Hadoop သို့မဟုတ် Apache Spark - နည်းပညာလောကကို ဘယ်အရာက အုပ်ချုပ်နေလဲ။

စီးပွားရေးလုပ်ငန်းများ၏ ဒစ်ဂျစ်တယ်အသွင်ပြောင်းမှုသည် စီးပွားရေးတိုးတက်မှုအတွက် Big Data နည်းပညာများကို အကောင်အထည်ဖော်မှုကို အရှိန်မြှင့်ပေးခဲ့သည်။ ကုမ္ပဏီများသည် သမားရိုးကျဆော့ဖ်ဝဲလ်အပလီကေးရှင်းများကို မကိုင်တွယ်နိုင်သော များပြားလှသော ရှုပ်ထွေးသောဒေတာများကို စုဆောင်းကြသည်။ Big Data နည်းပညာများသည် ဧရာမဒေတာစီးကြောင်းများကို အချိန်နှင့်တပြေးညီ လုပ်ဆောင်ရန် ဆော့ဖ်ဝဲလ်အသုံးအဆောင်များကို ပံ့ပိုးပေးပြီး ကြိုတင်ခန့်မှန်းနိုင်သော မော်ဒယ်များနှင့် လိုအပ်သလောက် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုအတွက် ထိုးထွင်းဥာဏ်များကို ထုတ်ယူပါသည်။

Big Data ဒိုမိန်းတွင် အနာဂတ်ကို ပုံဖော်ရန်အတွက် သက်ဆိုင်ရာနည်းပညာများကို ကျွမ်းကျင်ရမည်။ ပလပ်ဖောင်းအများအပြားကို open-source အဖြစ်ရရှိနိုင်သော်လည်း၊ တစ်ခုအတွက်အချိန်ယူပါ။ Apache Spark အွန်လိုင်းသင်တန်း အခမဲ့ ကုန်ကျစရိတ်သည် Big Data နည်းပညာများဖြင့် သင့်ခရီးကို စတင်ရန် ကောင်းမွန်သောနည်းလမ်းတစ်ခုဖြစ်သည်။

ကမ္ဘာကို အုပ်စိုးနေသော Big Data နည်းပညာများဆိုင်ရာ အဓိကအချက်

Big Data နည်းပညာများနှင့် မူဘောင်များ၏ ရွေးချယ်မှုသည် ကုမ္ပဏီ၏ လိုအပ်ချက်၊ အရင်းအမြစ်များ၊ ၎င်းတို့ ကိုင်တွယ်သည့် ဒေတာအမျိုးအစားနှင့် လုပ်ဆောင်မှုအမြန်နှုန်းတို့အပေါ် မူတည်ပါသည်။ ဒေတာသိုလှောင်မှု၊ ကွန်ပြူတာစွမ်းအင်နှင့် ဟာ့ဒ်ဝဲထည့်သွင်းစဉ်းစားမှုများသည် အခြားအချက်များဖြစ်သည်။

ခေတ်စားနေသော Big Data framework အများစုသည် open source ဖြစ်သည်။ အချို့သောဥပမာများမှာ Apache Hadoop၊ Apache Spark၊ Apache Hive နှင့် Apache Kafka တို့ဖြစ်ပြီး၊ ပံ့ပိုးပေးသည့်ကိရိယာမျိုးစုံရှိသည်။

Hadoop ဗိသုကာ

ကုမ္ပဏီများသည် Big Data ပြဿနာများကို ကိုင်တွယ်ဖြေရှင်းရန် စွမ်းဆောင်ရည်မြင့်နည်းပညာများကို ရှာဖွေနေသဖြင့် Hadoop ၏ ဖြန့်ဝေထားသော ကွန်ပြူတာဗိသုကာနှင့် ၎င်း၏ built-in အစွမ်းထက်သော ကွန်ပြူတာတို့သည် ၎င်းအား လူကြိုက်များသော သွားလာနိုင်သော ပလပ်ဖောင်းတစ်ခု ဖြစ်လာစေသည်။

