ್‌ಹೌಸ್‌ಗೆ ಲೋಡ್ ಮಾಡುವುದು. ಜಾಗತಿಕ ಚಿಲ್ಲರೆ ವ್ಯಾಪಾರಿಗಳು ವಿವಿಧ ಮಾರಾಟ ಚಾನಲ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ದಾಸ್ತಾನು ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಿಂದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸಲು ETL ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳಿಗಾಗಿ ಹಡೂಪ್ ಅನ್ನು ಬಳಸುತ್ತಾರೆ.

ಸ್ಪಾರ್ಕ್ ಬಳಕೆಯ ಸಂದರ್ಭಗಳು

• ನೈಜ-ಸಮಯದ ಡೇಟಾ ಸಂಸ್ಕರಣೆ: ಸಂವೇದಕಗಳು, ಸಾಮಾಜಿಕ ಮಾಧ್ಯಮ ಮತ್ತು ಹಣಕಾಸು ಮಾರುಕಟ್ಟೆಗಳಂತಹ ಮೂಲಗಳಿಂದ ನೈಜ-ಸಮಯದ ಡೇಟಾ ಸ್ಟ್ರೀಮ್‌ಗಳನ್ನು ಸಂಸ್ಕರಿಸುವುದು. ದೂರಸಂಪರ್ಕ ಕಂಪನಿಗಳು ನೈಜ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್ ದಟ್ಟಣೆಯನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಲು ಮತ್ತು ಅಸಂಗತತೆಗಳನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಲು ಸ್ಪಾರ್ಕ್ ಸ್ಟ್ರೀಮಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಬಳಸುತ್ತವೆ.
• ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ: ವಂಚನೆ ಪತ್ತೆ, ಶಿಫಾರಸು ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ಮತ್ತು ಭವಿಷ್ಯಸೂಚಕ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯಂತಹ ಕಾರ್ಯಗಳಿಗಾಗಿ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸುವುದು ಮತ್ತು ನಿಯೋಜಿಸುವುದು. ಆರೋಗ್ಯ ಪೂರೈಕೆದಾರರು ರೋಗಿಗಳ ಫಲಿತಾಂಶಗಳು ಮತ್ತು ಸಂಪನ್ಮೂಲ ಹಂಚಿಕೆಗಾಗಿ ಭವಿಷ್ಯಸೂಚಕ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಲು ಸ್ಪಾರ್ಕ್ MLlib ಅನ್ನು ಬಳಸುತ್ತಾರೆ.
• ಗ್ರಾಫ್ ಸಂಸ್ಕರಣೆ: ಸಂಬಂಧಗಳು ಮತ್ತು ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಗ್ರಾಫ್ ಡೇಟಾವನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುವುದು. ಸಾಮಾಜಿಕ ಮಾಧ್ಯಮ ಕಂಪನಿಗಳು ಸಾಮಾಜಿಕ ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್‌ಗಳನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಲು ಮತ್ತು ಪ್ರಭಾವಿ ಬಳಕೆದಾರರನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಸ್ಪಾರ್ಕ್ GraphX ಅನ್ನು ಬಳಸುತ್ತವೆ.
• ಸಂವಾದಾತ್ಮಕ ಡೇಟಾ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ: ದೊಡ್ಡ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳ ಮೇಲೆ ಸಂವಾದಾತ್ಮಕ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳು ಮತ್ತು ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವುದು. ಡೇಟಾ ವಿಜ್ಞಾನಿಗಳು ಡೇಟಾ ಲೇಕ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಸಂಗ್ರಹವಾಗಿರುವ ಡೇಟಾವನ್ನು ಅನ್ವೇಷಿಸಲು ಮತ್ತು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಲು ಸ್ಪಾರ್ಕ್ SQL ಅನ್ನು ಬಳಸುತ್ತಾರೆ.

ಸರಿಯಾದ ಫ್ರೇಮ್‌ವರ್ಕ್ ಆಯ್ಕೆ: ಹಡೂಪ್ ಅಥವಾ ಸ್ಪಾರ್ಕ್?

