Przetwarzanie rozproszone stanowi podstawę większości współczesnych architektur data lake, umożliwiając analizę wolumenów danych przekraczających możliwości pojedynczego serwera.

Idea przetwarzania rozproszonego

Przetwarzanie rozproszone polega na podziale zadania obliczeniowego na mniejsze fragmenty, wykonywane równolegle na wielu maszynach połączonych w klaster. Podejście to pozwala na skalowanie mocy obliczeniowej poprzez dodawanie kolejnych maszyn do klastra, zamiast zwiększania mocy pojedynczego serwera.

Articles published on this website summarize publicly available information, industry research and educational materials.

Model Hadoop i MapReduce

Hadoop, wraz z modelem programowania MapReduce, był jedną z pierwszych powszechnie stosowanych platform do przetwarzania rozproszonego dużych zbiorów danych. Model ten dzieli przetwarzanie na etap „map”, przekształcający dane wejściowe, oraz etap „reduce”, agregujący wyniki cząstkowe.

Model Spark

Apache Spark stanowi rozwinięcie koncepcji przetwarzania rozproszonego, wprowadzając przetwarzanie danych w pamięci operacyjnej, co w wielu scenariuszach pozwala na znacznie szybsze wykonanie zadań analitycznych w porównaniu z klasycznym modelem MapReduce opartym na odczycie i zapisie danych z dysku pomiędzy kolejnymi etapami przetwarzania.

Najczęściej zadawane pytania

Czy przetwarzanie rozproszone jest konieczne w każdym wdrożeniu data lake?

Nie — konieczność zastosowania przetwarzania rozproszonego zależy od wolumenu i charakterystyki przetwarzanych danych. W mniejszych wdrożeniach wystarczające mogą okazać się prostsze narzędzia analityczne.

Czy Spark zastępuje Hadoop?

Spark może działać niezależnie lub jako silnik przetwarzania współpracujący z systemem plików rozproszonych wykorzystywanym przez Hadoop, w zależności od konfiguracji danego środowiska.