हडूप बनाम अपाचे स्पार्क के बीच अंतर
डेटा क्रांति पहले ही दुनिया भर में शुरू हो चुकी है। पिछले दो वर्षों में, डेटा अविश्वसनीय तरीके से विस्फोट हुआ है और इस अवधि के दौरान दुनिया भर में उपलब्ध लगभग 9 0 प्रतिशत डेटा बनाया गया था। डेटा के इस विस्फोट के परिणामस्वरूप इस डेटा को संग्रहीत करने की नई तकनीकों का उदय हुआ है। डेटा विस्फोट के साथ बढ़ने वाला एक और पहलू वह तरीका है जिसमें डेटा संग्रहीत किया जाता है। डेटा कई शिष्टाचार में संग्रहीत किया जाता है और समय के साथ डेटा भंडारण की लागत भी एक कठोर तरीके से कम हो गई है। आईडीसी के अनुसार, डिजिटल ब्रह्मांड 2005 में करीब 1000 एक्साबाइट्स से बढ़कर 2015 में 8000 एक्साबाइट तक बढ़ गया है। इसका मतलब है कि डेटा और डेटा जो इन डेटा को स्टोर करते हैं, हर दिन बढ़ रहे हैं।
तो बिग डेटा वास्तव में क्या है?
बिग डेटा एक बड़ा बज़्ज़ वर्ड है जो संगठनों और कंपनियों को बड़ी मात्रा में डेटा की समझ में मदद करता है। पिछले दशक में इसे बहुत ध्यान दिया गया है और सरल शब्दों में, इसे बिग डेटा के रूप में परिभाषित किया गया है जो कि एक कंपनी के लिए इतना बड़ा है कि इसे पारंपरिक स्रोतों का उपयोग करके संसाधित नहीं किया जा सकता है। नए उपकरण दैनिक विकसित किए जा रहे हैं ताकि कंपनियां इस बढ़ती मात्रा में डेटा को समझ सकें। यही कारण है कि बिग डेटा सबसे बड़ा तकनीकी रुझान है जो दुनिया भर में ब्रांडों और कंपनियों के परिणामों को प्रभावित करेगा।
बिग डेटा का आकार क्या है और यह क्षेत्र कितनी तेजी से बढ़ रहा है?
प्रौद्योगिकी ने हमेशा दुनिया भर के ब्रांडों और कंपनियों के कामकाज में एक अभिन्न हिस्सा निभाया है। ऐसा इसलिए है क्योंकि तकनीक कंपनियों को अपने मुनाफे और उत्पादकता को प्रभावी ढंग से बढ़ाने में मदद करती है। उदाहरण के लिए, अपनी प्रस्तुति में, केग क्रुगर ने वर्णन किया है कि अमेरिकी जनगणना ने होलीरिथ टैबलेटिंग सिस्टम का उपयोग कैसे किया जहां बहुत से डेटा को यांत्रिक तरीके से सारणीबद्ध किया जाना था। भारी मात्रा में डेटा से निपटने के लिए, होलरथ को कंप्यूटिंग टैबलेटिंग रिकॉर्डिंग कॉर्पोरेशन बनाने के लिए तीन अन्य कंपनियों के साथ जोड़ा गया था, जिसे आज आईबीएम या अंतर्राष्ट्रीय व्यापार मशीन कहा जाता है ।
डेटा बाइट्स में मापा जाता है जो एक इकाई है जिसका उपयोग डिजिटल जानकारी को मापने के लिए किया जाता है। क्षेत्र में, 8 बिट एक बाइट के बराबर है। गीगाबाइट्स से पेटबाइट्स तक, बिग डेटा की दुनिया का विस्तार हो रहा है। डेटा के कुछ मूल्यों को गीगाबाइट, टेराबाइट, पेटबाइट और एक्साबाइट कहा जाता है।
चीजों को परिप्रेक्ष्य में रखने के लिए, एक गीगाबाइट 1024 मेगाबाइट के बराबर है जो एक डीवीडी में संग्रहीत डेटा होता है जबकि एक पेटबाइट सीडी पर संग्रहीत डेटा की मात्रा 2 मील ऊंची या एचडी टीवी वीडियो के 13 साल के लायक है जबकि एक एक्साबाइट है एक अरब गीगाबाइट के बराबर।