အောက်ပါအကျိုးကျေးဇူးများသည် Big Data အသုံးပြုသူ Hadoop ကို နှစ်သက်စေသည် ။

• Hadoop နည်းပညာ stack တွင် ဖြန့်ဝေထားသော သိုလှောင်မှုနှင့် Big Data လုပ်ငန်းစဉ်များကို ပံ့ပိုးပေးသည့် မူဘောင်တစ်ခု ရှိပြီး ကုန်ကျစရိတ်သက်သာသော ကုန်စည်ဆာဗာများစွာတွင် ဖြန့်ဝေထားသော အလုပ်တာဝန်များ ပါဝင်သည်။
• ၎င်းသည် အတိုင်းအတာအထိ လုပ်နိုင်သည်၊ ကျရှုံးမှုကို ခံနိုင်ရည်ရှိပြီး Hadoop အစုအဝေးတစ်ခုရှိ ကြီးမားသောဖွဲ့စည်းပုံမထားသောဒေတာကို လုပ်ဆောင်ရန်အတွက် အလွန်ပြောင်းလွယ်ပြင်လွယ်ရှိသည်။
• ၎င်း၏ Hadoop Distributed File System (HDFS) နှင့် ကုဒ်ဖြန့်ဝေခြင်း/လုပ်ဆောင်ခြင်းအင်္ဂါရပ်၊ MapReduce သည် batch engine ကို ထောက်ပံ့ပေးသည်။

သို့သော်၊ Hadoop ၏အောက်ပါအားနည်းချက်များသည် Hadoop နည်းပညာအစုအတွက် အစားထိုးရန် တိုးလာပါသည်။

• Hadoop ETL သည် ဒေတာပိုက်လိုင်းကို မပံ့ပိုးပါ။
• အပြန်အလှန်အကျိုးသက်ရောက်မှုမုဒ်မရှိခြင်း။
• Hadoop သည် ဒစ်ခ်တစ်ခုမှ ဖတ်ရှု ရေးနိုင်သောကြောင့် စွမ်းဆောင်ရည် ညံ့ဖျင်းပြီး ဒေတာများကို မှတ်ဉာဏ်တွင် သိမ်းဆည်း၍ မရပါ။
• ထပ်ခါတလဲလဲ လုပ်နိုင်စွမ်းမရှိသဖြင့် ရှုပ်ထွေးသော အလုပ်အသွားအလာများအတွက် ပြင်ပစက်သင်ယူမှုကိရိယာများနှင့် အလုပ်အချိန်ဇယားများ လိုအပ်ပါသည်။
• Hadoop လုပ်ငန်းစဉ်သည် သမိုင်းဆိုင်ရာအချက်အလက်များ၏ အစုလိုက်လုပ်ဆောင်ခြင်းအတွက် အကန့်အသတ်ရှိသည်။
• ၎င်း၏ရှည်လျားသောကုဒ်လိုင်းပေါင်း 1,20,000 သည် လုပ်ဆောင်ရန် အချိန်ယူသည်။
• Hadoop သည် အချိန်နှင့်တပြေးညီ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုများကို မပေးနိုင်ပါ။

Apache Spark ဂေဟစနစ်

Apache Spark သည် Hadoop ၏အားနည်းချက်များကိုဖယ်ရှားရန်အတွက်တည်ဆောက်ထားသော open-source processing framework တစ်ခုလည်းဖြစ်သည်။

Hadoop နှင့်အထက် ၎င်း၏အကျိုးကျေးဇူးများ ပါဝင်သည်။

• ကုဒ်လိုင်းပေါင်း 20,000 သာရှိသဖြင့် Spark သည် ပိုမိုမြန်ဆန်စွာ လည်ပတ်နိုင်သည်။
• ဒစ်ခ်လုပ်ဆောင်စရာများသို့ ဖတ်ရှု-ရေးသည့် အရေအတွက် လျော့နည်းလာသည်နှင့်အမျှ အပလီကေးရှင်းများသည် မှတ်ဉာဏ်တွင် 100x နီးပါး ပိုမြန်လာပြီး ဒစ်ပေါ်တွင် 10 ဆ ပိုမြန်သည်။
• ၎င်းသည် များပြားလှသော ဒေတာရင်းမြစ်များမှ ဒေတာလုပ်ဆောင်ခြင်းကို ပံ့ပိုးပေးပြီး တစ်ခုတည်းသော အလုပ်အသွားအလာတွင် ပေါင်းစပ်ထားသည်။ Spark ၏ ဖြန့်ဝေထားသော stream နှင့် batch data processing သည် ကြီးမားသော data volumes များကို တွက်ချက်ခြင်းနှင့် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းအတွက် အလိုအလျောက် scalability ကို ပံ့ပိုးပေးပါသည်။
• Spark သည် ဒေတာ၏ petabytes ကိုပင် အချိန်နှင့်တပြေးညီ ဒေတာနှင့်အတူ တပြိုင်နက်တည်း လုပ်ဆောင်နိုင်ပြီး မြင့်မားသော လုပ်ဆောင်မှုအမြန်နှုန်းအတွက် ဖြန့်ဝေထားသော အစုအဝေးမှတ်ဉာဏ်တွင် ဒေတာကို သိမ်းဆည်းနိုင်သည်။
• ၎င်း၏ မမ်မိုရီအတွင်း ထပ်တလဲလဲ ကွန်ပြူတာသည် ပိုမိုမြန်ဆန်သော ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုများကို ပံ့ပိုးပေးသည်။
• Apache Spark သည် အလုပ်တာဝန်အမျိုးမျိုးကို ကိုင်တွယ်ဖြေရှင်းနိုင်သောကြောင့် - အသုတ်လိုက်၊ အပြန်အလှန်တုံ့ပြန်မှု၊ ထပ်ခါထပ်ခါ နှင့် တိုက်ရိုက်လွှင့်ခြင်း။
• မန်မိုရီတွင် ဒေတာသိမ်းဆည်းမှုသည် စာဖတ်ရေးစက်ဝန်းများကို လျှော့ချပေးကာ ၎င်းသည် အပလီကေးရှင်းများကို မန်မိုရီတွင် 100x အထိ ပိုမြန်စေပြီး Hadoop ထက် 10 ဆ ပိုမိုမြန်ဆန်သော ဒစ်ခ်ပေါ်ရှိ အက်ပ်လီကေးရှင်း Big Data framework တစ်ခုဖြစ်လာစေသည်။
• Spark သည် အချိန်နှင့်တပြေးညီ လျင်မြန်စွာ တိုက်ရိုက်ကြည့်ရှုနိုင်သော ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုများကို ပံ့ပိုးပေးကာ Data Science လုပ်ငန်းဆောင်တာများအတွက် ဦးစားပေး ဒေတာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုအင်ဂျင်ဖြစ်သည်။
• ထပ်ခါထပ်ခါ သင်ယူမှုအတွက် ၎င်း၏ စက်သင်ယူမှုစာကြည့်တိုက်လည်း ရှိသည်။
• in-memory computing သည် Big Data ၏ သိုလှောင်မှုနှင့် လုပ်ငန်းစဉ်များကို အချိန်နှင့်တပြေးညီ လွယ်ကူချောမွေ့စေသည်။

အခြားကွဲပြားချက်မှာ Spark သည် YARN သို့မဟုတ် MapReduce ကို အသုံးပြု၍ လက်ရှိ Hadoop အစုအဝေးများပေါ်တွင် သီးခြားလုပ်ဆောင်နိုင်သည်။

သို့သော် အားနည်းချက်များသည် အထောက်အထားစိစစ်ခြင်းတစ်ခုတည်းသာရှိသောကြောင့် လုံခြုံမှုနည်းပါးပါသည်။ ကြီးမားသော RAM နှင့် အစုအဝေးများစွာကို အသုံးပြုထားသောကြောင့် Spark သည် ဖြန့်ကျက်မှုအတွက်လည်း ပိုစျေးကြီးပါသည်။

Hadoop သို့မဟုတ် Apache Spark- ယနေ့လေ့လာရန်

လုပ်ငန်းအခြေအနေများနှင့် အက်ပ်လီကေးရှင်းများတစ်လျှောက်တွင် Big Data ကို ကုမ္ပဏီများက ဖျက်ဆီးမှုများ ပိုများလာသည်။ Hadoop နှင့် Apache Spark နှစ်ခုလုံးသည် ၎င်းတို့၏ကိုယ်ပိုင်စွမ်းရည်များနှင့်အတူ၊ သင့်လျော်သောမူဘောင်တစ်ခု၏ နောက်ဆုံးရွေးချယ်မှုသည် ကွန်ပျူတာမြန်နှုန်း၊ ဒေတာတူးဖော်မှု၊ သိုလှောင်မှု၊ ပိုင်းခြားစိတ်ဖြာမှုနှင့် စက်သင်ယူမှုပံ့ပိုးမှုဆိုင်ရာ စိန်ခေါ်မှုများအထိ အကျုံးဝင်သည်။ မူဘောင်နှစ်ခုစလုံးသည် သီးခြားစီးပွားရေးလုပ်ငန်းများကိုသာ လိုက်လျောညီထွေဖြစ်စေသော ကိရိယာများကို ပံ့ပိုးပေးသည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ IoT ကွန်ရက်များမှ ကြီးမားသောဒေတာစီးကြောင်းများကို အချိန်နှင့်တပြေးညီတွက်ချက်ရန်အတွက် Apache Spark သည် အသင့်တော်ဆုံးဖြစ်သည်ဟု ယူဆပါသည်။ Spark သည် Hadoop ၏ အားနည်းချက်များစွာကို ဖယ်ရှားခဲ့ပြီး၊ ထို့ကြောင့် Big Data လုပ်ဆောင်ခြင်းနှင့် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းအတွက် ရေပန်းစားသော go-to big data tool အဖြစ် ပေါ်ထွက်လာခဲ့သည်။

လုပ်ငန်းအခြေအနေများနှင့် အက်ပ်လီကေးရှင်းများတစ်လျှောက် Big Data ကို ဖြတ်ကျော်နေသည့် ကုမ္ပဏီများသည် ပိုများလာသဖြင့် Hadoop နှင့် Apache Spark နှစ်ခုစလုံးကို လုပ်ငန်းတိုးတက်မှုအတွက် အသုံးချလျက်ရှိသည်။ သို့သော်၊ သင့်လျော်သောမူဘောင်တစ်ခု၏ နောက်ဆုံးရွေးချယ်မှုသည် တွက်ချက်မှုအမြန်နှုန်း၊ ဒေတာတူးဖော်မှု၊ သိုလှောင်မှု၊ ပိုင်းခြားစိတ်ဖြာမှုနှင့် စက်သင်ယူမှုပံ့ပိုးမှု၏ စိန်ခေါ်မှုများအတွက် အကျုံးဝင်ပါသည်။

ဤဘောင်နှစ်ခုသည် သီးခြားစီးပွားရေးလုပ်ငန်းများကိုသာ လိုက်လျောညီထွေဖြစ်စေသော ကိရိယာများကို ပံ့ပိုးပေးသည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ IoT ကွန်ရက်များမှ ဒေတာစီးကြောင်းများကို အချိန်နှင့်တပြေးညီတွက်ချက်ခြင်းသည် Apache Spark ကို တောင်းဆိုသည်။ Spark သည် Hadoop ၏ အားနည်းချက်များစွာကို ဖယ်ရှားခဲ့ပြီး၊ ထို့ကြောင့် Big Data လုပ်ဆောင်ခြင်းနှင့် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းအတွက် လူကြိုက်များသော Go-to Big Data tool အဖြစ် ပေါ်ထွက်လာခဲ့သည်။

ကုမ္ပဏီများသည် ကုန်ကျစရိတ်၊ စွမ်းဆောင်ရည်၊ လုံခြုံရေးတို့နှင့်လည်း ပါ၀င်သည်။ Big Data framework ကို ဖြန့်ကျက်ရာတွင် အသုံးပြုရလွယ်ကူခြင်း။ မြင့်မားသောစွမ်းဆောင်ရည်နှင့် ကွန်ပျူတာအမြန်နှုန်းများကြောင့် Apache Spark သည် ရွေးချယ်စရာ platform တစ်ခုဖြစ်သည်။ သို့သော်၊ ကုန်ကျစရိတ်ထည့်သွင်းစဉ်းစားခြင်းဆိုင်ရာစည်းမျဉ်းအရ Hadoop သည်၎င်းကတည်းကအဆင့်သတ်မှတ်ချက်ပိုမိုမြင့်မားသည်။ ဒေတာလုပ်ဆောင်ခြင်းအတွက် on-disk သိုလှောင်မှုအပေါ် မူတည်သည်။ RAM နှင့် cluster အများအပြားကို အသုံးပြုသည့် Spark တွင် လုပ်ဆောင်သည့် ကုန်ကျစရိတ်များသည်လည်း နည်းပါးသည်။

ကုမ္ပဏီများ၏ စီမံဆောင်ရွက်မှု လိုအပ်ချက်မှာလည်း ကွဲပြားသည်။ အချိန်နှင့်တစ်ပြေးညီ မမ်မိုရီအတွင်း အသုတ်လိုက်လုပ်ဆောင်ခြင်းမှာ ဦးစားပေးဖြစ်ပြီး Spark သည် ထူးချွန်သည်။ သို့သော်၊ ရည်ရွယ်ချက်မှာ ဒေတာများကို disk များပေါ်တွင် သိမ်းဆည်းရန်နှင့် ဖြန့်ဝေထားသော ပတ်ဝန်းကျင်တွင် အစီအစဥ်အပြိုင် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာရန်ဖြစ်ပြီး Hadoop သည် ထိုကဲ့သို့ linear data processing အတွက် အကောင်းဆုံးဖြစ်သည်။

