ယနေ့ခေတ် စီးပွားရေးလုပ်ငန်းများအတွက် အရေးပါသော Big Data သည် ၎င်းတို့၏ ထုထည်၊ အမြန်နှုန်းနှင့် အမျိုးအစားစုံလင်သောကြောင့် ရိုးရာနည်းလမ်းများကို အသုံးပြု၍ လုပ်ဆောင်၍မရသော ဒေတာအတွဲများကို ရည်ညွှန်းပါသည်။ Hadoop နှင့် Spark ကဲ့သို့သော လူကြိုက်များသည့် လုပ်ဆောင်ခြင်းကိရိယာများကို အသေးစိတ်စစ်ဆေးနေစဉ်တွင် ဤဘလော့ဂ်ပို့စ်သည် Big Data သည် အဘယ်ကြောင့် အရေးကြီးကြောင်း ရှင်းပြထားသည်။ ၎င်းသည် Hadoop ၏ အားသာချက်များနှင့် အားနည်းချက်များ၊ Spark နှင့် ဒေတာလုပ်ဆောင်ခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်များနှင့် ခေတ်မီအခြားရွေးချယ်စရာများကို နှိုင်းယှဉ်ထားသည်။ ၎င်းသည် ကိရိယာတစ်ခုကို ရွေးချယ်ရာတွင် ထည့်သွင်းစဉ်းစားရန်၊ Hadoop နှင့် Spark အကြား ခြားနားချက်များ၊ အောင်မြင်သော ဗျူဟာများ၊ စီးပွားရေးလောကအပေါ် ၎င်းတို့၏ အကျိုးသက်ရောက်မှုနှင့် ကုန်ထုတ်စွမ်းအားကို တိုးမြင့်စေသည့် ကိရိယာများအကြောင်းကိုလည်း ဆွေးနွေးထားသည်။ အဆုံးစွန်အားဖြင့်၊ မှန်ကန်သောကိရိယာများကိုရွေးချယ်ပြီး Big Data ပရောဂျက်များအတွက် ထိရောက်သောဗျူဟာများဖန်တီးခြင်းသည် ယှဉ်ပြိုင်မှုဆိုင်ရာအားသာချက်များကိုရရှိရန်စီးပွားရေးလုပ်ငန်းများအတွက်အရေးကြီးပါသည်။

Big Data ဆိုတာ ဘာလဲ၊ ဘာကြောင့် အရေးကြီးတာလဲ။

ဒေတာကြီးတွေ Big Data (Big Data) ဆိုသည်မှာ သမားရိုးကျ ဒေတာ စီမံဆောင်ရွက်သည့် ဆော့ဖ်ဝဲဖြင့် လုပ်ဆောင်ရန် အလွန်ကြီးမားသော၊ ရှုပ်ထွေးပြီး လျင်မြန်စွာ စီးဆင်းနေသော ဒေတာအတွဲများကို ရည်ညွှန်းပါသည်။ ဤဒေတာသည် ဖွဲ့စည်းတည်ဆောက်ပုံ (ဥပမာ-ဒေတာဘေ့စ်များရှိ ဇယားများကဲ့သို့)၊ ဖွဲ့စည်းတည်ဆောက်ပုံမရှိသော (စာသားမှတ်တမ်းများ၊ ရုပ်ပုံများ၊ ဗီဒီယိုများ) နှင့် တစ်ပိုင်းဖွဲ့စည်းပုံ (XML၊ JSON ဖိုင်များ) ဖော်မတ်များဖြင့် ဖြစ်နိုင်သည်။ ကြီးမားသောဒေတာ၏ အရွယ်အစား၊ အမျိုးမျိုး၊ အမြန်နှုန်းနှင့် မှန်ကန်မှု (4V စည်းမျဉ်း) သည် သမားရိုးကျနည်းလမ်းများကို အသုံးပြု၍ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာရန်ခက်ခဲစေသည်။ သို့သော်၊ မှန်ကန်သောကိရိယာများနှင့် နည်းစနစ်များဖြင့် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာသောအခါ၊ ၎င်းသည် စီးပွားရေးလုပ်ငန်းများကို အဖိုးတန်သော ထိုးထွင်းသိမြင်မှုများကို ပေးစွမ်းနိုင်ပြီး ယှဉ်ပြိုင်မှုဆိုင်ရာ အားသာချက်များကို ပေးစွမ်းနိုင်သည်။

ဒေတာကြီးတွေ"ကြီးမားသောဒေတာ" ၏အရေးကြီးမှုသည်ယနေ့စီးပွားရေးလုပ်ငန်းများ၏ဆုံးဖြတ်ချက်ချခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်များကိုတိုးတက်ကောင်းမွန်စေသည့်အချက်မှအခြေခံသည်။ ကြီးမားသောဒေတာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းကို ဖောက်သည်၏အပြုအမူကို ပိုမိုနားလည်သဘောပေါက်ခြင်း၊ စျေးကွက်ရှာဖွေရေးဗျူဟာများကို ပိုမိုကောင်းမွန်အောင်ပြုလုပ်ခြင်း၊ လုပ်ငန်းဆောင်ရွက်မှုစွမ်းဆောင်ရည်ကို တိုးမြှင့်ခြင်းနှင့် အန္တရာယ်များကို လျော့ပါးသက်သာစေခြင်းအပါအဝင် နယ်ပယ်များစွာတွင် အသုံးပြုနိုင်သည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ လက်လီကုမ္ပဏီတစ်ခုသည် မည်သည့်ထုတ်ကုန်များကို အတူတကွရောင်းချသည်ကို ဆုံးဖြတ်ရန်နှင့် စတိုးဆိုင်အပြင်အဆင်များကို လိုက်လျောညီထွေဖြစ်အောင် ဖောက်သည်ဝယ်ယူသည့်အလေ့အထများကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာနိုင်သည်။ အလားတူ၊ ငွေရေးကြေးရေးအဖွဲ့အစည်းတစ်ခုသည် ဒေတာကြီးကြီးမားမားခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းဖြင့် လိမ်လည်လှည့်ဖြားသည့်လုပ်ဆောင်ချက်ကို ပိုမိုလျင်မြန်စွာသိရှိနိုင်သည်။

Big Data ၏အဓိကအင်္ဂါရပ်များ

• အတွဲ- ဒေတာအရွယ်အစားသည် terabytes သို့မဟုတ် petabytes အဆင့်တွင်ရှိနိုင်သည်။
• အလျင်- ဒေတာကို ဖန်တီးပြီး စီမံဆောင်ရွက်သည့် မြန်နှုန်းသည် မြင့်မားသည်၊ ၎င်းသည် အချိန်နှင့်တပြေးညီ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှု လိုအပ်နိုင်သည်။
• အမျိုးမျိုး- ၎င်းကို ဖွဲ့စည်းတည်ဆောက်ပုံ၊ ဖွဲ့စည်းတည်ဆောက်ပုံမရှိသော နှင့် တစ်ပိုင်းဖွဲ့စည်းပုံဖော်မတ်များဖြင့် ဖြစ်နိုင်သည်။
• မှန်ကန်မှု- ဒေတာများ၏ ယုံကြည်စိတ်ချရမှုနှင့် တိကျမှုတို့သည် အရေးကြီးပါသည်။ မမှန်ကန်သောဒေတာသည် အထင်မှားစေသောရလဒ်များဆီသို့ ဦးတည်သွားစေနိုင်သည်။
• တန်ဖိုး- ဒေတာမှရရှိသော အချက်အလက်များသည် လုပ်ငန်းအတွက် ပေးဆောင်သည့် တန်ဖိုးဖြစ်သည်။

ဒေတာကြီးတွေဒေတာကြီးကြီးမားမားကို လုပ်ဆောင်ခြင်းနှင့် ပိုင်းခြားစိတ်ဖြာခြင်းတွင် အထူးပြုကိရိယာများနှင့် နည်းပညာများ လိုအပ်သည်။ Hadoop၊ Spark၊ NoSQL databases နှင့် cloud-based solutions များသည် ကြီးမားသော data processing infrastructure ၏ အခြေခံအုတ်မြစ်များဖြစ်သည်။ ဤကိရိယာများသည် ကြီးမားသော ဒေတာအတွဲများကို အပြိုင်လုပ်ဆောင်ခြင်းနှင့် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းတို့ကို လုပ်ဆောင်နိုင်ပြီး စီးပွားရေးလုပ်ငန်းများကို မြန်ဆန်ထိရောက်သော ဆုံးဖြတ်ချက်များချနိုင်ရန် ကူညီပေးသည်။ ထို့အပြင်၊ စက်သင်ယူမှုနှင့် ဉာဏ်ရည်တုဆိုင်ရာ အယ်လဂိုရီသမ်များကို ဒေတာကြီးကြီးမားမားရှိ ရှုပ်ထွေးသောဆက်ဆံရေးများကို ဖော်ထုတ်ရန်နှင့် ခန့်မှန်းချက်များကို ပြုလုပ်ရန်အတွက် အသုံးပြုပါသည်။

Big Data Technologies နှင့် ၎င်းတို့၏ အသုံးပြုမှုဧရိယာများ

နည်းပညာ	ရှင်းလင်းချက်	အသုံးပြုမှုဧရိယာများ
Hadoop	Distributed data processing platform ကို ကြီးမားသော ဒေတာအစုံများကို လုပ်ဆောင်ရန် အသုံးပြုပါသည်။	မှတ်တမ်းခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်း၊ ဒေတာသိုလှောင်ခြင်း၊ သိမ်းဆည်းခြင်း။
မီးပွား	၎င်း၏ မြန်ဆန်ပြီး အချိန်နှင့်တပြေးညီ ဒေတာ စီမံဆောင်ရွက်ပေးသည့်အင်ဂျင်သည် စက်သင်ယူမှုအက်ပ်များအတွက် စံပြဖြစ်သည်။	အချိန်နှင့်တပြေးညီ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှု၊ စက်သင်ယူမှု၊ ဒေတာစီးကြောင်း
NoSQL ဒေတာဘေ့စ်များ	ဖွဲ့စည်းပုံမထားသော နှင့် တစ်ပိုင်းတည်ဆောက်ပုံဒေတာ (MongoDB၊ Cassandra) ကို သိမ်းဆည်းရန်နှင့် လုပ်ဆောင်ရန် အသုံးပြုသည်။	ဆိုရှယ်မီဒီယာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှု၊ IoT ဒေတာသိုလှောင်မှု၊ အကြီးစားဝဘ်အက်ပ်လီကေးရှင်းများ
Cloud Computing (AWS၊ Azure၊ Google Cloud)	၎င်းသည် အရွယ်အစားကြီးမားပြီး ကုန်ကျစရိတ်သက်သာသောနည်းလမ်းဖြင့် ကြီးမားသောဒေတာလုပ်ဆောင်ခြင်းအခြေခံအဆောက်အအုံကို ပံ့ပိုးပေးပါသည်။	ဒေတာသိမ်းဆည်းခြင်း၊ ဒေတာလုပ်ဆောင်ခြင်း၊ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းဝန်ဆောင်မှုများ

ဒေတာကြီးတွေဒေတာကြီးများသည် ယနေ့ခေတ်စီးပွားရေးလောကတွင် အရေးပါသောအခန်းကဏ္ဍမှ ပါဝင်ပါသည်။ ပြိုင်ဆိုင်မှုအသာစီးရရန်၊ ပိုမိုကောင်းမွန်သောဆုံးဖြတ်ချက်များချရန်နှင့် လုပ်ငန်းလည်ပတ်မှုစွမ်းဆောင်ရည်ကိုတိုးမြင့်ရန် ကြီးမားသောဒေတာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုများကို အသုံးချရန် စီးပွားရေးလုပ်ငန်းများအတွက် မရှိမဖြစ်လိုအပ်ပါသည်။ သို့သော်လည်း ဒေတာကြီးများ၏ အလားအလာကို အပြည့်အဝအသုံးချရန်၊ မှန်ကန်သောကိရိယာများ၊ နည်းပညာများနှင့် ဗျူဟာများကို အသုံးချရန် အရေးကြီးပါသည်။

Hadoop ဟူသည် အဘယ်နည်း၊ ၎င်း၏ အားသာချက်များနှင့် အားနည်းချက်များ

Hadoop၊ Big Data ၎င်းသည် အစုအဝေးများကို လုပ်ဆောင်ရန်အတွက် ဒီဇိုင်းထုတ်ထားသော open-source framework တစ်ခုဖြစ်သည်။ ၎င်းကို ဖြန့်ဝေသည့်ပုံစံဖြင့် ဒေတာအများအပြားကို သိမ်းဆည်းရန်နှင့် လုပ်ဆောင်ရန် အသုံးပြုသည်။ Apache Hadoop ပရောဂျက်သည် ဒေတာသိပ္ပံပညာရှင်များနှင့် အင်ဂျင်နီယာများအား ရှုပ်ထွေးသောဒေတာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုများကို လုပ်ဆောင်နိုင်စေမည့် အတိုင်းအတာ၊ ယုံကြည်စိတ်ချရပြီး ကုန်ကျစရိတ်သက်သာသော ဖြေရှင်းချက်တစ်ခု ပေးပါသည်။ Hadoop ၏ အဓိကပန်းတိုင်မှာ ဒေတာများကို သေးငယ်သောအပိုင်းများခွဲ၍ ကွန်ပျူတာများစွာတွင် ဖြန့်ဝေရန်နှင့် ၎င်းတို့ကို ပြိုင်တူလုပ်ဆောင်ပြီး ပိုမိုမြန်ဆန်သောရလဒ်များကို ဖြစ်ပေါ်စေရန်ဖြစ်သည်။

ထူးခြားချက်	ရှင်းလင်းချက်	အကျိုးကျေးဇူးများ
ဖြန့်ဝေဆောင်ရွက်နေပါသည်။	node အများအပြားတွင် ဒေတာကို အပြိုင်လုပ်ဆောင်သည်။	မြန်ဆန်ပြီး အရွယ်အစား ဒေတာ စီမံဆောင်ရွက်ပေးခြင်း။
HDFS (Hadoop Distributed File System)	၎င်းသည် ဒေတာဖြန့်ဝေမှုပုံစံဖြင့် သိမ်းဆည်းထားသည်။	မြင့်မားသောအမှားခံနိုင်ရည်နှင့်ဒေတာထပ်ယူမှု။
မြေပုံလျှော့ချ	ဒေတာလုပ်ဆောင်ခြင်းပုံစံ။	Parallel processing စွမ်းရည်။
YARN (အခြားအရင်းအမြစ်ညှိနှိုင်းသူ)	အရင်းအမြစ်စီမံခန့်ခွဲမှုနှင့် အလုပ်အကိုင်စီစဉ်ခြင်း။	အရင်းအမြစ်များကို ထိရောက်စွာ အသုံးပြုခြင်း။

Hadoop ၏ကျော်ကြားမှု၊ ကုန်ကျစရိတ်ထိရောက်မှု နှင့် ကျွမ်းကျင်ပိုင်နိုင်မှု ၎င်းသည် Hadoop ဂေဟစနစ်နှင့် နီးကပ်စွာဆက်စပ်နေသည်။ ၎င်း၏ ကုန်ပစ္စည်း ဟာ့ဒ်ဝဲတွင် လည်ပတ်နိုင်မှုသည် ကုမ္ပဏီများကို ငွေကုန်ကြေးကျများသော အထူးပြု ဟာ့ဒ်ဝဲတွင် ရင်းနှီးမြှုပ်နှံခြင်း မပြုဘဲ ကြီးမားသော ဒေတာပရောဂျက်များကို အကောင်အထည် ဖော်နိုင်စေပါသည်။ ထို့အပြင် Hadoop ဂေဟစနစ်သည် ကိရိယာအသစ်များနှင့် နည်းပညာများဖြင့် ဆက်တိုက်ပြောင်းလဲနေပြီး Hadoop သည် ကြီးမားသောဒေတာလုပ်ဆောင်ခြင်းနယ်ပယ်တွင် အဓိကကစားသမားဖြစ်လာစေသည်။

• Hadoop ၏အဓိကအားသာချက်များ
• အတိုင်းအတာ- ဒေတာပမာဏ တိုးလာသည်နှင့်အမျှ စနစ်သို့ node အသစ်များကို ပေါင်းထည့်ခြင်းဖြင့် ၎င်းကို အလွယ်တကူ ချိန်ညှိနိုင်သည်။
• ကုန်ကျစရိတ် ထိရောက်မှု- ၎င်းသည် စီးပွားဖြစ် ဟာ့ဒ်ဝဲတွင် အလုပ်လုပ်နိုင်ပြီး ဟာ့ဒ်ဝဲ ကုန်ကျစရိတ်ကို လျှော့ချနိုင်သည်။
• ချို့ယွင်း မှု သည်းခံ မှု - ဒေတာကို node အများအပြားတွင် သိမ်းဆည်းထားသောကြောင့် node တစ်ခုပျက်သွားသော်လည်း ဒေတာဆုံးရှုံးမှုမရှိပါ။
• ပြောင်းလွယ်ပြင်လွယ်- ၎င်းသည် ဖွဲ့စည်းတည်ဆောက်ပုံ၊ တစ်ပိုင်းဖွဲ့စည်းပုံနှင့် ဖွဲ့စည်းတည်ဆောက်ပုံမရှိသော အချက်အလက်များကို လုပ်ဆောင်နိုင်သည်။
• ဒေတာကြီးကြီးမားမား လုပ်ဆောင်ခြင်း- ၎င်းသည် ကြီးမားသော ဒေတာအတွဲများကို လျင်မြန်ထိရောက်စွာ လုပ်ဆောင်နိုင်သည်။
• ပွင့်လင်းသောအရင်းအမြစ်- ၎င်းကို ကြီးမားသော အသိုက်အဝန်းမှ ပံ့ပိုးထားပြီး အဆက်မပြတ် ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်လျက်ရှိသည်။