ಹಡೂಪ್ ಮತ್ತು ಸ್ಪಾರ್ಕ್ ನಡುವಿನ ಆಯ್ಕೆಯು ನಿಮ್ಮ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ನ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಅವಶ್ಯಕತೆಗಳನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿರುತ್ತದೆ. ಈ ಕೆಳಗಿನ ಅಂಶಗಳನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸಿ:

• ಡೇಟಾ ಸಂಸ್ಕರಣಾ ಮಾದರಿ: ನಿಮ್ಮ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗೆ ಬ್ಯಾಚ್ ಸಂಸ್ಕರಣೆ ಅಗತ್ಯವಿದ್ದರೆ, ಹಡೂಪ್ ಸಾಕಾಗಬಹುದು. ನಿಮಗೆ ನೈಜ-ಸಮಯದ ಡೇಟಾ ಸಂಸ್ಕರಣೆ, ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ, ಅಥವಾ ಗ್ರಾಫ್ ಸಂಸ್ಕರಣೆ ಅಗತ್ಯವಿದ್ದರೆ, ಸ್ಪಾರ್ಕ್ ಉತ್ತಮ ಆಯ್ಕೆಯಾಗಿದೆ.
• ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ಅವಶ್ಯಕತೆಗಳು: ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆ ನಿರ್ಣಾಯಕವಾಗಿದ್ದರೆ, ಸ್ಪಾರ್ಕ್‌ನ ಇನ್-ಮೆಮೊರಿ ಸಂಸ್ಕರಣಾ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳು ಗಮನಾರ್ಹ ಅನುಕೂಲಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸಬಹುದು.
• ಬಳಕೆಯ ಸುಲಭತೆ: ಸ್ಪಾರ್ಕ್‌ನ ಶ್ರೀಮಂತ API ಗಳು ಮತ್ತು ಬಹು ಭಾಷೆಗಳಿಗೆ ಬೆಂಬಲವು ಡೇಟಾ ಸಂಸ್ಕರಣಾ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸುವುದನ್ನು ಸುಲಭಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ.
• ವೆಚ್ಚದ ಪರಿಗಣನೆಗಳು: ಹಡೂಪ್ ಸಾಮಾನ್ಯ ಹಾರ್ಡ್‌ವೇರ್‌ನಲ್ಲಿ ರನ್ ಆಗಬಲ್ಲದು, ಇದು ಮೂಲಸೌಕರ್ಯದ ವೆಚ್ಚವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಸ್ಪಾರ್ಕ್‌ಗೆ ಹೆಚ್ಚಿನ ಮೆಮೊರಿ ಸಂಪನ್ಮೂಲಗಳು ಬೇಕಾಗುತ್ತವೆ, ಇದು ವೆಚ್ಚವನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸಬಹುದು.
• ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿರುವ ಮೂಲಸೌಕರ್ಯ: ನೀವು ಈಗಾಗಲೇ ಹಡೂಪ್ ಕ್ಲಸ್ಟರ್ ಹೊಂದಿದ್ದರೆ, ನಿಮ್ಮ ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿರುವ ಮೂಲಸೌಕರ್ಯವನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳಲು ನೀವು ಸ್ಪಾರ್ಕ್ ಅನ್ನು YARN ನೊಂದಿಗೆ ಸಂಯೋಜಿಸಬಹುದು.

ಅನೇಕ ಸಂದರ್ಭಗಳಲ್ಲಿ, ಸಂಸ್ಥೆಗಳು ಹಡೂಪ್ ಮತ್ತು ಸ್ಪಾರ್ಕ್ ಎರಡನ್ನೂ ಸಂಯೋಜನೆಯಲ್ಲಿ ಬಳಸುತ್ತವೆ. ದೊಡ್ಡ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳನ್ನು HDFS ನಲ್ಲಿ ಸಂಗ್ರಹಿಸಲು ಹಡೂಪ್ ಅನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು, ಆದರೆ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಂಸ್ಕರಿಸಲು ಮತ್ತು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಲು ಸ್ಪಾರ್ಕ್ ಅನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು.

