பெருந்தரவு செயலாக்கம்: அப்பாச்சி ஸ்பார்க் vs. ஹடூப் - ஒரு விரிவான ஒப்பீடு

வேகமாக விரிவடைந்து வரும் தரவுத்தொகுப்புகளின் சகாப்தத்தில், பெருந்தரவை திறமையாகச் செயலாக்கி பகுப்பாய்வு செய்யும் திறன் உலகெங்கிலும் உள்ள நிறுவனங்களுக்கு மிகவும் முக்கியமானது. இந்தத் துறையில் அப்பாச்சி ஸ்பார்க் மற்றும் ஹடூப் ஆகிய இரண்டு கட்டமைப்புகள் ஆதிக்கம் செலுத்துகின்றன. இவை இரண்டும் பரவலாக்கப்பட்ட தரவு செயலாக்கத்திற்காக வடிவமைக்கப்பட்டிருந்தாலும், அவற்றின் கட்டமைப்புகள், திறன்கள் மற்றும் செயல்திறன் பண்புகளில் கணிசமாக வேறுபடுகின்றன. இந்த விரிவான வழிகாட்டி, ஸ்பார்க் மற்றும் ஹடூப்பின் விரிவான ஒப்பீட்டை வழங்குகிறது, அவற்றின் பலம், பலவீனங்கள் மற்றும் சிறந்த பயன்பாட்டு நிகழ்வுகளை ஆராய்கிறது.

பெருந்தரவு மற்றும் அதன் சவால்களைப் புரிந்துகொள்ளுதல்

பெருந்தரவு "ஐந்து V-கள்" மூலம் வகைப்படுத்தப்படுகிறது: Volume (அளவு), Velocity (வேகம்), Variety (வகை), Veracity (உண்மைத்தன்மை), மற்றும் Value (மதிப்பு). இந்த பண்புகள் பாரம்பரிய தரவு செயலாக்க அமைப்புகளுக்கு குறிப்பிடத்தக்க சவால்களை அளிக்கின்றன. பாரம்பரிய தரவுத்தளங்கள் தரவுகளின் அளவையும், அது உருவாக்கப்படும் வேகத்தையும், அது வரும் பல்வேறு வடிவங்களையும், அதில் உள்ள உள்ளார்ந்த முரண்பாடுகள் மற்றும் நிச்சயமற்ற தன்மைகளையும் கையாள சிரமப்படுகின்றன. மேலும், இந்த தரவிலிருந்து அர்த்தமுள்ள மதிப்பை பிரித்தெடுக்க அதிநவீன பகுப்பாய்வு நுட்பங்கள் மற்றும் சக்திவாய்ந்த செயலாக்கத் திறன்கள் தேவைப்படுகின்றன.

உதாரணமாக, அமேசான் போன்ற ஒரு உலகளாவிய இ-காமர்ஸ் தளத்தைக் கருத்தில் கொள்ளுங்கள். இது வாடிக்கையாளர் நடத்தை, தயாரிப்பு செயல்திறன் மற்றும் சந்தைப் போக்குகள் பற்றிய ஏராளமான தரவுகளை சேகரிக்கிறது. பரிந்துரைகளைத் தனிப்பயனாக்கவும், விலைகளை மேம்படுத்தவும், மற்றும் சரக்குகளை நிர்வகிக்கவும் இந்தத் தரவை நிகழ்நேரத்தில் செயலாக்க ஒரு வலுவான மற்றும் அளவிடக்கூடிய தரவு செயலாக்க உள்கட்டமைப்பு தேவைப்படுகிறது.

ஹடூப்பை அறிமுகப்படுத்துதல்: பெருந்தரவு செயலாக்கத்தின் முன்னோடி

ஹடூப் என்றால் என்ன?

அப்பாச்சி ஹடூப் என்பது பெரிய தரவுத்தொகுப்புகளின் பரவலாக்கப்பட்ட சேமிப்பு மற்றும் செயலாக்கத்திற்காக வடிவமைக்கப்பட்ட ஒரு திறந்த மூல கட்டமைப்பு ஆகும். இது MapReduce நிரலாக்க மாதிரியை அடிப்படையாகக் கொண்டது மற்றும் சேமிப்பிற்காக ஹடூப் பரவலாக்கப்பட்ட கோப்பு முறைமையை (HDFS) பயன்படுத்துகிறது.