သို့သော် Hadoop တွင်လည်းအားနည်းချက်အချို့ရှိသည်။ အထူးသဖြင့် အချိန်နှင့်တပြေးညီ မြင့်မားသောဒေတာလုပ်ဆောင်မှုလိုအပ်ချက်များရှိသော application များအတွက် ၎င်းသည် မသင့်လျော်ပါ။ MapReduce ၏ဖွဲ့စည်းပုံသည် ရှုပ်ထွေးသောဒေတာလုပ်ဆောင်မှုအခြေအနေအချို့တွင် စွမ်းဆောင်ရည်ကိုကန့်သတ်နိုင်သည်။ ထို့ကြောင့်၊ Spark ကဲ့သို့သော နည်းပညာအသစ်များကို အချို့ကိစ္စများတွင် Hadoop ၏ အခြားရွေးချယ်စရာများအဖြစ် နှစ်သက်ကြသည်။

Hadoop ၏အဓိကအစိတ်အပိုင်းများ

Hadoop ဂေဟစနစ်တွင် အစိတ်အပိုင်းများစွာ ပါဝင်ပါသည်။ ဤအစိတ်အပိုင်းများသည် ဒေတာကို သိမ်းဆည်းရန်၊ လုပ်ဆောင်ရန်နှင့် စီမံခန့်ခွဲရန် အတူတကွလုပ်ဆောင်သည်။ Hadoop ၏ အဓိက အစိတ်အပိုင်းများတွင် HDFS (Hadoop Distributed File System)၊ MapReduce နှင့် YARN (အခြားအရင်းအမြစ်ညှိနှိုင်းရေးမှူး) တို့ ပါဝင်သည်။ HDFS သည် ဒေတာများကို ဖြန့်ဝေသည့်ပုံစံဖြင့် သိမ်းဆည်းထားပြီး အမှားအယွင်းခံနိုင်ရည်မြင့်မားသည်။ MapReduce သည် အချက်အလက်များကို ပြိုင်တူလုပ်ဆောင်ရန် အသုံးပြုသည့် ပရိုဂရမ်းမင်းပုံစံတစ်ခုဖြစ်သည်။ YARN သည် အစုလိုက်အရင်းအမြစ်များကို စီမံခန့်ခွဲပြီး အလုပ်များကို အချိန်ဇယားဆွဲသည်။

Hadoop၊ ဒေတာကြီးတွေ ၎င်းသည် လုပ်ဆောင်ခြင်းလုပ်ငန်းတွင် မရှိမဖြစ်လိုအပ်သော ကိရိယာတစ်ခုဖြစ်သည်။ ၎င်း၏ အားသာချက်များဖြစ်သည့် ချဲ့ထွင်နိုင်မှု၊ ကုန်ကျစရိတ်သက်သာမှု၊ အမှားခံနိုင်ရည်ရှိမှုတို့ကဲ့သို့သော အားသာချက်များက ၎င်းကို အဖွဲ့အစည်းများစွာအတွက် ဦးစားပေးရွေးချယ်မှုဖြစ်စေသည်။ သို့သော်၊ အချိန်နှင့်တပြေးညီ လုပ်ဆောင်ခြင်းဆိုင်ရာ လိုအပ်ချက်များနှင့် ရှုပ်ထွေးသော ဒေတာလုပ်ဆောင်ခြင်းဆိုင်ရာ အခြေအနေများကဲ့သို့သော ကန့်သတ်ချက်အချို့ကိုလည်း ထည့်သွင်းစဉ်းစားသင့်သည်။ ထို့ကြောင့် သင့်ပရောဂျက်အတွက် အသင့်တော်ဆုံးနည်းပညာကို မရွေးချယ်မီ Hadoop ၏ အားသာချက်များနှင့် အားနည်းချက်များကို ထည့်သွင်းစဉ်းစားရန် အရေးကြီးပါသည်။

Spark ဖြင့် Big Data Processing

ကြီးမားသောဒေတာလုပ်ဆောင်ခြင်းနယ်ပယ်တွင် Apache Spark ဒေတာကြီးတွေ Spark သည် အစုအစည်းများပေါ်တွင် လျင်မြန်ပြီး ထိရောက်သော ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုကို ပံ့ပိုးပေးသည့် open-source framework တစ်ခုဖြစ်သည်။ Hadoop ၏ MapReduce မော်ဒယ်ထက် သိသိသာသာ မြန်ဆန်သော လုပ်ဆောင်မှုအမြန်နှုန်းများကို လုပ်ဆောင်နိုင်မှုသည် Spark သည် ဒေတာသိပ္ပံပညာရှင်များနှင့် အင်ဂျင်နီယာများအတွက် မရှိမဖြစ်လိုအပ်သောကိရိယာတစ်ခုဖြစ်လာသည်။ ၎င်း၏ မမ်မိုရီအတွင်း လုပ်ဆောင်နိုင်စွမ်းများသည် ထပ်ခါထပ်ခါ အယ်လဂိုရီသမ်များနှင့် အချိန်နှင့်တစ်ပြေးညီ ဒေတာစီးကြောင်းများအပါအဝင် အသုံးပြုမှုကိစ္စရပ်အမျိုးမျိုးတွင် သာလွန်ကောင်းမွန်သော စွမ်းဆောင်ရည်ကို ပေးစွမ်းပါသည်။

ဒေတာလုပ်ဆောင်ခြင်းအင်ဂျင်တစ်ခုထက်မက Spark သည် ကြွယ်ဝသောဂေဟစနစ်ကို ပေးဆောင်သည်။ ဤဂေဟစနစ်တွင် SQL queries အတွက် Spark SQL၊ စက်သင်ယူမှုအတွက် MLlib၊ ဂရပ်ဖစ်လုပ်ဆောင်မှုအတွက် GraphX နှင့် အချိန်နှင့်တပြေးညီ ဒေတာစီးကြောင်းလုပ်ဆောင်ခြင်းအတွက် Spark Streaming ကဲ့သို့သော အစိတ်အပိုင်းများပါဝင်သည်။ ဤအစိတ်အပိုင်းများသည် Spark ကို စွယ်စုံသုံးနိုင်စေသည်။ ဒေတာကြီးတွေ ပလက်ဖောင်းနှင့် မတူညီသော လိုအပ်ချက်များအတွက် ဖြေရှင်းချက်များကို ပေးဆောင်နိုင်စေပါသည်။

Spark နှင့် Hadoop နှိုင်းယှဉ်

Spark နှင့် Hadoop၊ ဒေတာကြီးတွေ ဤနည်းပညာနှစ်ခုကို စီမံဆောင်ရွက်သည့်နယ်ပယ်တွင် မကြာခဏ နှိုင်းယှဉ်လေ့ရှိသည်။ Hadoop သည် ကြီးမားသောဖိုင်များကို ဖြန့်ဝေသည့်ပုံစံဖြင့် သိမ်းဆည်းခြင်းနှင့် လုပ်ဆောင်ခြင်းအတွက် ဒီဇိုင်းထုတ်ထားပြီး Spark သည် မြန်ဆန်သောဒေတာလုပ်ဆောင်ခြင်းနှင့် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းအပေါ် ပိုမိုအာရုံစိုက်နေချိန်တွင်ဖြစ်သည်။ Hadoop ၏ အဓိက အစိတ်အပိုင်းဖြစ်သော HDFS (Hadoop Distributed File System) သည် ဒေတာများကို စိတ်ချယုံကြည်စွာ သိမ်းဆည်းထားကာ Spark သည် ထိုဒေတာအပေါ် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုကို ရယူပြီး လုပ်ဆောင်နေချိန်တွင် ဒေတာများကို စိတ်ချယုံကြည်စွာ သိမ်းဆည်းပါသည်။ နည်းပညာနှစ်ခုကို ပေါင်းစပ်အသုံးပြုခြင်းဖြင့် ဒေတာသိမ်းဆည်းမှုနှင့် မြန်ဆန်သော လုပ်ဆောင်မှုလိုအပ်ချက်များကို ဖြည့်ဆည်းပေးနိုင်ပါသည်။

