Big Data Battle: Hópvinnsla vs straumvinnsla

Ert þú að reyna að skilja Big Data og Data Analytics, en rugla saman við vinnslu hópupplýsinga og streyma gagnavinnslu? Ef svo er er þetta blogg fyrir þig!

Í dag eru verktaki að greina Terabytes og Petabytes af gögnum í Hadoop vistkerfinu. Mörg verkefni treysta til að flýta fyrir þessari nýjung. Öll þessi verkefni reiða sig á tvo þætti. Þeir eru :

  • Hópvinnsla
  • Straumvinnsla

Hvað er hópvinnsla?

Hópur vinnsla er þar sem vinnsla gerist af blokkum af gögnum sem hafa þegar verið geymd á tímabili. Til dæmis að vinna úr öllum viðskiptum sem hafa verið framkvæmd af meiriháttar fjármálafyrirtæki á einni viku. Þessi gögn innihalda milljónir skráa á dag sem hægt er að geyma sem skrá eða skrá o.fl. Þessi sérstaka skrá verður í vinnslu í lok dags fyrir ýmsar greiningar sem fyrirtækið vill gera. Það tekur augljóslega mikinn tíma fyrir að vinna úr þessari skrá. Það væri það sem hópvinnsla er :)

Hadoop MapReduce er besti ramminn til að vinna úr gögnum í lotum. Eftirfarandi mynd gefur þér nákvæmar skýringar á því hvernig Hadoop vinnur gögn með MapReduce.

Að vinna úr gögnum með MapReduce

Hópvinnsla virkar vel við aðstæður þar sem þú þarft ekki rauntíma greiningar niðurstöður og þegar það er mikilvægara að vinna úr miklu magni af gögnum til að fá ítarlegri innsýn en það er að fá skjótan greiningarárangur.

Hvað er straumvinnsla?

Straumvinnsla er gullinn lykill ef þú vilt fá greiningarárangur í rauntíma. Straumvinnsla gerir okkur kleift að vinna úr gögnum í rauntíma þegar þau koma og greina fljótt aðstæður á litlu tímabili frá því að við fengum gögnin. Straumvinnsla gerir þér kleift að fæða gögn í greiningartæki um leið og þau myndast og fá augnablik greiningarárangur. Það eru til margar vinnslupallar fyrir opinn uppsprettu eins og Apache Kafka, Apache Flink, Apache Storm, Apache Samza o.fl. Ég myndi mæla með WSO2 Stream Processor (WSO2 SP), vinnslupallinum með opnum uppsprettum sem ég hef hjálpað við að smíða. WSO2 SP getur innbyrt gögn frá Kafka, HTTP beiðnum, skilaboðamiðlara. Þú getur spurt fyrir gagnastrauminn með því að nota „Á SQL“ tungumál. Með aðeins tveimur vöruþjónum getur það veitt mikið framboð og séð um 100K + TPS afköst. Það getur umfangsmikið allt að milljónir TPS ofan á Kafka. Ennfremur, viðskiptareglur framkvæmdastjóri WSO2 SP gerir þér kleift að skilgreina sniðmát og búa til viðskiptareglur úr þeim fyrir mismunandi sviðsmyndir með sameiginlegum kröfum.

Straumvinnsla er gagnleg fyrir verkefni eins og uppgötvun svika. Ef þú streymir úr vinnslu gagna geturðu greint frávik sem merki um svik í rauntíma og stöðvað síðan sviksamleg viðskipti áður en þeim er lokið.

Eftirfarandi mynd gefur þér nákvæma skýringu á því hvernig Neistaferli vinnur gögn í rauntíma.

Ástæðan fyrir straumvinnslu er svo hröð er vegna þess að hún greinir gögnin áður en þau lenda á disknum.

Fyrir frekari upplýsingar WSO2 hefur kynnt WSO2 svik uppgötvun Lausn. Það er smíðað með WSO2 gagnagreiningarpalli sem samanstendur af bæði hópgreining og rauntíma greining (straumvinnsla).

Munurinn á hópvinnslu og straumvinnslu

Núna hefurðu nokkurn grunnskilning á því hvað hópvinnsla og straumvinnsla er. Við skulum kafa inn í umræðuna um hóp samanborið við straum

Í hópvinnslu vinnur það yfir öll eða flest gögn en í straumvinnslu vinnur hún yfir gögn á rúlluglugga eða nýjustu skránni. Þannig að hópvinnsla annast stóran hóp af gögnum meðan straumvinnsla annast einstakar skrár eða örflokka af fáum gögnum.

Þegar um er að ræða árangur verður seinkun lotuvinnslunnar í nokkrar mínútur til klukkustundir á meðan seinkun straumvinnslunnar er í sekúndur eða millisekúndur.

Í lok dags mun traustur verktaki vilja skilja bæði vinnuflæði. Það mun allt fara niður á notkunarmálið og hvernig annað hvort vinnuflæði mun hjálpa til við að ná viðskiptamarkmiðinu.