ஹடூப் கட்டமைப்பு

• HDFS (ஹடூப் பரவலாக்கப்பட்ட கோப்பு முறைமை): ஒரு கிளஸ்டரில் உள்ள பல கணுக்களில் தரவை சேமிக்கும் ஒரு பரவலாக்கப்பட்ட கோப்பு முறைமை. HDFS பெரிய கோப்புகளைக் கையாளவும், தரவுப் பெருக்கத்தின் மூலம் பிழை சகிப்புத்தன்மையை வழங்கவும் வடிவமைக்கப்பட்டுள்ளது.
• MapReduce: ஒரு செயலாக்க வேலையை இரண்டு கட்டங்களாகப் பிரிக்கும் ஒரு நிரலாக்க மாதிரி மற்றும் செயலாக்க கட்டமைப்பு: Map மற்றும் Reduce. Map கட்டம் உள்ளீட்டுத் தரவை இணையாகச் செயலாக்குகிறது, மேலும் Reduce கட்டம் முடிவுகளை ஒருங்கிணைக்கிறது.
• YARN (மற்றொரு வள பேச்சுவார்த்தையாளர்): MapReduce மற்றும் ஸ்பார்க் உட்பட பல செயலாக்க இயந்திரங்களை ஒரே கிளஸ்டர் வளங்களைப் பகிர்ந்து கொள்ள அனுமதிக்கும் ஒரு வள மேலாண்மை கட்டமைப்பு.

ஹடூப் எவ்வாறு செயல்படுகிறது

ஹடூப் பெரிய தரவுத்தொகுப்புகளை சிறிய துண்டுகளாகப் பிரித்து, அவற்றை ஒரு கிளஸ்டரில் உள்ள பல கணுக்களில் விநியோகிப்பதன் மூலம் செயல்படுகிறது. பின்னர் MapReduce நிரலாக்க மாதிரி இந்தத் துண்டுகளை இணையாகச் செயலாக்குகிறது. Map கட்டம் உள்ளீட்டுத் தரவை முக்கிய-மதிப்பு ஜோடிகளாக மாற்றுகிறது, மேலும் Reduce கட்டம் மதிப்புகளை முக்கியங்களின் அடிப்படையில் ஒருங்கிணைக்கிறது.

உதாரணமாக, ஒவ்வொரு வார்த்தையின் நிகழ்வுகளையும் கணக்கிட ஒரு பெரிய பதிவு கோப்பைச் செயலாக்குவதை கற்பனை செய்து பாருங்கள். Map கட்டம் கோப்பை சிறிய துண்டுகளாகப் பிரித்து ஒவ்வொரு துண்டையும் ஒரு ভিন্ন கணுவிற்கு ஒதுக்கும். ஒவ்வொரு கணுவும் அதன் துண்டில் உள்ள ஒவ்வொரு வார்த்தையின் நிகழ்வுகளையும் எண்ணி, முடிவுகளை முக்கிய-மதிப்பு ஜோடிகளாக (வார்த்தை, எண்ணிக்கை) வெளியிடும். பின்னர் Reduce கட்டம் அனைத்து கணுக்களிலும் உள்ள ஒவ்வொரு வார்த்தைக்கான எண்ணிக்கையையும் ஒருங்கிணைக்கும்.

ஹடூப்பின் நன்மைகள்

• அளவிடுதல்: கிளஸ்டரில் அதிக கணுக்களைச் சேர்ப்பதன் மூலம் பெட்டாபைட் கணக்கான தரவைக் கையாள ஹடூப்பால் முடியும்.
• பிழை சகிப்புத்தன்மை: HDFS பல கணுக்களில் தரவைப் பெருக்கி, சில கணுக்கள் தோல்வியடைந்தாலும் தரவு கிடைப்பதை உறுதி செய்கிறது.
• செலவு-செயல்திறன்: ஹடூப் பொதுவான வன்பொருளில் இயங்க முடியும், இது உள்கட்டமைப்பின் செலவைக் குறைக்கிறது.
• திறந்த மூலம்: ஹடூப் ஒரு திறந்த மூல கட்டமைப்பு, அதாவது இதைப் பயன்படுத்தவும் மாற்றவும் இலவசம்.

ஹடூப்பின் தீமைகள்

• செயல் தாமதம்: MapReduce ஒரு தொகுதி செயலாக்க கட்டமைப்பு, அதாவது இது நிகழ்நேரப் பயன்பாடுகளுக்குப் பொருந்தாது. Map மற்றும் Reduce கட்டங்களுக்கு இடையில் தரவு வட்டில் எழுதப்பட வேண்டும், இது குறிப்பிடத்தக்க தாமதத்திற்கு வழிவகுக்கிறது.
• சிக்கலானது: MapReduce பணிகளை உருவாக்குவது சிக்கலானதாக இருக்கலாம் மற்றும் சிறப்புத் திறன்கள் தேவைப்படலாம்.
• வரையறுக்கப்பட்ட தரவு செயலாக்க மாதிரிகள்: MapReduce முதன்மையாக தொகுதி செயலாக்கத்திற்காக வடிவமைக்கப்பட்டுள்ளது மற்றும் ஸ்ட்ரீமிங் அல்லது தொடர் செயலாக்கம் போன்ற பிற தரவு செயலாக்க மாதிரிகளை உடனடியாக ஆதரிக்காது.

அப்பாச்சி ஸ்பார்க்கை அறிமுகப்படுத்துதல்: நினைவகத்தில் செயலாக்க இயந்திரம்

ஸ்பார்க் என்றால் என்ன?

அப்பாச்சி ஸ்பார்க் என்பது பெருந்தரவிற்காக வடிவமைக்கப்பட்ட ஒரு வேகமான மற்றும் பொது நோக்கத்திற்கான பரவலாக்கப்பட்ட செயலாக்க இயந்திரம். இது நினைவகத்தில் தரவு செயலாக்கத் திறன்களை வழங்குகிறது, இது பல வேலைச்சுமைகளுக்கு ஹடூப்பை விட கணிசமாக வேகமானது.

ஸ்பார்க் கட்டமைப்பு

• ஸ்பார்க் கோர்: ஸ்பார்க்கின் அடித்தளம், பணி திட்டமிடல், நினைவக மேலாண்மை மற்றும் பிழை சகிப்புத்தன்மை போன்ற அடிப்படை செயல்பாடுகளை வழங்குகிறது.
• ஸ்பார்க் SQL: SQL அல்லது DataFrame API ஐப் பயன்படுத்தி கட்டமைக்கப்பட்ட தரவைக் வினவ ஒரு தொகுதி.
• ஸ்பார்க் ஸ்ட்ரீமிங்: நிகழ்நேர தரவு ஓடைகளைச் செயலாக்க ஒரு தொகுதி.
• MLlib (இயந்திர கற்றல் நூலகம்): வகைப்படுத்தல், பின்னடைவு மற்றும் கிளஸ்டரிங் போன்ற பணிகளுக்கான இயந்திர கற்றல் அல்காரிதங்களின் நூலகம்.
• GraphX: வரைபட செயலாக்கம் மற்றும் பகுப்பாய்விற்கான ஒரு தொகுதி.

ஸ்பார்க் எவ்வாறு செயல்படுகிறது

ஸ்பார்க் தரவை நினைவகத்தில் ஏற்றி, அதன் மீது கணக்கீடுகளை இணையாகச் செய்வதன் மூலம் செயல்படுகிறது. இது மீள்திறன் கொண்ட பரவலாக்கப்பட்ட தரவுத்தொகுப்புகள் (RDDs) எனப்படும் ஒரு தரவு கட்டமைப்பைப் பயன்படுத்துகிறது, அவை ஒரு கிளஸ்டரில் உள்ள பல கணுக்களில் விநியோகிக்கப்படக்கூடிய மாற்ற முடியாத, பிரிக்கப்பட்ட தரவு சேகரிப்புகள் ஆகும்.

ஸ்பார்க் தொகுதி செயலாக்கம், ஸ்ட்ரீமிங் செயலாக்கம் மற்றும் தொடர் செயலாக்கம் உள்ளிட்ட பல்வேறு தரவு செயலாக்க மாதிரிகளை ஆதரிக்கிறது. இது ஸ்காலா, ஜாவா, பைதான் மற்றும் R இல் நிரலாக்கத்திற்கான வளமான API-களையும் வழங்குகிறது.

உதாரணமாக, தொடர்ச்சியான இயந்திர கற்றல் அல்காரிதங்களைச் செய்வதைக் கருத்தில் கொள்ளுங்கள். ஸ்பார்க் தரவை ஒரு முறை நினைவகத்தில் ஏற்றி, பின்னர் ஒவ்வொரு முறையும் வட்டில் இருந்து தரவைப் படிக்காமல் அல்காரிதத்தின் பல மறுசெயல்களைச் செய்ய முடியும்.

ஸ்பார்க்கின் நன்மைகள்

• வேகம்: ஸ்பார்க்கின் நினைவகத்தில் செயலாக்கத் திறன்கள் பல வேலைச்சுமைகளுக்கு, குறிப்பாக தொடர் அல்காரிதங்களுக்கு ஹடூப்பை விட கணிசமாக வேகமாக்குகின்றன.
• பயன்படுத்த எளிதானது: ஸ்பார்க் பல மொழிகளில் நிரலாக்கத்திற்கான வளமான API-களை வழங்குகிறது, இது தரவு செயலாக்கப் பயன்பாடுகளை உருவாக்குவதை எளிதாக்குகிறது.
• பல்துறைத்திறன்: ஸ்பார்க் தொகுதி செயலாக்கம், ஸ்ட்ரீமிங் செயலாக்கம் மற்றும் இயந்திர கற்றல் உள்ளிட்ட பல்வேறு தரவு செயலாக்க மாதிரிகளை ஆதரிக்கிறது.
• நிகழ்நேர செயலாக்கம்: ஸ்பார்க் ஸ்ட்ரீமிங், ஸ்ட்ரீமிங் தரவு மூலங்களின் நிகழ்நேர தரவு செயலாக்கத்தை அனுமதிக்கிறது.

ஸ்பார்க்கின் தீமைகள்

• செலவு: ஸ்பார்க்கின் நினைவகத்தில் செயலாக்கத்திற்கு அதிக நினைவக வளங்கள் தேவைப்படுகின்றன, இது உள்கட்டமைப்பின் செலவை அதிகரிக்கக்கூடும்.
• தரவு அளவு வரம்புகள்: ஸ்பார்க் பெரிய தரவுத்தொகுப்புகளைக் கையாள முடிந்தாலும், தரவு நினைவகத்தில் பொருந்தவில்லை என்றால் அதன் செயல்திறன் குறையக்கூடும்.
• சிக்கலானது: செயல்திறனுக்காக ஸ்பார்க் பயன்பாடுகளை மேம்படுத்துவது சிக்கலானதாக இருக்கலாம் மற்றும் சிறப்புத் திறன்கள் தேவைப்படலாம்.

ஸ்பார்க் vs. ஹடூப்: ஒரு விரிவான ஒப்பீடு

கட்டமைப்பு

ஹடூப்: சேமிப்பிற்காக HDFS-யையும், செயலாக்கத்திற்காக MapReduce-யையும் சார்ந்துள்ளது. ஒவ்வொரு MapReduce பணிக்கும் இடையில் தரவு வட்டில் இருந்து படிக்கப்பட்டு எழுதப்படுகிறது.

ஸ்பார்க்: நினைவகத்தில் செயலாக்கம் மற்றும் தரவு சேமிப்பிற்காக RDD-களைப் பயன்படுத்துகிறது. செயல்பாடுகளுக்கு இடையில் தரவை நினைவகத்தில் சேமிக்க முடியும், இது தாமதத்தைக் குறைக்கிறது.

செயல்திறன்

ஹடூப்: தொடர் அல்காரிதங்களுக்கு மறுசெயல்களுக்கு இடையில் வட்டு I/O காரணமாக மெதுவாக இருக்கும்.

ஸ்பார்க்: நினைவகத்தில் செயலாக்கம் காரணமாக தொடர் அல்காரிதங்கள் மற்றும் ஊடாடும் தரவு பகுப்பாய்விற்கு கணிசமாக வேகமானது.

பயன்படுத்த எளிதானது

ஹடூப்: MapReduce-க்கு சிறப்புத் திறன்கள் தேவை மற்றும் உருவாக்குவது சிக்கலானதாக இருக்கும்.

ஸ்பார்க்: பல மொழிகளுக்கான வளமான API-களை வழங்குகிறது, இது தரவு செயலாக்கப் பயன்பாடுகளை உருவாக்குவதை எளிதாக்குகிறது.

பயன்பாட்டு நிகழ்வுகள்

ஹடூப்: பதிவு பகுப்பாய்வு, தரவுக் கிடங்கு மற்றும் ETL (பிரித்தெடுத்தல், மாற்றுதல், ஏற்றுதல்) செயல்பாடுகள் போன்ற பெரிய தரவுத்தொகுப்புகளின் தொகுதி செயலாக்கத்திற்கு மிகவும் பொருத்தமானது. ஒரு உதாரணம், மாதாந்திர அறிக்கைகளை உருவாக்க பல ஆண்டுகால விற்பனைத் தரவைச் செயலாக்குவது.

ஸ்பார்க்: நிகழ்நேர தரவு செயலாக்கம், இயந்திர கற்றல், வரைபட செயலாக்கம் மற்றும் ஊடாடும் தரவு பகுப்பாய்விற்கு சிறந்தது. ஒரு பயன்பாட்டு நிகழ்வு, நிதி பரிவர்த்தனைகளில் நிகழ்நேர மோசடி கண்டறிதல் அல்லது ஒரு இ-காமர்ஸ் தளத்தில் தனிப்பயனாக்கப்பட்ட பரிந்துரைகள்.

பிழை சகிப்புத்தன்மை

ஹடூப்: HDFS-ல் தரவுப் பெருக்கத்தின் மூலம் பிழை சகிப்புத்தன்மையை வழங்குகிறது.

ஸ்பார்க்: RDD பரம்பரை மூலம் பிழை சகிப்புத்தன்மையை வழங்குகிறது, இது ஸ்பார்க் இழந்த தரவை அதை உருவாக்கிய செயல்பாடுகளை மீண்டும் செய்வதன் மூலம் പുനർനിർമ്മിക്കാൻ அனுமதிக்கிறது.

செலவு

ஹடூப்: பொதுவான வன்பொருளில் இயங்க முடியும், இது உள்கட்டமைப்பின் செலவைக் குறைக்கிறது.

ஸ்பார்க்: அதிக நினைவக வளங்கள் தேவை, இது உள்கட்டமைப்பின் செலவை அதிகரிக்கக்கூடும்.

சுருக்க அட்டவணை

ஸ்பார்க் மற்றும் ஹடூப் இடையே உள்ள முக்கிய வேறுபாடுகளை முன்னிலைப்படுத்தும் ஒரு சுருக்க அட்டவணை இங்கே:

அம்சம்	அப்பாச்சி ஹடூப்	அப்பாச்சி ஸ்பார்க்
கட்டமைப்பு	HDFS + MapReduce + YARN	ஸ்பார்க் கோர் + ஸ்பார்க் SQL + ஸ்பார்க் ஸ்ட்ரீமிங் + MLlib + GraphX
செயலாக்க மாதிரி	தொகுதி செயலாக்கம்	தொகுதி செயலாக்கம், ஸ்ட்ரீமிங் செயலாக்கம், இயந்திர கற்றல், வரைபட செயலாக்கம்
செயல்திறன்	தொடர் அல்காரிதங்களுக்கு மெதுவாக	தொடர் அல்காரிதங்கள் மற்றும் நிகழ்நேர செயலாக்கத்திற்கு வேகமாக
பயன்படுத்த எளிதானது	சிக்கலான MapReduce நிரலாக்கம்	பல மொழிகளுக்கான வளமான API-களுடன் எளிதானது
பிழை சகிப்புத்தன்மை	HDFS தரவுப் பெருக்கம்	RDD பரம்பரை
செலவு	குறைந்தது (பொதுவான வன்பொருள்)	அதிகம் (நினைவகம்-தீவிரமானது)

பயன்பாட்டு நிகழ்வுகள் மற்றும் நிஜ உலக உதாரணங்கள்

ஹடூப் பயன்பாட்டு நிகழ்வுகள்

• பதிவு பகுப்பாய்வு: வடிவங்கள் மற்றும் போக்குகளை அடையாளம் காண பெரிய அளவிலான பதிவுத் தரவை பகுப்பாய்வு செய்தல். பல உலகளாவிய நிறுவனங்கள் வலை சேவையக பதிவுகள், பயன்பாட்டு பதிவுகள் மற்றும் பாதுகாப்பு பதிவுகளை பகுப்பாய்வு செய்ய ஹடூப்பைப் பயன்படுத்துகின்றன.
• தரவுக் கிடங்கு: வணிக நுண்ணறிவு மற்றும் அறிக்கையிடலுக்காக பெரிய அளவிலான கட்டமைக்கப்பட்ட தரவை சேமித்து செயலாக்குதல். உதாரணமாக, நிதி நிறுவனங்கள் விதிமுறைகளுக்கு இணங்கவும், அவற்றின் பரிவர்த்தனைத் தரவிலிருந்து நுண்ணறிவுகளைப் பெறவும் தரவுக் கிடங்கிற்காக ஹடூப்பைப் பயன்படுத்துகின்றன.
• ETL (பிரித்தெடுத்தல், மாற்றுதல், ஏற்றுதல்): பல்வேறு மூலங்களிலிருந்து தரவைப் பிரித்தெடுத்து, அதை ஒரு சீரான வடிவத்திற்கு மாற்றி, ஒரு தரவுக் கிடங்கில் ஏற்றுதல். உலகளாவிய சில்லறை விற்பனையாளர்கள் வெவ்வேறு விற்பனை சேனல்கள் மற்றும் சரக்கு அமைப்புகளிலிருந்து தரவை ஒருங்கிணைக்க ETL செயல்முறைகளுக்கு ஹடூப்பைப் பயன்படுத்துகின்றனர்.

ஸ்பார்க் பயன்பாட்டு நிகழ்வுகள்

• நிகழ்நேர தரவு செயலாக்கம்: சென்சார்கள், சமூக ஊடகங்கள் மற்றும் நிதிச் சந்தைகள் போன்ற மூலங்களிலிருந்து நிகழ்நேர தரவு ஓடைகளைச் செயலாக்குதல். தொலைத்தொடர்பு நிறுவனங்கள் நெட்வொர்க் போக்குவரத்தை நிகழ்நேரத்தில் பகுப்பாய்வு செய்யவும், முரண்பாடுகளைக் கண்டறியவும் ஸ்பார்க் ஸ்ட்ரீமிங்கைப் பயன்படுத்துகின்றன.
• இயந்திர கற்றல்: மோசடி கண்டறிதல், பரிந்துரை அமைப்புகள் மற்றும் முன்கணிப்பு பகுப்பாய்வு போன்ற பணிகளுக்கான இயந்திர கற்றல் மாதிரிகளை உருவாக்குதல் மற்றும் வரிசைப்படுத்துதல். சுகாதார வழங்குநர்கள் நோயாளி விளைவுகள் மற்றும் வள ஒதுக்கீட்டிற்கான முன்கணிப்பு மாதிரிகளை உருவாக்க ஸ்பார்க் MLlib-ஐப் பயன்படுத்துகின்றனர்.
• வரைபட செயலாக்கம்: உறவுகள் மற்றும் வடிவங்களை அடையாளம் காண வரைபடத் தரவை பகுப்பாய்வு செய்தல். சமூக ஊடக நிறுவனங்கள் சமூக வலைப்பின்னல்களை பகுப்பாய்வு செய்யவும், செல்வாக்கு மிக்க பயனர்களை அடையாளம் காணவும் ஸ்பார்க் GraphX-ஐப் பயன்படுத்துகின்றன.
• ஊடாடும் தரவு பகுப்பாய்வு: பெரிய தரவுத்தொகுப்புகளில் ஊடாடும் வினவல்கள் மற்றும் பகுப்பாய்வுகளைச் செய்தல். தரவு விஞ்ஞானிகள் தரவுக் கிடங்குகளில் சேமிக்கப்பட்ட தரவை ஆராயவும் பகுப்பாய்வு செய்யவும் ஸ்பார்க் SQL-ஐப் பயன்படுத்துகின்றனர்.