ထူးခြားချက်	Hadoop	မီးပွား
Processing Model	မြေပုံလျှော့ချ	မမ်မိုရီအတွင်း လုပ်ဆောင်ခြင်း။
အရှိန်	ဖြေးဖြေး	မြန်မြန်
အသုံးပြုမှုဧရိယာများ	Batch Processing၊ Data Storage	အချိန်နှင့်တပြေးညီ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်း၊ စက်သင်ယူခြင်း။
ဒေတာသိုလှောင်မှု	HDFS	အရင်းအမြစ်မျိုးစုံ (HDFS၊ AWS S3 စသည်ဖြင့်)

Spark ၏ မမ်မိုရီအတွင်း လုပ်ဆောင်နိုင်စွမ်းသည် အထူးသဖြင့် ထပ်ခါတလဲလဲ algorithms နှင့် machine learning applications များအတွက် သိသာထင်ရှားသော အားသာချက်တစ်ခုဖြစ်သည်။ သို့သော်၊ ဒေတာကြီးတွေ အစုအဖွဲ့များနှင့် အလုပ်လုပ်သောအခါ၊ မှတ်ဉာဏ်စွမ်းရည်သည် ကန့်သတ်ချက်တစ်ခု ဖြစ်လာနိုင်သည်။ ဤကိစ္စတွင်၊ Spark သည် ဒေတာကို disk သို့လည်း ရေးနိုင်သော်လည်း ၎င်းသည် စွမ်းဆောင်ရည်ကို လျှော့ချနိုင်သည်။

ဒေတာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်း ဥပမာများ

Spark ကို ဒေတာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှု အခြေအနေအမျိုးမျိုးတွင် အသုံးပြုနိုင်သည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ e-commerce ကုမ္ပဏီတစ်ခုသည် ဖောက်သည်အပြုအမူကို ပိုင်းခြားစိတ်ဖြာရန်၊ ထုတ်ကုန်အကြံပြုချက်များကို ဖော်ထုတ်ရန်နှင့် လိမ်လည်မှုရှာဖွေရန် Spark ကို အသုံးပြုနိုင်သည်။ ဘဏ္ဍာရေးကဏ္ဍသည် Spark ၏ လျင်မြန်သောလုပ်ဆောင်နိုင်စွမ်းများကို စွန့်စားသုံးသပ်မှု၊ အစုစုစီမံခန့်ခွဲမှုနှင့် အယ်ဂိုရီသမ်ကုန်သွယ်ခြင်းကဲ့သို့သော အပလီကေးရှင်းများအတွက် အရှိန်အဟုန်မြှင့်လုပ်ဆောင်နိုင်သည်။

မီးပွားအသုံးပြုမှု အဆင့်များ

1. ဒေတာအရင်းအမြစ်များသို့ ချိတ်ဆက်ခြင်း- HDFS၊ AWS S3 သို့မဟုတ် အခြားဒေတာရင်းမြစ်များသို့ ချိတ်ဆက်ခြင်းဖြင့် Spark ထဲသို့ ဒေတာကို ထိုးထည့်ပါ။
2. ဒေတာရှင်းလင်းခြင်းနှင့် အသွင်ပြောင်းခြင်း- ပျောက်ဆုံးနေသော သို့မဟုတ် မမှန်ကန်သောဒေတာများကို ရှင်းထုတ်ပြီး ဒေတာအရည်အသွေးကို မြှင့်တင်ရန် လိုအပ်သောအသွင်ပြောင်းမှုများကို လုပ်ဆောင်ပါ။
3. ဒေတာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်း- SQL queries၊ machine learning algorithms သို့မဟုတ် graph processing techniques ကို အသုံးပြု၍ ဒေတာကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာပါ။
4. ရလဒ်များကို မြင်ယောင်နေသည်- အဓိပ္ပါယ်ရှိသော ဂရပ်များနှင့် ဇယားများတွင် ရရှိသောရလဒ်များကို မြင်ယောင်ကြည့်ပါ။
5. မော်ဒယ်ဖန်တီးမှုနှင့် အကဲဖြတ်ခြင်း- ခန့်မှန်းချက်များနှင့် မော်ဒယ်စွမ်းဆောင်ရည်ကို အကဲဖြတ်ရန် စက်သင်ယူမှုမော်ဒယ်များကို တည်ဆောက်ပါ။

ထို့အပြင်၊ Spark Streaming ဖြင့် အချိန်နှင့်တစ်ပြေးညီ ဒေတာစီးကြောင်းများကို လုပ်ဆောင်ခြင်းသည် ချက်ချင်းဆုံးဖြတ်ချက်များချနိုင်စေပြီး လျင်မြန်သောတုံ့ပြန်မှုလိုအပ်သည့် အခြေအနေများတွင် သိသာထင်ရှားသော အကျိုးကျေးဇူးကို ပေးဆောင်ပါသည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ ဆိုရှယ်မီဒီယာပလပ်ဖောင်းတစ်ခုသည် ခေတ်ရေစီးကြောင်းများကို ခွဲခြားသတ်မှတ်ရန်နှင့် ကြော်ငြာဗျူဟာများကို လိုက်လျောညီထွေဖြစ်အောင် အချိန်နှင့်တပြေးညီ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာနိုင်သည်။

မီးပွား၊ ဒေတာကြီးတွေ လုပ်ငန်းစဉ်များတွင် ပေးဆောင်သော မြန်နှုန်း၊ ပြောင်းလွယ်ပြင်လွယ်နှင့် ကြွယ်ဝသော ဂေဟစနစ်သည် ၎င်းကို ခေတ်မီဒေတာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုဆိုင်ရာ အသုံးချပရိုဂရမ်များအတွက် အစွမ်းထက်သည့်ကိရိယာတစ်ခု ဖြစ်စေသည်။ Spark ကိုအသုံးပြုခြင်းဖြင့် စီးပွားရေးလုပ်ငန်းများသည် ၎င်းတို့၏ဒေတာများမှ တန်ဖိုးပိုမိုထုတ်ယူနိုင်ပြီး ယှဉ်ပြိုင်မှုဆိုင်ရာ အားသာချက်များကို ရရှိနိုင်သည်။

ဒေတာကြီးကြီးမားမားလုပ်ဆောင်ခြင်းအတွက် ခေတ်မီရွေးချယ်စရာများ

ရိုးရာ Big Data Hadoop နှင့် Spark တို့သည် အကြီးစားဒေတာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုအတွက် အစွမ်းထက်သောဖြေရှင်းနည်းများကို ပံ့ပိုးပေးသော်လည်း ခေတ်မီလုပ်ငန်းလိုအပ်ချက်များနှင့် နည်းပညာတိုးတက်မှုများသည် ပိုမိုပြောင်းလွယ်ပြင်လွယ်၊ မြန်ဆန်ပြီး ကုန်ကျစရိတ်သက်သာသော အခြားရွေးချယ်စရာများ လိုအပ်လာပါသည်။ Cloud ကွန်ပြူတာ ပလပ်ဖောင်းများ၊ မျိုးဆက်သစ် ဒေတာ စီမံဆောင်ရွက်ပေးသည့် အင်ဂျင်များနှင့် AI စွမ်းအင်သုံး ဖြေရှင်းချက်များသည် ဒေတာကြီးကြီးမားမားလောကရှိ ဂိမ်း၏စည်းမျဉ်းများကို ပြောင်းလဲလျက်ရှိသည်။ ဤရွေးချယ်မှုများသည် ဒေတာသိပ္ပံပညာရှင်များနှင့် အင်ဂျင်နီယာများအား ပိုမိုရှုပ်ထွေးသော ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုများ လုပ်ဆောင်နိုင်စေရန်၊ အချိန်နှင့်တစ်ပြေးညီ ထိုးထွင်းသိမြင်နားလည်မှုများ ရရှိစေရန်နှင့် ဒေတာမောင်းနှင်သော ဆုံးဖြတ်ချက်ချခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်များကို အကောင်းဆုံးဖြစ်အောင် လုပ်ဆောင်နိုင်စေပါသည်။

ယာဉ်/ပလပ်ဖောင်း	အဓိကအင်္ဂါရပ်များ	အသုံးပြုမှုဧရိယာများ
Amazon EMR	Cloud-based Hadoop နှင့် Spark ဝန်ဆောင်မှု၊ အလိုအလျောက် အတိုင်းအတာ၊ ဒေတာအရင်းအမြစ်အမျိုးမျိုးအတွက် ပံ့ပိုးမှု	ဒေတာသိုလှောင်ခြင်း၊ မှတ်တမ်းခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်း၊ စက်သင်ယူခြင်း။
Google Cloud Dataproc	Spark နှင့် Hadoop ဝန်ဆောင်မှု၊ လွယ်ကူသောပေါင်းစပ်မှု၊ တတ်နိုင်သောစျေးနှုန်း	ဒေတာလုပ်ဆောင်ခြင်း၊ ETL၊ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာချက်
နှင်းပွင့်	Cloud-based data warehouse၊ SQL-based querying, scalable storage and processing power	စီးပွားရေးထောက်လှမ်းရေး၊ သတင်းပို့ခြင်း၊ ဒေတာတူးဖော်ခြင်း။
Apache Flink	အချိန်နှင့်တပြေးညီ ဒေတာလုပ်ဆောင်ခြင်း၊ တုံ့ပြန်ချိန်နည်းခြင်း၊ အဖြစ်အပျက်ကို မောင်းနှင်သော ဗိသုကာပညာ	လိမ်လည်မှုရှာဖွေခြင်း၊ IoT ဒေတာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်း၊ တိုက်ရိုက်ထုတ်လွှင့်ခြင်းဆိုင်ရာ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာချက်

ဤခေတ်မီအခြားရွေးချယ်စရာများသည် ဒေတာသိပ္ပံပညာရှင်များနှင့် အင်ဂျင်နီယာများကို ၎င်းတို့၏အဓိကအလုပ်အပေါ် အာရုံစိုက်စေခြင်းဖြင့် အခြေခံအဆောက်အအုံစီမံခန့်ခွဲမှု၏ဝန်ထုပ်ဝန်ပိုးကို လျှော့ချပေးသည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ cloud-based ဖြေရှင်းချက်များသည် ဟာ့ဒ်ဝဲကုန်ကျစရိတ်များကို သက်သာစေသော်လည်း အလိုအလျောက် အတိုင်းအတာဖြင့် လုပ်ဆောင်ချက်များသည် ရုတ်တရက် load spikes များကို လွယ်ကူစွာ လိုက်လျောညီထွေဖြစ်အောင် လိုက်လျောညီထွေဖြစ်စေပါသည်။ ထို့အပြင်၊ ဤကိရိယာများသည် ပိုမိုအသုံးပြုရလွယ်ကူသော အင်တာဖေ့စ်များနှင့် ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်ရေးကိရိယာများကို မကြာခဏ ပေးဆောင်ကြပြီး၊ ဒေတာကို လွယ်ကူချောမွေ့စေကာ ရိုးရှင်းစေပါသည်။

အစားထိုးကိရိယာများ၏အင်္ဂါရပ်များ

• Cloud-based ဗိသုကာ- ပြောင်းလွယ်ပြင်လွယ်၊ ချဲ့ထွင်နိုင်မှုနှင့် ကုန်ကျစရိတ်အားသာချက်တို့ကို ပေးဆောင်သည်။
• အချိန်နှင့်တပြေးညီ လုပ်ဆောင်ခြင်း- အချိန်နှင့်တစ်ပြေးညီ ဒေတာစီးကြောင်းများကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာနိုင်စွမ်းကို ပံ့ပိုးပေးသည်။
• SQL ပံ့ပိုးမှု- ၎င်းသည် ဒေတာသိုလှောင်ခြင်းနှင့် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုလုပ်ငန်းစဉ်များကို ရိုးရှင်းစေသည်။
• Artificial Intelligence ပေါင်းစပ်မှု- ၎င်းသည် သင့်အား data processing pipeline သို့ တိုက်ရိုက် စက်သင်ယူမှုပုံစံများကို ပေါင်းစပ်နိုင်စေပါသည်။
• အသုံးပြုရလွယ်ကူသော မျက်နှာပြင်များ ဒေတာသိပ္ပံပညာရှင်များနှင့် အင်ဂျင်နီယာများအကြား ပူးပေါင်းဆောင်ရွက်မှုကို တိုးမြင့်စေသည်။

ဒေတာကြီးကြီးမားမားလုပ်ဆောင်ခြင်းအတွက် ခေတ်မီအခြားရွေးချယ်စရာများသည် စီးပွားရေးလုပ်ငန်းများကို ပိုမိုမြန်ဆန်၊ လိုက်လျောညီထွေရှိပြီး ပိုမိုထက်မြက်သောဖြေရှင်းနည်းများကို ပေးဆောင်ပါသည်။ ဤကိရိယာများက ဒေတာမှရရှိသော ထိုးထွင်းသိမြင်မှုကို ပိုမိုတန်ဖိုးရှိစေပြီး ယှဉ်ပြိုင်မှုဆိုင်ရာ အားသာချက်များကို မြှင့်တင်ပေးပါသည်။ လုပ်ငန်းများသည် ၎င်းတို့၏လိုအပ်ချက်များနှင့် ဘတ်ဂျက်များနှင့် အကိုက်ညီဆုံးသော အစားထိုးရွေးချယ်ခြင်းဖြင့် ဒေတာကြီးများ၏ အလားအလာကို အပြည့်အဝအသုံးချရန် အရေးကြီးပါသည်။

ဤအခြားရွေးချယ်စရာများကို ကူးပြောင်းသည့်အခါ၊ ဒေတာလုံခြုံရေးနှင့် လိုက်နာမှုတို့ကို ဂရုတစိုက်အကဲဖြတ်ခြင်းဖြင့် လက်ရှိအခြေခံအဆောက်အအုံနှင့် စွမ်းဆောင်ရည်များကို ဂရုတစိုက်အကဲဖြတ်ရန် အရေးကြီးပါသည်။ မှန်ကန်သော နည်းဗျူဟာနှင့် ကိရိယာများကို ရွေးချယ်ခြင်းဖြင့်၊ ဒေတာကြီးတွေ လုပ်ငန်းစဉ်များကို ပိုမိုကောင်းမွန်အောင် လုပ်ဆောင်နိုင်ပြီး စီးပွားရေးလုပ်ငန်းများအတွက် သိသာထင်ရှားသော အကျိုးကျေးဇူးများ ရရှိနိုင်ပါသည်။

Big Data Tools ကိုရွေးချယ်သည့်အခါ ထည့်သွင်းစဉ်းစားရမည့်အချက်များ

ဒေတာကြီးတွေ သင့်ပရောဂျက်များအတွက် မှန်ကန်သောကိရိယာများကို ရွေးချယ်ခြင်းသည် ၎င်းတို့၏အောင်မြင်မှုအတွက် အရေးကြီးပါသည်။ စျေးကွက်တွင် မတူညီသော ကြီးမားသောဒေတာလုပ်ဆောင်ခြင်းကိရိယာများစွာရှိပြီး တစ်ခုချင်းစီတွင် ၎င်း၏အားသာချက်များနှင့် အားနည်းချက်များရှိသည်။ ထို့ကြောင့် သင့်လိုအပ်ချက်များနှင့် မျှော်လင့်ချက်များ ပြည့်မီရန် အသင့်တော်ဆုံး ကိရိယာများကို ဆုံးဖြတ်ရန် ဂရုတစိုက် အကဲဖြတ်ရန် အရေးကြီးပါသည်။

တစ်မျိုး ဒေတာကြီးတွေ ကိရိယာကိုရွေးချယ်ရာတွင် ထည့်သွင်းစဉ်းစားရမည့် အဓိကအချက်များမှာ သင်၏အလုပ်အမျိုးအစား၊ ဒေတာပမာဏ၊ ဒေတာနှုန်း၊ အခြေခံအဆောက်အအုံလိုအပ်ချက်၊ ဘတ်ဂျက်နှင့် အဖွဲ့ကျွမ်းကျင်မှုတို့ဖြစ်သည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ သင်သည် အချိန်နှင့်တစ်ပြေးညီ ဒေတာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုကို လုပ်ဆောင်ရန် လိုအပ်ပါက၊ latency နည်းသောကိရိယာ (ဥပမာ Spark Streaming ကဲ့သို့) သည် ပို၍သင့်လျော်ပေမည်။ သို့သော်လည်း batch processing အတွက် Hadoop သည် ပိုမိုကောင်းမွန်သော ရွေးချယ်မှုတစ်ခု ဖြစ်နိုင်သည်။

ရွေးချယ်မှုစံနှုန်း
• အလုပ်တာဝန် သင့်လျော်မှု- ကိရိယာသည် သင်၏ဒေတာလုပ်ဆောင်ခြင်းဆိုင်ရာ လိုအပ်ချက်များကို မည်မျှ ကောင်းမွန်စွာ ဖြည့်ဆည်းပေးမည်နည်း။
• အတိုင်းအတာ- တိုးပွားလာသော ဒေတာပမာဏနှင့် သုံးစွဲသူများ၏ တောင်းဆိုချက်များကို ဖြည့်ဆည်းပေးနိုင်ခြင်း။
• ကုန်ကျစရိတ်- လိုင်စင်ကြေး၊ အခြေခံအဆောက်အအုံကုန်ကျစရိတ်နှင့် ပြုပြင်ထိန်းသိမ်းရေးစရိတ်များအပါအဝင် ပိုင်ဆိုင်မှုစုစုပေါင်းကုန်ကျစရိတ်။
• အသုံးပြုရလွယ်ကူမှု- ကိရိယာကို ထည့်သွင်းရန်၊ ပြင်ဆင်သတ်မှတ်ရန်နှင့် စီမံခန့်ခွဲရန် မည်မျှလွယ်ကူသည်။
• အသိုင်းအဝိုင်းပံ့ပိုးမှု- ကိရိယာတွင် တက်ကြွသောအသိုက်အဝန်းနှင့် လုံလောက်သောစာရွက်စာတမ်းများ ရှိမရှိ၊
• ပေါင်းစည်းခြင်း- သင့်ရှိပြီးသား စနစ်များနှင့် ကိရိယာများနှင့် မည်မျှ ကောင်းမွန်စွာ ပေါင်းစပ်ထားသည်။

အောက်ဖော်ပြပါဇယားသည် မတူညီသောဒေတာကြီးကြီးမားမားကိရိယာများ၏ အဓိကအင်္ဂါရပ်များနှင့် အသုံးပြုမှုများကို နှိုင်းယှဉ်ထားသည်။ ဤဇယားသည် သင့်အား ဆုံးဖြတ်ချက်ချရာတွင် ကူညီပေးနိုင်သည်။

Big Data Tools နှိုင်းယှဉ်ခြင်း။

ယာဉ်	အဓိကအင်္ဂါရပ်များ	အားသာချက်များ	အားနည်းချက်များ
Hadoop	ဖြန့်ဝေထားသော ဖိုင်စနစ် (HDFS)၊ MapReduce	ကြီးမားသော ဒေတာအတွဲများကို ကိုင်တွယ်ဆောင်ရွက်ခြင်း၊ အတိုင်းအတာ၊ အမှားခံနိုင်မှု	ရှုပ်ထွေးသော စနစ်ထည့်သွင်းမှု၊ အတွဲလိုက်လုပ်ဆောင်ခြင်းကို ဦးတည်သည်၊ အချိန်နှင့်တစ်ပြေးညီ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုအတွက် မသင့်လျော်ပါ။
မီးပွား	မမ်မိုရီအတွင်း လုပ်ဆောင်ခြင်း၊ အချိန်နှင့်တပြေးညီ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်း၊ စက်သင်ယူခြင်း။	မြန်ဆန်သောလုပ်ဆောင်မှုအမြန်နှုန်း၊ အမျိုးမျိုးသောဒေတာရင်းမြစ်များနှင့် ပေါင်းစည်းမှု၊ အသုံးပြုရလွယ်ကူသော API	Hadoop ထက် Memory လိုအပ်ချက်များ ပိုမိုမြင့်မားသည်၊ သေးငယ်သော datasets များအတွက် အကုန်အကျများနိုင်ပါသည်။
ကက်ဖ်ကာ	ဖြန့်ဝေထားသော streaming ပလပ်ဖောင်း၊ အချိန်နှင့်တစ်ပြေးညီ ဒေတာစီးကြောင်း	မြင့်မားသော ထုတ်လွှင့်မှု၊ တုံ့ပြန်မှုနည်းသော၊ အမှားခံနိုင်ရည်ရှိသည်။	ရှုပ်ထွေးသော ဖွဲ့စည်းမှုပုံစံ၊ အကန့်အသတ်ရှိသော ဒေတာလုပ်ဆောင်နိုင်စွမ်း
Flink	တိကျသောစီးကြောင်းကို စီမံဆောင်ရွက်ခြင်း၊ အချိန်နှင့်တစ်ပြေးညီ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာချက်	latency နည်းပါးခြင်း၊ စွမ်းဆောင်ရည်မြင့်မားခြင်း၊ အမှားခံနိုင်ရည်ရှိသည်။	Hadoop နှင့် Spark တို့ထက် လူ့အဖွဲ့အစည်း ပံ့ပိုးမှု ပိုနည်းသော နည်းပညာအသစ်

မှတ်ထားပါ၊ ဒေတာကြီးတွေ ကိရိယာရွေးချယ်မှုသည် တစ်ကြိမ်တည်း ဆုံးဖြတ်ချက်မဟုတ်ပါ။ သင့်လုပ်ငန်းသည် ပြောင်းလဲရန် လိုအပ်ပြီး နည်းပညာအသစ်များ ထွက်ပေါ်လာသည်နှင့်အမျှ သင့်ကိရိယာရွေးချယ်မှုကို ပြန်လည်အကဲဖြတ်ရန် လိုအပ်နိုင်ပါသည်။ စဉ်ဆက်မပြတ် လေ့လာသင်ယူမှုနှင့် ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုအတွက် ပွင့်ပွင့်လင်းလင်းရှိခြင်းက သင်၏ဒေတာပရောဂျက်ကြီးများတွင် အောင်မြင်မှုရရှိရန် ကူညီပေးပါလိမ့်မည်။

Hadoop နှင့် Spark အကြား ကွာခြားချက်များ နှင့် တူညီမှုများ

Big Data စီမံဆောင်ရွက်သည့် ပလပ်ဖောင်းများထဲတွင် Hadoop နှင့် Spark တို့သည် နှစ်ပေါင်းများစွာ ထိပ်တန်းကိရိယာနှစ်ခုဖြစ်ခဲ့သည်။ နှစ်ခုစလုံးသည် ကြီးမားသောဒေတာအတွဲများကို လုပ်ဆောင်ရန်၊ သိမ်းဆည်းရန်နှင့် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာရန် ဒီဇိုင်းထုတ်ထားသော်လည်း ၎င်းတို့သည် ၎င်းတို့၏ ဗိသုကာလက်ရာ၊ လုပ်ဆောင်မှုနှုန်းနှင့် အပလီကေးရှင်းဧရိယာများတွင် သိသိသာသာကွာခြားပါသည်။ ဤအပိုင်းတွင်၊ Hadoop နှင့် Spark အကြား အဓိကကွာခြားချက်များနှင့် ဆင်တူမှုများကို ကျွန်ုပ်တို့ အသေးစိတ်ဆန်းစစ်ပါမည်။

ထူးခြားချက်	Hadoop	မီးပွား
Processing Model	Disk-based MapReduce	မမ်မိုရီအတွင်း လုပ်ဆောင်ခြင်း။
အရှိန်	Spark ထက် နှေးတယ်။	Hadoop ထက် အဆ (၁၀-၁၀၀) ပိုမြန်သည်။
ဒေတာသိုလှောင်မှု	HDFS (Hadoop Distributed File System)	အမျိုးမျိုးသောရင်းမြစ်များ (HDFS၊ Amazon S3 စသည်ဖြင့်) မှဒေတာကိုပြန်လည်ရယူနိုင်သည်
အသုံးပြုမှုဧရိယာများ	Batch processing၊ ကြီးမားတဲ့ဒေတာသိုလှောင်မှု	အချိန်နှင့်တပြေးညီ ဒေတာလုပ်ဆောင်ခြင်း၊ စက်သင်ယူခြင်း၊ အပြန်အလှန်တုံ့ပြန်မေးမြန်းခြင်းများ

Hadoop သည် HDFS (Hadoop Distributed File System) ပေါ်တွင် လုပ်ဆောင်သည့် MapReduce ပရိုဂရမ်းမင်းပုံစံကို အသုံးပြု၍ ဒေတာသိုလှောင်မှုနှင့် အစုလိုက်လုပ်ဆောင်ခြင်းလုပ်ငန်းများအတွက် အထူးဒီဇိုင်းထုတ်ထားသော ဖြန့်ဝေထားသော ဖိုင်စနစ်ဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် ဒစ်ခ်သို့ ဒေတာဖတ်ခြင်းနှင့် စာရေးခြင်းဖြင့် အလုပ်လုပ်သောကြောင့်၊ ၎င်းသည် Spark နှင့် နှိုင်းယှဉ်ပါက လုပ်ဆောင်မှုအမြန်နှုန်း ပိုမိုနှေးကွေးပါသည်။ သို့သော်၊ ၎င်းသည် ကြီးမားသောဒေတာအတွဲများကို ယုံကြည်စိတ်ချစွာနှင့် အတိုင်းအတာဖြင့် သိမ်းဆည်းရန်အတွက် အစွမ်းထက်သောရွေးချယ်မှုတစ်ခုအဖြစ် ကျန်ရှိနေပါသေးသည်။

ကွဲပြားမှုနှင့် တူညီမှုများ၏ အကျဉ်းချုပ်
• မြန်နှုန်း- မမ်မိုရီအတွင်း လုပ်ဆောင်မှုကြောင့် Spark သည် Hadoop ထက် သိသိသာသာ ပိုမြန်သည်။
• ဒေတာသိုလှောင်မှု- Hadoop သည် HDFS နှင့် ပေါင်းစပ်အလုပ်လုပ်သော်လည်း Spark သည် မတူညီသော ဒေတာအရင်းအမြစ်များသို့ ချိတ်ဆက်နိုင်သည်။
• ဆောင်ရွက်ဆဲ မော်ဒယ်- Hadoop သည် MapReduce ကိုအသုံးပြုနေစဉ်တွင် Spark တွင်ပိုမိုပြောင်းလွယ်ပြင်လွယ်ဒေတာလုပ်ဆောင်ခြင်းအင်ဂျင်တစ်ခုရှိသည်။
• အသုံးပြုမှုဧရိယာများ Hadoop သည် အစုလိုက်လုပ်ဆောင်ခြင်းအတွက် သင့်လျော်သော်လည်း Spark သည် အချိန်နှင့်တစ်ပြေးညီ အပြန်အလှန်တုံ့ပြန်မှုဆိုင်ရာ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုအတွက် ပိုကောင်းသည်။
• ကုန်ကျစရိတ်- ၎င်း၏မှတ်ဉာဏ်လိုအပ်ချက်များကြောင့် Spark သည် Hadoop ထက် စျေးပိုကြီးနိုင်သည်။

အခြားတစ်ဖက်တွင် Spark သည် ၎င်း၏မမ်မိုရီအတွင်းလုပ်ဆောင်နိုင်စွမ်းကြောင့် Hadoop ထက် သိသိသာသာမြန်သည်။ ဤအင်္ဂါရပ်သည် ထပ်ခါထပ်ခါ အယ်လဂိုရီသမ်များနှင့် အချိန်နှင့်တပြေးညီ ဒေတာလုပ်ဆောင်ခြင်းအက်ပ်လီကေးရှင်းများအတွက် အထူးကောင်းမွန်သည်။ Spark သည် Hadoop ၏ HDFS အပါအဝင် ဒေတာရင်းမြစ်အမျိုးမျိုးမှ ဒေတာများကို ဖတ်ရှုနိုင်ပြီး မတူညီသော ပရိုဂရမ်းမင်းဘာသာစကားများ (Python, Java, Scala, R) ကို ပံ့ပိုးပေးနိုင်ပြီး ၎င်းကို ပိုမိုပြောင်းလွယ်ပြင်လွယ်ရှိသော ပလပ်ဖောင်းတစ်ခုဖြစ်လာစေသည်။

Hadoop နှင့် Spark အကြားရွေးချယ်မှုသည် ပရောဂျက်၏ သီးခြားလိုအပ်ချက်များအပေါ် မူတည်သည်။ ဒေတာကြီးတွေ Hadoop သည် သိုလှောင်မှုနှင့် အစုလိုက်အစီအစဥ်လုပ်ဆောင်ခြင်းအတွက် အသုံးဝင်သည့်ရွေးချယ်မှုတစ်ခုဖြစ်နေဆဲဖြစ်သော်လည်း Spark သည် မြန်နှုန်း၊ အချိန်နှင့်တစ်ပြေးညီ လုပ်ဆောင်ခြင်းနှင့် စက်သင်ယူခြင်းကဲ့သို့သော နယ်ပယ်များတွင် ပိုမိုကောင်းမွန်သည့်ဖြေရှင်းချက်ကို ပေးဆောင်ပါသည်။ ယနေ့ခေတ် အဖွဲ့အစည်းများစွာသည် ပလက်ဖောင်းနှစ်ခုလုံး၏ အားသာချက်များကို အသုံးချရန် ပေါင်းစပ်ချဉ်းကပ်နည်းများကို ကျင့်သုံးနေကြသည်။

Big Data ပရောဂျက်များအတွက် အောင်မြင်သော မဟာဗျူဟာများ

ဒေတာကြီးတွေ ပရောဂျက်များ၏ အောင်မြင်မှုသည် မှန်ကန်သော မဟာဗျူဟာများကို အကောင်အထည်ဖော်ခြင်းအပေါ် မူတည်ပါသည်။ ရှုပ်ထွေးသော ဒေတာရင်းမြစ်များမှ အဖိုးတန်သော ထိုးထွင်းသိမြင်မှုကို ထုတ်ယူရန် ရည်ရွယ်သော ဤပရောဂျက်များသည် စီမံကိန်းရေးဆွဲခြင်းမှ အကောင်အထည်ဖော်ခြင်းနှင့် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းအထိ ဂရုတစိုက်ချဉ်းကပ်မှု လိုအပ်ပါသည်။ အောင်မြင်သောဗျူဟာတစ်ခုသည် ပရောဂျက်၏ရည်မှန်းချက်များအောင်မြင်စေရန်၊ အလားအလာရှိသောအန္တရာယ်များကို လျော့နည်းစေကာ အရင်းအမြစ်များကို ထိရောက်စွာအသုံးပြုမှုကိုသေချာစေသည်။

တစ်မျိုး ဒေတာကြီးတွေ ပရောဂျက်တစ်ခုမစတင်မီ ရှင်းလင်းပြီး တိုင်းတာနိုင်သော ပန်းတိုင်များချမှတ်ရန် အရေးကြီးပါသည်။ ဤပန်းတိုင်များသည် လုပ်ငန်းလိုအပ်ချက်များနှင့် ကိုက်ညီသင့်ပြီး ပရောဂျက်၏ မျှော်လင့်ထားသည့်ရလဒ်များကို ရှင်းရှင်းလင်းလင်း သတ်မှတ်သင့်သည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ ဖောက်သည်၏အပြုအမူကို ပိုင်းခြားစိတ်ဖြာခြင်းဖြင့်၊ အရောင်းမြှင့်တင်ခြင်း၊ လုပ်ငန်းဆောင်ရွက်မှုစွမ်းဆောင်ရည်ကို မြှင့်တင်ပေးခြင်း သို့မဟုတ် စွန့်စားရမှုလျှော့ချခြင်းကဲ့သို့သော တိကျသောပန်းတိုင်များကို သတ်မှတ်နိုင်သည်။ ရည်မှန်းချက်များ ရှင်းလင်းပြတ်သားမှုသည် အဆင့်အားလုံးတွင် ပရောဂျက်ကို လမ်းညွှန်ပေးလိမ့်မည်။

အောင်မြင်သော ပရောဂျက် အဆင့်များ
1. ရှင်းလင်းသောပန်းတိုင်များ သတ်မှတ်ခြင်း- ပရောဂျက်၏ ရည်ရွယ်ချက်နှင့် ၎င်း၏မျှော်မှန်းရလဒ်များကို သတ်မှတ်ပါ။
2. မှန်ကန်သော ဒေတာအရင်းအမြစ်များကို ရွေးချယ်ခြင်း- လိုအပ်သော အချက်အလက်များကို ပံ့ပိုးပေးမည့် ယုံကြည်စိတ်ချရသော အရင်းအမြစ်များကို ဖော်ထုတ်ပါ။
3. သင့်လျော်သောနည်းပညာကို ရွေးချယ်ခြင်း- ပရောဂျက်၏လိုအပ်ချက်များနှင့် အကိုက်ညီဆုံးဖြစ်သော Hadoop၊ Spark သို့မဟုတ် အခြားသော ခေတ်မီအခြားရွေးချယ်စရာများမှ ရွေးချယ်ပါ။
4. ဒေတာအရည်အသွေးကို အာမခံသည်- ဒေတာရှင်းလင်းခြင်းနှင့် အတည်ပြုခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်များကို အကောင်အထည်ဖော်ပါ။
5. လုံခြုံရေးသတိထားပါ။ ဒေတာလျှို့ဝှက်မှုနှင့် လုံခြုံမှုရှိစေရန်အတွက် လိုအပ်သော ကြိုတင်ကာကွယ်မှုများ ပြုလုပ်ပါ။
6. စဉ်ဆက်မပြတ်စောင့်ကြည့်ခြင်းနှင့် ပိုမိုကောင်းမွန်အောင်ပြုလုပ်ခြင်း- ပရောဂျက်၏ စွမ်းဆောင်ရည်ကို ပုံမှန်စောင့်ကြည့်ပြီး တိုးတက်မှုများ ပြုလုပ်ပါ။