ದೊಡ್ಡ ಡೇಟಾ ಸಂಸ್ಕರಣೆಯಲ್ಲಿ ಭವಿಷ್ಯದ ಪ್ರವೃತ್ತಿಗಳು

ದೊಡ್ಡ ಡೇಟಾ ಸಂಸ್ಕರಣೆಯ ಕ್ಷೇತ್ರವು ನಿರಂತರವಾಗಿ ವಿಕಸನಗೊಳ್ಳುತ್ತಿದೆ. ಗಮನಿಸಬೇಕಾದ ಕೆಲವು ಪ್ರಮುಖ ಪ್ರವೃತ್ತಿಗಳು ಇಲ್ಲಿವೆ:

• ಕ್ಲೌಡ್-ನೇಟಿವ್ ಡೇಟಾ ಸಂಸ್ಕರಣೆ: ದೊಡ್ಡ ಡೇಟಾ ಸಂಸ್ಕರಣೆಗಾಗಿ ಕುಬರ್ನೆಟೀಸ್ ಮತ್ತು ಸರ್ವರ್‌ಲೆಸ್ ಕಂಪ್ಯೂಟಿಂಗ್‌ನಂತಹ ಕ್ಲೌಡ್-ನೇಟಿವ್ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನಗಳ ಅಳವಡಿಕೆ. ಇದು ಹೆಚ್ಚಿನ ಸ್ಕೇಲೆಬಿಲಿಟಿ, ನಮ್ಯತೆ ಮತ್ತು ವೆಚ್ಚ-ಪರಿಣಾಮಕಾರಿತ್ವಕ್ಕೆ ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ.
• ನೈಜ-ಸಮಯದ ಡೇಟಾ ಪೈಪ್‌ಲೈನ್‌ಗಳು: ನೈಜ-ಸಮಯದ ಸಮೀಪದಲ್ಲಿ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸೇವಿಸುವ, ಸಂಸ್ಕರಿಸುವ ಮತ್ತು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುವ ನೈಜ-ಸಮಯದ ಡೇಟಾ ಪೈಪ್‌ಲೈನ್‌ಗಳ ಅಭಿವೃದ್ಧಿ. ಇದು ನೈಜ-ಸಮಯದ ಒಳನೋಟಗಳು ಮತ್ತು ನಿರ್ಧಾರ-ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವಿಕೆಯ ಹೆಚ್ಚುತ್ತಿರುವ ಬೇಡಿಕೆಯಿಂದ ನಡೆಸಲ್ಪಡುತ್ತದೆ.
• AI-ಚಾಲಿತ ಡೇಟಾ ಸಂಸ್ಕರಣೆ: ಡೇಟಾ ಸಂಸ್ಕರಣಾ ಪೈಪ್‌ಲೈನ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ (AI) ಮತ್ತು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ (ML) ಯ ಏಕೀಕರಣ. ಇದು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ಡೇಟಾ ಗುಣಮಟ್ಟದ ಪರಿಶೀಲನೆ, ಅಸಂಗತತೆ ಪತ್ತೆ ಮತ್ತು ಭವಿಷ್ಯಸೂಚಕ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗೆ ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ.
• ಎಡ್ಜ್ ಕಂಪ್ಯೂಟಿಂಗ್: ಮೂಲಕ್ಕೆ ಹತ್ತಿರದಲ್ಲಿ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಂಸ್ಕರಿಸುವುದು, ವಿಳಂಬ ಮತ್ತು ಬ್ಯಾಂಡ್‌ವಿಡ್ತ್ ಅವಶ್ಯಕತೆಗಳನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುವುದು. ಇದು IoT ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್‌ನ ಅಂಚಿನಲ್ಲಿ ಡೇಟಾ ಉತ್ಪತ್ತಿಯಾಗುವ ಇತರ ಸನ್ನಿವೇಶಗಳಿಗೆ ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಪ್ರಸ್ತುತವಾಗಿದೆ.
• ಡೇಟಾ ಮೆಶ್ ಆರ್ಕಿಟೆಕ್ಚರ್: ಡೇಟಾ ಮಾಲೀಕತ್ವ ಮತ್ತು ಆಡಳಿತಕ್ಕೆ ವಿಕೇಂದ್ರೀಕೃತ ವಿಧಾನ, ಇಲ್ಲಿ ಡೇಟಾವನ್ನು ಉತ್ಪನ್ನವೆಂದು ಪರಿಗಣಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಪ್ರತಿ ಡೊಮೇನ್ ತನ್ನದೇ ಆದ ಡೇಟಾಗೆ ಜವಾಬ್ದಾರವಾಗಿರುತ್ತದೆ. ಇದು ಡೇಟಾ ಚುರುಕುತನ ಮತ್ತು ನಾವೀನ್ಯತೆಯನ್ನು ಉತ್ತೇಜಿಸುತ್ತದೆ.