नोट: एक बिग डेटा बनें हडूप विशेषज्ञ
हडूप अनुप्रयोगों के कोडिंग और प्रोग्रामिंग सीखें। हडूप बुनियादी ढांचे का कार्यान्वयन। एचबीएएस, हाइव, पिग, महाउट जैसे हडूप कौशल सीखें।
बिग डेटा की कुछ प्रमुख विशेषताओं का उल्लेख नीचे दिया जा सकता है:
- डेटाकी मात्रा : डेटा की मात्रा बिग डेटा की सबसे बड़ी विशेषताओं में से एक है। जब डेटा का आकार और क्षमता बड़ी होती है, तो बिग डेटा कहने पर उन्हें योग्यता प्राप्त करने की अधिक संभावना होती है। बिग डेटा नाम में शब्द शामिल है और यह स्वयं आकार की विशेषता है।
- डेटा की विविधता:बिग डेटा की एक और विशेषता विविधता है। यह भी महत्वपूर्ण है कि डेटा विश्लेषण को डेटा पर आयोजित किया जाना चाहिए। इसके अलावा, यह भी महत्वपूर्ण है कि विश्लेषकों ने मूल्यवान अंतर्दृष्टि को आकर्षित करने के लिए कहा गया डेटा उपयोग करने में सक्षम हैं जो बदले में कंपनी को अपने लक्ष्यों और उद्देश्यों को प्राप्त करने में मदद कर सकता है।
- डेटा की वेग:यहां शब्द वेग उस गति को संदर्भित करता है जिस पर डेटा उत्पन्न होता है और संसाधित होता है। यह बेहद महत्वपूर्ण है क्योंकि जिस डेटा में डेटा संसाधित होता है, वह कंपनियों को अपने लक्ष्यों को प्राप्त करने में मदद करने में एक प्रमुख भूमिका निभाता है। तेजी से डेटा संसाधित किया जाता है तेजी से कंपनियां एक प्रभावी फैशन में विकास के अगले चरण तक पहुंचने में सक्षम हो जाएंगी।
- परिवर्तनीयता:बिग डेटा की एक और विशेषता भिन्नता है। इसका मतलब है कि डेटा को अप्रभावी फैशन में प्रबंधित करना है ताकि उनमें कोई असंगतता न हो। डेटा की एक असंगतता प्रभावी ढंग से संभाली जानी चाहिए ताकि यह किसी भी स्तर पर डेटा की गुणवत्ता को प्रभावित न करे।
- डेटा की जटिल प्रकृति:कंपनियां और ब्रांड आज कई स्रोतों से आने वाले डेटा का प्रबंधन करते हैं। इन आंकड़ों को लिंक, कनेक्ट और सहसंबंधित करने की आवश्यकता है ताकि कंपनियां इन अंतर्दृष्टि को समझ सकें और प्रभावी अभियान और योजना बनाने के लिए उनका उपयोग कर सकें। यही कारण है कि जटिलता बिग डेटा की सबसे अभिन्न विशेषताओं में से एक है।
इसलिए, यह कोई आश्चर्य की बात नहीं है कि बिग डेटा कई रूपों में कंपनियों के कामकाज को प्रभावित करने के लिए सबसे बड़े कारकों में से एक है। कई उद्योगों में, दोनों संपन्न कंपनियां और स्टार्टअप नए डेटा की शक्ति का उपयोग ऐसे समाधान बनाने के लिए कर रहे हैं जो अभिनव और प्रतिस्पर्धी हैं। उदाहरण के लिए, स्वास्थ्य डेटा उद्योग को बिग डेटा समाधानों के उपयोग से काफी फायदा हुआ है। इस उद्योग में, डेटा अग्रणी चिकित्सकीय परीक्षणों के परिणामों का प्रभावी ढंग से विश्लेषण कर रहे हैं और इस प्रकार नए लाभ और दवाइयों और टीकों के जोखिमों की खोज कर रहे हैं। बड़े परीक्षण समाधानों का उपयोग करने वाले ये परीक्षण नैदानिक परीक्षणों की तुलना में बहुत अधिक बड़े पैमाने पर हैं, जिससे स्वास्थ्य देखभाल उद्योग अपनी क्षमता का विस्तार करने और प्रभावी फैशन में असीमित अवसरों को परेशान करने की इजाजत देता है। अन्य उद्योग भी धीरे-धीरे जाग रहे हैं और सभी आकारों और क्षेत्रों की कंपनियों से डेटा तकनीकों में वृद्धि हुई है। इस तरह के ज्ञान ब्रांडों को अपने वर्तमान दर्शकों के लिए नए और अभिनव उत्पादों की पेशकश करने की अनुमति नहीं दे रहे हैं बल्कि भविष्य के उपयोग के लिए अभिनव डिजाइन भी बना सकते हैं।
कई संगठन आज बहुत सारी जानकारी प्रवाह के बीच में हैं जहां उत्पादों और सेवाओं, खरीदारों और विक्रेताओं के बारे में डेटा, उपभोक्ताओं के इरादे दूसरों के बीच उचित तरीके से अध्ययन किया जाना चाहिए। यदि ब्रांड भविष्य के बाजारों में जीवित रहना चाहते हैं, तो वे प्रभावी और सफल फैशन में बिग डेटा द्वारा दी गई क्षमताओं का उपयोग करने में सक्षम होना चाहिए। बिग डेटा गोद लेने के सबसे महत्वपूर्ण पहलुओं में से एक यह ढांचा है कि कंपनियां अपने उपयोग के लिए अपनाना चाहेंगे। बाजार में मौजूद सबसे लोकप्रिय बिग डेटा ढांचे में से दो में हडूप और स्पार्क शामिल हैं। जबकि स्पार्क ने हडूप को सबसे सक्रिय ओपन सोर्स के रूप में पीछे छोड़ दिया है, इन दोनों ढांचे का उपयोग पूरे क्षेत्रों में कई कंपनियों द्वारा किया जाता है। जबकि हडूप बनाम अपाचे स्पार्क के बीच तुलना वास्तव में संभव नहीं है, इन दोनों प्रणालियों में कुछ समान उपयोग और कार्य हैं।
हडूप बनाम अपाचे स्पार्क इंफोग्राफिक्स
हडूप बनाम अपाचे स्पार्क के बीच शीर्ष 6 तुलना नीचे दी गई है
हडूप बनाम अपाचे स्पार्क दोनों बिग डेटा ढांचे हैं और इनमें से कुछ सबसे लोकप्रिय टूल और तकनीकें हैं जो ब्रांड बिग डेटा से संबंधित कार्यों को संचालित करने के लिए उपयोग कर सकते हैं।
डौग कटिंग और माइक कैफेरेला द्वारा निर्मित, हडूप वर्ष 2006 में बनाया गया था। उस समय, इसे नच सर्च इंजन प्रोजेक्ट के वितरण के समर्थन के लिए विकसित किया गया था। बाद में यह सबसे महत्वपूर्ण बिग डेटा ढांचे में से एक बन गया और हाल ही में यह एक प्रमुख खिलाड़ी के रूप में बाजार पर हावी रहा। दूसरी ओर अपाचे स्पार्क, ओपन सोर्स क्लस्टर कंप्यूटिंग फ्रेमवर्क है जिसे कैलिफ़ोर्निया में एएमपीएलएब में विकसित किया गया था। बाद में इसे अपाचे सॉफ्टवेयर फाउंडेशन को दान दिया गया, जहां यह आज भी बना हुआ है। एन फरवरी 2014, हडूप बनाम अपाचे स्पार्क परियोजना बन गया और बाद में उसी वर्ष नवंबर में, डाटाबेसिक्स की इंजीनियरिंग टीम ने स्पार्क फ्रेमवर्क के उपयोग के साथ बड़े सक्षम सॉर्टिंग में एक नया रिकॉर्ड स्थापित किया।
जबकि हडूप बनाम अपाचे स्पार्क प्रतियोगियों की तरह लग सकता है, वे एक ही कार्य नहीं करते हैं और कुछ स्थितियों में भी एक साथ काम कर सकते हैं। हालांकि यह बताया गया है कि कुछ मामलों के परिदृश्य में स्पार्क हडूप की तुलना में 100 गुना तेजी से काम कर सकता है, इसकी अपनी स्टोरेज सिस्टम नहीं है। यह एक महत्वपूर्ण मानदंड है क्योंकि वितरित भंडारण डेटा परियोजनाओं के सबसे महत्वपूर्ण पहलुओं में से एक है। ऐसा इसलिए है क्योंकि डेटा स्टोरेज फ्रेमवर्क डेटा को बहु-पीईटीए डेटासेट में संग्रहीत करने की इजाजत देता है जो बदले में हार्ड ड्राइव की असीमित संख्या में संग्रहीत किया जा सकता है, जिससे यह बेहद लागत प्रभावी हो जाता है। इसके अतिरिक्त, डेटा ढांचे को प्रकृति में स्केलेबल होना चाहिए ताकि डेटा के आकार के दौरान नेटवर्क में और ड्राइव को जोड़ा जा सके। चूंकि स्पार्क में डेटा स्टोरेज के लिए अपनी प्रणाली नहीं है, इसलिए इस ढांचे के लिए किसी अन्य पार्टी द्वारा प्रदान की जाने वाली आवश्यकता होती है।
स्पीड इसलिए, एक चीज है जो स्पार्क को हडूप पर एक अतिरिक्त बढ़त देती है। क्योंकि स्पार्क वितरित भौतिक भंडारण से उन्हें कॉपी करके अपने कार्यों को संभालता है। चूंकि स्पार्क में कोई धीमी गुंजाइश मैकेनिकल हार्ड ड्राइव नहीं है, इसलिए हडूप की तुलना में यह गति अपने कार्यों को कर सकती है। हडूप के मामले में, डेटा हडूप के मैपरेडस सिस्टम में सहेजा गया है जो प्रत्येक कार्य के बाद भौतिक भंडारण माध्यम पर सभी डेटा को वापस लिखता है। डेटा की यह प्रतिलिपि इसलिए की गई थी ताकि प्रक्रिया के दौरान कुछ गलत होने पर पूर्ण रिकवरी संभव हो। चूंकि इलेक्ट्रॉनिक तरीके से संग्रहीत डेटा अधिक अस्थिर होता है, इसलिए इसे महत्वपूर्ण माना जाता था। स्पार्क सिस्टम के मामले में, डेटा को लचीला वितरित डेटासेट नामक सिस्टम में व्यवस्थित किया जाता है जिसे बड़ी डेटा प्रक्रिया के दौरान कुछ गलत होने पर पुनर्प्राप्त किया जा सकता है।
हडूप से आगे स्पार्क सेट करने वाली एक और चीज यह है कि स्पार्क रीयल-टाइम में कार्यों को संसाधित करने में सक्षम है और उन्नत मशीन सीखने में सक्षम है। रीयल-टाइम प्रोसेसिंग का मतलब है कि उस समय डेटा को विश्लेषणात्मक एप्लिकेशन में दर्ज किया जा सकता है, और अंतर्दृष्टि तुरंत प्राप्त की जा सकती है। इसका मतलब है कि उन अंतर्दृष्टि पर तत्काल कार्रवाई की जा सकती है, जिससे कंपनियों को मौजूदा अवसरों का लाभ उठाने की अनुमति मिलती है। इसके अलावा, मशीन शिक्षा एल्गोरिदम के रूप में परिभाषित किया गया है जो स्वयं के लिए सोच सकते हैं, जिससे उन्हें डेटा के बड़े सेट के लिए समाधान तैयार करने की अनुमति मिलती है। यह ऐसी तकनीक है जो उन्नत उद्योगों के केंद्र में है और एक हाथ पर उठने से पहले समस्याओं से निपटने में प्रबंधन में मदद कर सकती है और दूसरी ओर चालक कारों और जहाजों के लिए जिम्मेदार अभिनव तकनीक भी तैयार कर सकती है।
हडूप बनाम अपाचे स्पार्क इसलिए दो अलग-अलग डेटाबेस सिस्टम हैं और यहां कुछ चीजें हैं जो उन्हें अलग करती हैं:
- ये दोनों प्रणालियां अलग–अलग तरीके से काम करती हैं:हडूप बनाम अपाचे स्पार्क बिग डेटा फ्रेमवर्क हैं जिनमें विभिन्न कार्य होते हैं। जबकि हडूप एक वितरित डेटा आधारभूत संरचना है, जो कई नोड्स में विशाल डेटा संग्रह वितरित करता है। इसका मतलब है कि हडूप के उपयोगकर्ताओं को कस्टम हार्डवेयर का निवेश और रखरखाव करने की ज़रूरत नहीं है जो बेहद महंगा है। डेटा को ट्रैक करने और रखने के द्वारा, यह कंपनियों को तेज़ और तेज़ तरीके से ऐसा करने की अनुमति देता है। दूसरी तरफ, स्पार्क एक डाटा प्रोसेसिंग टूल्स है जो वितरित डेटा स्टोरेज पर काम करता है लेकिन स्टोरेज वितरित नहीं करता है।
- बिना किसी सिस्टम के एक सिस्टम का उपयोग करना संभव है:हडूप उपयोगकर्ताओं को केवल स्टोरेज घटक (हडूप वितरित फ़ाइल सिस्टम) प्रदान नहीं करता है, बल्कि मैपरेडस नामक प्रसंस्करण घटक भी प्रदान करता है । इसका मतलब है कि हडूप को खरीदे गए उपयोगकर्ताओं को अपनी प्रसंस्करण आवश्यकताओं के लिए स्पार्क खरीदना नहीं चाहिए। स्पार्क के उपयोगकर्ताओं के साथ, हडूप से संबंधित कुछ भी इंस्टॉल करने की आवश्यकता नहीं है। जैसे कि स्पार्क में फ़ाइल प्रबंधन प्रणाली नहीं होती है, यदि ब्रांडों को एक की आवश्यकता होती है तो वे क्लाउड-आधारित सिस्टम को एकीकृत कर सकते हैं जिसे हडूप से संबंधित नहीं होना चाहिए।
- स्पार्क हडूप की तुलना में बहुत तेज़ है लेकिन सभी संगठनों को इतनी तेज गति से कार्य करने के लिए एनालिटिक्स की आवश्यकता नहीं हो सकती है:मैपरेडस की प्रसंस्करण शैली अच्छी है, लेकिन यदि आपकी कंपनियों के पास अधिक स्थिर हैं, तो वे बैच प्रोसेसिंग के माध्यम से डेटा विश्लेषणात्मक कार्यों का संचालन भी कर सकते हैं। हालांकि, अगर कंपनियों को कारखाने के तल पर सेंसर से डेटा स्ट्रीम करने की आवश्यकता होती है या कई संचालन की आवश्यकता होती है, तो स्पार्क बिग डेटा सॉफ़्टवेयर में निवेश करना सबसे अच्छा है। इसके अलावा, कई मशीन लर्निंग एल्गोरिदम को कई ऑपरेशन की आवश्यकता होती है और स्पार्क टूल के लिए कुछ सामान्य अनुप्रयोगों में ऑनलाइन उत्पाद अनुशंसा, मशीन निगरानी और साइबर सुरक्षा शामिल है।
हडूप बनाम अपाचे स्पार्क वास्तव में बाजार में मौजूद दो प्रमुख बिग डेटा ढांचे हैं। जबकि दोनों हडूप बनाम अपाचे स्पार्क ढांचे को अक्सर प्रभुत्व के लिए लड़ाई में डाला जाता है, फिर भी उनके पास बहुत सारे कार्य होते हैं जो उन्हें अपने प्रभाव के क्षेत्र में बेहद महत्वपूर्ण बनाते हैं। वे अलग-अलग परिस्थितियों में काम करते हैं और आमतौर पर उन कार्यों को निष्पादित करते हैं जो अद्वितीय और विशिष्ट होते हैं।
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यह Hadoop बनाम Apache Spark के लिए एक मार्गदर्शक रहा है। हमने यहां चर्चा की है कि बड़े डेटा का युग कुछ ऐसा है जिसे हर ब्रांड को देखना चाहिए ताकि वे एक प्रभावी फैशन में परिणाम प्राप्त कर सकें क्योंकि भविष्य उन कंपनियों का है जो डेटा से मूल्य निकालते हैं एक सफल फैशन। अधिक जानने के लिए आप नीचे दिए गए Hadoop बनाम Apache Spark लेख को भी देख सकते हैं –