Hadoop ကို အချိန်ကန့်သတ်ချက်မရှိသည့်နေရာတွင်လည်း အသုံးပြုပြီး data processing သည် historical data မှဖြစ်သည်။ ဂရပ်-အပြိုင်လုပ်ဆောင်မှု၊ အချိန်နှင့်တစ်ပြေးညီ တိုက်ရိုက်ထုတ်လွှင့်မှုဒေတာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုနှင့် ML အပလီကေးရှင်းများ Spark လိုအပ်သည့် မည်သည့်အလုပ်မဆို Spark ကို ပိုနှစ်သက်သည်။

ယနေ့ ကျွမ်းကျင်အောင် လုပ်ရမည့် နည်းပညာသည် ဤဘောင်များ နှင့် သင်၏ အသက်မွေးဝမ်းကြောင်း အလုပ်အတွက် ရည်မှန်းထားသည့် ကုမ္ပဏီများနှင့် အကောင်အထည်ဖော်သော Bog Data ကိရိယာများအကြောင်း သင့်အသိပညာအပေါ်တွင် များစွာမူတည်ပါသည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ အကယ်၍ သင်သည် Uber၊ Pinterest၊ Netflix၊ Twitter၊ Spotify၊ AWS၊ Cloudera၊ IBM နှင့် Microsoft ကဲ့သို့သော ကုမ္ပဏီများတွင် သက်ဆိုင်ရာ အလုပ်အခန်းကဏ္ဍတစ်ခုအတွက် လျှောက်ထားရန် စီစဉ်ထားပါက၊ သင်သည် Hadoop အကြောင်း လေ့လာရပါမည်။ Oracle၊ Cisco၊ Hortonworks၊ Verizon၊ Amazon၊ eBay၊ TripAdvisor၊ Netflix၊ Yahoo၊ Roche၊ Alibaba နှင့် Pinterest ကဲ့သို့သော ထိပ်တန်းကစားသမားများအတွက် ရည်ရွယ်ထားပါက သင်၏ Big Data သင်ယူမှုမျဉ်း၏ တစ်စိတ်တစ်ပိုင်းဖြစ်သော Apache Spark ကို ပြုလုပ်ပါ။

ပြီးခဲ့သောနှစ်အနည်းငယ်အတွင်း Apache သည် Hadoop ဂေဟစနစ်ဖြင့် လုပ်ဆောင်နိုင်သော ဆက်စပ်ဆော့ဖ်ဝဲလ်စနစ်များနှင့် အစိတ်အပိုင်း 50 ကျော်ကို ထုတ်ပြန်ခဲ့သည်။ ရောင်းချသူများသည် Big Data ပတ်၀န်းကျင်အတွက် လုပ်ငန်းအဆင့်ပံ့ပိုးမှုဖြင့် UI နှင့် extension များကို ထုပ်ပိုးထားသည်။ ၎င်းသည် Hadoop နှင့် Apache Spark ကိုအသုံးချခြင်းအတွက် ရွေးနုတ်ခြင်းအင်္ဂါရပ်အဖြစ်လည်း ပေါ်ထွက်လာခဲ့သည်။

ကောက်ချက်

Hadoop နှင့် Spark တို့၏ ကျော်ကြားမှုသည် Big Data ကျွမ်းကျင်မှုများအတွက် ကြီးမားသော လိုအပ်ချက်ကို တွန်းအားပေးခဲ့သည်။ Java၊ MapReduce နှင့် YARN အသိပညာသည် Hadoop ကိုကျွမ်းကျင်လိုသူများအတွက်အလုပ်စျေးကွက်တွင်တောင်းဆိုမှုမြင့်မားသည်။ Data Engineering ကျွမ်းကျင်မှု၊ Scala ပရိုဂရမ်းမင်း၊ MLlib အသိပညာ၊ GraphX ​​တွက်ချက်မှုနှင့် Spark SQL ရှိသူတို့သည် Apache Spark ကို ကျွမ်းကျင်ပိုင်နိုင်လိုပေမည်။ အဆုံးစွန်အားဖြင့်၊ ၎င်းသည် သင်၏ သင်ယူမှုစိတ်ဝင်စားမှုနှင့် Big Data နည်းပညာဘောင်တွင် သင်ထည့်သွင်းထားသည့် ကြိုးစားအားထုတ်မှုအပေါ် မူတည်ပါသည်။