ತೀರ್ಮಾನ

ಅಪಾಚೆ ಸ್ಪಾರ್ಕ್ ಮತ್ತು ಹಡೂಪ್ ಎರಡೂ ದೊಡ್ಡ ಡೇಟಾ ಸಂಸ್ಕರಣೆಗಾಗಿ ಶಕ್ತಿಯುತ ಫ್ರೇಮ್‌ವರ್ಕ್‌ಗಳಾಗಿವೆ. ಹಡೂಪ್ ದೊಡ್ಡ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳ ಬ್ಯಾಚ್ ಸಂಸ್ಕರಣೆಗೆ ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹ ಮತ್ತು ಸ್ಕೇಲೆಬಲ್ ಪರಿಹಾರವಾಗಿದೆ, ಆದರೆ ಸ್ಪಾರ್ಕ್ ವೇಗವಾದ ಇನ್-ಮೆಮೊರಿ ಸಂಸ್ಕರಣಾ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ವ್ಯಾಪಕ ಶ್ರೇಣಿಯ ಡೇಟಾ ಸಂಸ್ಕರಣಾ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಬೆಂಬಲಿಸುತ್ತದೆ. ಎರಡರ ನಡುವಿನ ಆಯ್ಕೆಯು ನಿಮ್ಮ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ನ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಅವಶ್ಯಕತೆಗಳನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿರುತ್ತದೆ. ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಫ್ರೇಮ್‌ವರ್ಕ್‌ನ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ ಮತ್ತು ದೌರ್ಬಲ್ಯಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವ ಮೂಲಕ, ನಿಮ್ಮ ಅಗತ್ಯಗಳಿಗೆ ಯಾವ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವು ಉತ್ತಮವಾಗಿದೆ ಎಂಬುದರ ಕುರಿತು ನೀವು ತಿಳುವಳಿಕೆಯುಳ್ಳ ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಬಹುದು.

ಡೇಟಾದ ಪ್ರಮಾಣ, ವೇಗ ಮತ್ತು ವೈವಿಧ್ಯತೆಗಳು ಬೆಳೆಯುತ್ತಲೇ ಇರುವುದರಿಂದ, ಸಮರ್ಥ ಮತ್ತು ಸ್ಕೇಲೆಬಲ್ ಡೇಟಾ ಸಂಸ್ಕರಣಾ ಪರಿಹಾರಗಳ ಬೇಡಿಕೆಯು ಹೆಚ್ಚಾಗುತ್ತಲೇ ಇರುತ್ತದೆ. ಇತ್ತೀಚಿನ ಪ್ರವೃತ್ತಿಗಳು ಮತ್ತು ತಂತ್ರಜ್ಞಾನಗಳ ಬಗ್ಗೆ ತಿಳಿದುಕೊಳ್ಳುವ ಮೂಲಕ, ಸಂಸ್ಥೆಗಳು ಸ್ಪರ್ಧಾತ್ಮಕ ಪ್ರಯೋಜನವನ್ನು ಪಡೆಯಲು ಮತ್ತು ನಾವೀನ್ಯತೆಯನ್ನು ಚಾಲನೆ ಮಾಡಲು ದೊಡ್ಡ ಡೇಟಾದ ಶಕ್ತಿಯನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳಬಹುದು.