TOWARDS EFFICIENT BIG DATA ANALYTICS IN REGIONAL SYSTEMS: PRACTICAL INSIGHTS FROM HYBRID ARCHITECTURE DEPLOYMENT

Аннотация

Традиционные архитектуры обработки данных иногда не справляются с потребностями постоянно растущих объёмов данных в быстро развивающейся области аналитики больших данных. В данном исследовании представлен тщательный анализ двух известных платформ для работы с большими данными, таких как Hadoop и Spark, а также совершенно новой гибридной архитектуры, использующей преимущества обеих платформ. Традиционные системы, такие как Hadoop, предлагают большие ёмкости для хранения данных, но часто ограничены низкой скоростью обработки; с другой стороны, Spark отлично справляется с быстрой обработкой данных, но может сталкиваться с проблемами памяти. В нашей работе представлена ​​и применена на практике гибридная система, сочетающая возможности быстрой обработки Spark с масштабируемым хранилищем Hadoop, обеспечивая решение, максимальную скорость и экономию места. В данном исследовании оцениваются эффективность, масштабируемость и производительность каждой системы с использованием теоретических представлений и практических реализаций в нескольких наборах данных и различных регионах, таких как акиматы Алматы, Шымкента и Туркестана. Показано, что гибридная архитектура превосходит конкурентов при выполнении сложных задач анализа больших объёмов данных, обеспечивая значительный прирост масштабируемости, отказоустойчивости и скорости обработки. В данном исследовании показано, как гибридные системы могут помочь обойти недостатки существующих архитектур больших данных. Она также предлагает масштабируемое, эффективное и адаптируемое решение для проблем, которые возникнут в будущем при обработке данных. Гибридная система, сочетающая в себе лучшие стороны Spark и Hadoop, поднимает планку для аналитики больших данных и предоставляет важную информацию для компаний, стремящихся максимально эффективно использовать свои информационные ресурсы.