बिग डेटा बैटल: बैच प्रोसेसिंग बनाम स्ट्रीम प्रोसेसिंग

क्या आप बिग डेटा और डेटा एनालिटिक्स को समझने की कोशिश कर रहे हैं, लेकिन बैच डेटा प्रोसेसिंग और स्ट्रीम डेटा प्रोसेसिंग से भ्रमित हैं? यदि ऐसा है तो यह ब्लॉग आपके लिए है!

आज डेवलपर्स Hadoop Ecosystem में टेराबाइट्स और पेटाबाइट्स डेटा का विश्लेषण कर रहे हैं। कई परियोजनाएँ इस नवाचार को गति देने के लिए निर्भर हैं। ये सभी परियोजनाएं दो पहलुओं पर निर्भर हैं। वो हैं :

  • बैच प्रसंस्करण
  • स्ट्रीम प्रसंस्करण

बैच प्रसंस्करण क्या है?

बैच प्रसंस्करण वह जगह है जहां प्रसंस्करण डेटा के ब्लॉक का होता है जो पहले से ही समय की अवधि में संग्रहीत किया गया है। उदाहरण के लिए, एक प्रमुख वित्तीय फर्म द्वारा एक सप्ताह में किए गए सभी लेनदेन को संसाधित करना। इस डेटा में एक दिन के लिए लाखों रिकॉर्ड होते हैं जिन्हें एक फ़ाइल या रिकॉर्ड आदि के रूप में संग्रहीत किया जा सकता है। यह विशेष फ़ाइल विभिन्न विश्लेषणों के लिए दिन के अंत में प्रसंस्करण से गुजरती है जो फर्म करना चाहता है। जाहिर है कि उस फ़ाइल को संसाधित होने में बड़ी मात्रा में समय लगेगा। यह होगा कि बैच प्रसंस्करण क्या है :)

Hadoop MapReduce बैचों में डेटा संसाधित करने के लिए सबसे अच्छा ढांचा है। निम्न आंकड़ा आपको विस्तृत विवरण देता है कि मैपरेड्यूस का उपयोग करके हडॉप प्रसंस्करण डेटा कैसे।

MapReduce का उपयोग करके डाटा प्रोसेसिंग करना

बैच प्रोसेसिंग उन परिस्थितियों में अच्छी तरह से काम करती है, जहां आपको वास्तविक समय के एनालिटिक्स परिणामों की आवश्यकता नहीं होती है, और जब तेजी से एनालिटिक्स परिणाम प्राप्त करने की तुलना में अधिक विस्तृत जानकारी प्राप्त करने के लिए डेटा की बड़ी मात्रा को संसाधित करना अधिक महत्वपूर्ण होता है।

स्ट्रीम प्रोसेसिंग क्या है?

यदि आप वास्तविक समय में विश्लेषिकी परिणाम चाहते हैं तो स्ट्रीम प्रसंस्करण एक सुनहरी कुंजी है। स्ट्रीम प्रसंस्करण हमें डेटा को वास्तविक समय में संसाधित करने की अनुमति देता है क्योंकि वे डेटा प्राप्त करने के बिंदु से छोटी समय अवधि के भीतर आने और जल्दी से परिस्थितियों का पता लगाते हैं। स्ट्रीम प्रोसेसिंग आपको डेटा को एनालिटिक्स टूल्स में फीड करने की अनुमति देता है जैसे ही वे उत्पन्न होते हैं और तुरंत एनालिटिक्स परिणाम प्राप्त करते हैं। Apache Kafka, Apache Flink, Apache Storm, Apache Samza, आदि जैसे कई ओपन सोर्स स्ट्रीम प्रोसेसिंग प्लेटफॉर्म हैं। मैं WSO2 स्ट्रीम प्रोसेसर (WSO2 SP) की सिफारिश करूँगा, जो मैंने बनाया है, जो ओपन सोर्स स्ट्रीम प्रोसेसिंग प्लेटफॉर्म है। डब्ल्यूएसओ 2 एसपी काफ्का, एचटीटीपी अनुरोधों, संदेश दलालों से डेटा निगलना कर सकता है। आप "स्ट्रीम SQL" भाषा का उपयोग करके डेटा स्ट्रीम को क्वेरी कर सकते हैं। सिर्फ दो कमोडिटी सर्वर के साथ यह उच्च उपलब्धता प्रदान कर सकता है और 100K + TPS थ्रूपुट को संभाल सकता है। यह काफ्का के शीर्ष पर लाखों TPS तक स्केल कर सकता है। इसके अलावा, WSO2 SP के व्यावसायिक नियम प्रबंधक आपको सामान्य आवश्यकताओं के साथ विभिन्न परिदृश्यों के लिए टेम्पलेट्स को परिभाषित करने और उनसे व्यावसायिक नियम बनाने की अनुमति देते हैं।

धोखाधड़ी का पता लगाने जैसे कार्यों के लिए स्ट्रीम प्रसंस्करण उपयोगी है। यदि आप लेनदेन डेटा को स्ट्रीम-प्रोसेस करते हैं, तो आप वास्तविक समय में धोखाधड़ी को इंगित करने वाली विसंगतियों का पता लगा सकते हैं, तो धोखाधड़ी के लेनदेन को पूरा होने से पहले रोक दें।

निम्नलिखित आंकड़ा आपको एक विस्तृत विवरण देता है कि स्पार्क वास्तविक समय में डेटा को कैसे संसाधित करता है।

स्ट्रीमिंग प्रक्रिया बहुत तेज़ है क्योंकि यह डिस्क को हिट करने से पहले डेटा का विश्लेषण करता है।

आपकी अतिरिक्त जानकारी के लिए WSO2 ने WSO2 धोखाधड़ी जांच समाधान पेश किया है। यह WSO2 डेटा एनालिटिक्स प्लेटफॉर्म का उपयोग करके बनाया गया है जिसमें बैच एनालिटिक्स और रियल टाइम एनालिटिक्स (स्ट्रीम प्रोसेसिंग) दोनों शामिल हैं।

बैच प्रसंस्करण और स्ट्रीम प्रसंस्करण के बीच अंतर

अब आपको बैच प्रसंस्करण और स्ट्रीम प्रसंस्करण क्या है की कुछ बुनियादी समझ है। आइए बैच बनाम स्ट्रीम के आसपास बहस में उतरें

बैच प्रोसेसिंग में यह सभी या अधिकांश डेटा पर प्रक्रिया करता है, लेकिन स्ट्रीम प्रोसेसिंग में यह रोलिंग विंडो या सबसे हाल के रिकॉर्ड पर डेटा पर प्रक्रिया करता है। इसलिए बैच प्रोसेसिंग डेटा का एक बड़ा बैच संभालती है जबकि स्ट्रीम प्रोसेसिंग व्यक्तिगत रिकॉर्ड या कुछ रिकॉर्ड के माइक्रो बैच संभालती है।

प्रदर्शन के बिंदु में बैच प्रसंस्करण की विलंबता कुछ मिनटों में होगी जबकि स्ट्रीम प्रसंस्करण की विलंबता सेकंड या मिलीसेकंड में होगी।

दिन के अंत में, एक ठोस डेवलपर दोनों काम प्रवाह को समझना चाहेगा। यह सभी उपयोग के मामले में नीचे आने वाला है और काम के प्रवाह को या तो व्यावसायिक उद्देश्य को पूरा करने में मदद करेगा।