சரியான கட்டமைப்பைத் தேர்ந்தெடுப்பது: ஹடூப் அல்லது ஸ்பார்க்?

ஹடூப் மற்றும் ஸ்பார்க் இடையேயான தேர்வு உங்கள் பயன்பாட்டின் குறிப்பிட்ட தேவைகளைப் பொறுத்தது. பின்வரும் காரணிகளைக் கருத்தில் கொள்ளுங்கள்:

• தரவு செயலாக்க மாதிரி: உங்கள் பயன்பாட்டிற்கு தொகுதி செயலாக்கம் தேவைப்பட்டால், ஹடூப் போதுமானதாக இருக்கலாம். உங்களுக்கு நிகழ்நேர தரவு செயலாக்கம், இயந்திர கற்றல் அல்லது வரைபட செயலாக்கம் தேவைப்பட்டால், ஸ்பார்க் ஒரு சிறந்த தேர்வாகும்.
• செயல்திறன் தேவைகள்: செயல்திறன் முக்கியமானதாக இருந்தால், ஸ்பார்க்கின் நினைவகத்தில் செயலாக்கத் திறன்கள் குறிப்பிடத்தக்க நன்மைகளை வழங்க முடியும்.
• பயன்படுத்த எளிதானது: ஸ்பார்க்கின் வளமான API-கள் மற்றும் பல மொழிகளுக்கான ஆதரவு தரவு செயலாக்கப் பயன்பாடுகளை உருவாக்குவதை எளிதாக்குகிறது.
• செலவுக் கருத்தாய்வுகள்: ஹடூப் பொதுவான வன்பொருளில் இயங்க முடியும், இது உள்கட்டமைப்பின் செலவைக் குறைக்கிறது. ஸ்பார்க்கிற்கு அதிக நினைவக வளங்கள் தேவைப்படுகின்றன, இது செலவை அதிகரிக்கக்கூடும்.
• தற்போதுள்ள உள்கட்டமைப்பு: உங்களிடம் ஏற்கனவே ஒரு ஹடூப் கிளஸ்டர் இருந்தால், உங்கள் தற்போதைய உள்கட்டமைப்பைப் பயன்படுத்த YARN உடன் ஸ்பார்க்கை ஒருங்கிணைக்கலாம்.

பல சந்தர்ப்பங்களில், நிறுவனங்கள் ஹடூப் மற்றும் ஸ்பார்க் இரண்டையும் இணைந்து பயன்படுத்துகின்றன. ஹடூப் பெரிய தரவுத்தொகுப்புகளை HDFS-ல் சேமிக்கப் பயன்படுத்தப்படலாம், அதே நேரத்தில் ஸ்பார்க் தரவைச் செயலாக்கவும் பகுப்பாய்வு செய்யவும் பயன்படுத்தப்படலாம்.

பெருந்தரவு செயலாக்கத்தில் எதிர்காலப் போக்குகள்

பெருந்தரவு செயலாக்கத் துறை தொடர்ந்து உருவாகி வருகிறது. கவனிக்க வேண்டிய சில முக்கியப் போக்குகள் பின்வருமாறு:

• கிளவுட்-நேட்டிவ் தரவு செயலாக்கம்: பெருந்தரவு செயலாக்கத்திற்காக குபெர்னெடிஸ் மற்றும் சர்வர்லெஸ் கம்ப்யூட்டிங் போன்ற கிளவுட்-நேட்டிவ் தொழில்நுட்பங்களை ஏற்றுக்கொள்வது. இது அதிக அளவிடுதல், நெகிழ்வுத்தன்மை மற்றும் செலவு-செயல்திறனை அனுமதிக்கிறது.
• நிகழ்நேர தரவுப் பாதைகள்: கிட்டத்தட்ட நிகழ்நேரத்தில் தரவை உட்கொள்ள, செயலாக்க மற்றும் பகுப்பாய்வு செய்யக்கூடிய நிகழ்நேர தரவுப் பாதைகளின் வளர்ச்சி. இது நிகழ்நேர நுண்ணறிவுகள் மற்றும் முடிவெடுப்பதற்கான அதிகரித்து வரும் தேவையால் இயக்கப்படுகிறது.
• AI-இயங்கும் தரவு செயலாக்கம்: செயற்கை நுண்ணறிவு (AI) மற்றும் இயந்திர கற்றல் (ML) ஆகியவற்றை தரவு செயலாக்கப் பாதைகளில் ஒருங்கிணைத்தல். இது தானியங்கு தரவுத் தரச் சோதனைகள், முரண்பாடு கண்டறிதல் மற்றும் முன்கணிப்பு பகுப்பாய்வுகளை அனுமதிக்கிறது.
• எட்ஜ் கம்ப்யூட்டிங்: மூலத்திற்கு நெருக்கமாக தரவைச் செயலாக்குவது, தாமதம் மற்றும் அலைவரிசைத் தேவைகளைக் குறைக்கிறது. இது IoT பயன்பாடுகள் மற்றும் நெட்வொர்க்கின் விளிம்பில் தரவு உருவாக்கப்படும் பிற காட்சிகளுக்கு குறிப்பாகப் பொருத்தமானது.
• டேட்டா மெஷ் கட்டமைப்பு: தரவு உரிமை மற்றும் நிர்வாகத்திற்கான ஒரு பரவலாக்கப்பட்ட அணுகுமுறை, இதில் தரவு ஒரு தயாரிப்பாகக் கருதப்படுகிறது மற்றும் ஒவ்வொரு களமும் அதன் சொந்த தரவுக்குப் பொறுப்பாகும். இது தரவு சுறுசுறுப்பு மற்றும் புதுமைகளை ஊக்குவிக்கிறது.

முடிவுரை

அப்பாச்சி ஸ்பார்க் மற்றும் ஹடூப் இரண்டும் பெருந்தரவு செயலாக்கத்திற்கான சக்திவாய்ந்த கட்டமைப்புகள் ஆகும். ஹடூப் பெரிய தரவுத்தொகுப்புகளின் தொகுதி செயலாக்கத்திற்கான நம்பகமான மற்றும் அளவிடக்கூடிய தீர்வாகும், அதே நேரத்தில் ஸ்பார்க் வேகமான நினைவகத்தில் செயலாக்கத் திறன்களை வழங்குகிறது மற்றும் பரந்த அளவிலான தரவு செயலாக்க மாதிரிகளை ஆதரிக்கிறது. இரண்டிற்கும் இடையேயான தேர்வு உங்கள் பயன்பாட்டின் குறிப்பிட்ட தேவைகளைப் பொறுத்தது. ஒவ்வொரு கட்டமைப்பின் பலம் மற்றும் பலவீனங்களைப் புரிந்துகொள்வதன் மூலம், உங்கள் தேவைகளுக்கு எந்தத் தொழில்நுட்பம் மிகவும் பொருத்தமானது என்பது குறித்த தகவலறிந்த முடிவுகளை நீங்கள் எடுக்கலாம்.

தரவின் அளவு, வேகம் மற்றும் வகை தொடர்ந்து வளர்ந்து வருவதால், திறமையான மற்றும் அளவிடக்கூடிய தரவு செயலாக்கத் தீர்வுகளுக்கான தேவை மட்டுமே அதிகரிக்கும். சமீபத்திய போக்குகள் மற்றும் தொழில்நுட்பங்களைப் பற்றி புதுப்பித்த நிலையில் இருப்பதன் மூலம், நிறுவனங்கள் ஒரு போட்டி நன்மையைப் பெறவும், புதுமைகளை இயக்கவும் பெருந்தரவின் சக்தியைப் பயன்படுத்தலாம்.