နည်းပညာ၏ရွေးချယ်မှုလည်းဖြစ်သည်။ ဒေတာကြီးတွေ ပရောဂျက်များတွင် အရေးပါသော အခန်းကဏ္ဍမှ ပါဝင်ပါသည်။ Hadoop၊ Spark နှင့် အခြားသော ခေတ်မီအခြားရွေးချယ်စရာများသည် ကွဲပြားသော အားသာချက်များနှင့် အားနည်းချက်များကို ပေးဆောင်သည်။ ပရောဂျက်လိုအပ်ချက်များနှင့် အကိုက်ညီဆုံးနည်းပညာကို ရွေးချယ်ခြင်းသည် စွမ်းဆောင်ရည်၊ ကုန်ကျစရိတ်နှင့် ချဲ့ထွင်နိုင်မှုတို့၌ အရေးကြီးပါသည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ Spark သည် အချိန်နှင့်တပြေးညီ ဒေတာစီမံဆောင်ရွက်ပေးရန် လိုအပ်သည့် ပရောဂျက်များအတွက် ပိုမိုသင့်လျော်ကောင်းဖြစ်နိုင်သော်လည်း Hadoop သည် ဖွဲ့စည်းပုံမထားသော ဒေတာအများအပြားကို သိမ်းဆည်းခြင်းနှင့် လုပ်ဆောင်ခြင်းအတွက် ပိုမိုကောင်းမွန်သော ရွေးချယ်မှုတစ်ခု ဖြစ်နိုင်သည်။

Big Data ပရောဂျက်များတွင် အသုံးပြုသည့် အခြေခံမက်ထရစ်များ

မက်ထရစ်အမည်	ရှင်းလင်းချက်	တိုင်းတာမှုယူနစ်
ဒေတာအတွဲ	စီမံဆောင်ရွက်ထားသော ဒေတာပမာဏ	Terabyte (TB)၊ Petabyte (PB)၊
လုပ်ဆောင်မှု မြန်နှုန်း	ဒေတာလုပ်ဆောင်ချိန်	စက္ကန့်၊ မိနစ်၊ နာရီ
ဒေတာအရည်အသွေး	ဒေတာတိကျမှုနှင့် ခိုင်မာမှု	ရာခိုင်နှုန်း (%)
ကုန်ကျစရိတ်	စီမံကိန်းအတွက် စုစုပေါင်းကုန်ကျစရိတ်	TL၊ USD

ဒေတာကြီးတွေ ပရောဂျက်များတွင် ဒေတာလုံခြုံရေးနှင့် လျှို့ဝှက်ထားမှုသည် အရေးကြီးဆုံးဖြစ်သည်။ ထိလွယ်ရှလွယ် ဒေတာကို ကာကွယ်ခြင်းသည် စည်းမျဉ်းစည်းကမ်းများကို လိုက်နာရန်နှင့် သုံးစွဲသူ၏ယုံကြည်မှုကို သေချာစေရန်အတွက် အရေးကြီးပါသည်။ ဒေတာကို ကုဒ်ဝှက်ခြင်း၊ ဝင်ရောက်ထိန်းချုပ်မှုများ နှင့် firewall များကဲ့သို့သော အတိုင်းအတာများဖြင့် ဒေတာလုံခြုံရေးကို သေချာစေသင့်သည်။ ထို့အပြင်၊ ဒေတာဖောက်ဖျက်မှုတစ်ခုဖြစ်ပွားသည့်အခါ လျင်မြန်ထိရောက်စွာ တုံ့ပြန်ရန် အရေးပေါ်အစီအစဥ်ကို ရေးဆွဲထားသင့်သည်။

စီးပွားရေးလောကအပေါ် ကြီးမားသောဒေတာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှု၏ သက်ရောက်မှု

ဒေတာကြီးတွေ စီးပွားရေးလောကအပေါ် ဒေတာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှု၏ အကျိုးသက်ရောက်မှုသည် ယနေ့ခေတ်ပြိုင်ဆိုင်မှုရှိသော ပတ်ဝန်းကျင်တွင် စီးပွားရေးလုပ်ငန်းများအောင်မြင်မှုအတွက် အရေးကြီးသောအခန်းကဏ္ဍမှ ပါဝင်ပါသည်။ ဒေတာစုဆောင်းရုံနဲ့ မလုံလောက်တော့ဘူး။ ၎င်းကို အဓိပ္ပါယ်ဖွင့်ဆိုခြင်း၊ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာပြီး မဟာဗျူဟာဆုံးဖြတ်ချက်များအဖြစ် ဘာသာပြန်ဆိုရပါမည်။ Big data ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းသည် ကုမ္ပဏီများကို ဖောက်သည်များ၏ အပြုအမူကို ပိုမိုကောင်းမွန်စွာ နားလည်ရန်၊ လုပ်ငန်းလည်ပတ်မှု လုပ်ငန်းစဉ်များကို အကောင်းဆုံးဖြစ်အောင်၊ ဝင်ငွေစီးကြောင်းအသစ်များ ဖန်တီးပေးပြီး ယှဉ်ပြိုင်မှုဆိုင်ရာ အားသာချက်များကို ရရှိစေပါသည်။ ဤခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာချက်များသည် စီးပွားရေးလုပ်ငန်းများကို ပိုမိုသိရှိနားလည်စေကာ ဒေတာမောင်းနှင်သည့် ဆုံးဖြတ်ချက်များချနိုင်စေပြီး စျေးကွက်အပြောင်းအလဲများနှင့် ပိုမိုလျင်မြန်စွာ လိုက်လျောညီထွေဖြစ်စေသည်။

စီးပွားရေးလောကအတွက် ကြီးမားတဲ့ ဒေတာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုရဲ့ အကျိုးကျေးဇူးတွေကတော့ မရေမတွက်နိုင်အောင်ပါပဲ။ အထူးသဖြင့် မားကတ်တင်း၊ အရောင်း၊ လုပ်ငန်းဆောင်ရွက်မှုနှင့် ဘဏ္ဍာရေးစသည့် ဌာနအသီးသီးတွင် သိသာထင်ရှားသော တိုးတက်မှုများကို ဖြစ်ပေါ်စေနိုင်သည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ စျေးကွက်ရှာဖွေရေးဌာနသည် ဖောက်သည်များကို အပိုင်းခွဲခွဲခြားကာ စိတ်ကြိုက်ပြုလုပ်ထားသော ကမ်ပိန်းများကို ဖန်တီးခြင်းဖြင့် သုံးစွဲသူများ၏ စိတ်ကျေနပ်မှုကို တိုးမြှင့်ပေးနိုင်သည်။ အရောင်းဌာနသည် အရောင်းခန့်မှန်းချက်များကို မြှင့်တင်ခြင်းဖြင့် စာရင်းစီမံခန့်ခွဲမှုကို အကောင်းဆုံးဖြစ်အောင် လုပ်ဆောင်နိုင်သည်။ လုပ်ငန်းဆောင်ရွက်မှုဌာနသည် လုပ်ငန်းစဉ်များကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းဖြင့် စွမ်းဆောင်ရည်ကို မြှင့်တင်နိုင်ပြီး ကုန်ကျစရိတ်ကို လျှော့ချနိုင်သည်။ ဘဏ္ဍာရေးဌာနသည် ပိုမိုတိကျသော စွန့်စားသုံးသပ်မှုပြုလုပ်ခြင်းဖြင့် ဘဏ္ဍာရေးစွမ်းဆောင်ရည်ကို မြှင့်တင်နိုင်သည်။

ဤသည်မှာ လုပ်ငန်းအတွက် ကြီးမားသောဒေတာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှု၏ အဓိကအကျိုးကျေးဇူးများ အကျဉ်းချုပ်ဖြစ်ပါသည်-

• ဖောက်သည်နားလည်မှု ပိုကောင်းသည်- ဖောက်သည်များ၏ အပြုအမူနှင့် နှစ်သက်မှုများကို နက်ရှိုင်းစွာ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းဖြင့် ဖောက်သည်များ စိတ်ကျေနပ်မှု တိုးမြင့်လာစေရန်။
• လည်ပတ်မှု စွမ်းဆောင်ရည်- လုပ်ငန်းလုပ်ငန်းစဉ်များကို ပိုမိုကောင်းမွန်အောင်ပြုလုပ်ခြင်းဖြင့် ကုန်ကျစရိတ်များကို လျှော့ချရန်နှင့် ထိရောက်မှုတိုးမြှင့်ရန်။
• အန္တရာယ်စီမံခန့်ခွဲမှု- ဖြစ်နိုင်ခြေရှိသော ပြဿနာများကို ကြိုတင်သိရှိနိုင်ရန်နှင့် အန္တရာယ်များကို ပိုမိုကောင်းမွန်စွာ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းဖြင့် ကြိုတင်ကာကွယ်မှုများ ပြုလုပ်ပါ။
• ဝင်ငွေအသစ်များ- ထုတ်ကုန်အသစ်နှင့် ဝန်ဆောင်မှုအခွင့်အလမ်းများကို ဖော်ထုတ်ခြင်းနှင့် ဒေတာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းဖြင့် ဝင်ငွေလမ်းကြောင်းများကို ကွဲပြားစေသည်။
• ယှဉ်ပြိုင်မှု အားသာချက်- စျေးကွက်အပြောင်းအလဲများနှင့် လိုက်လျောညီထွေဖြစ်အောင် ပြိုင်ဘက်များထက် သာလွန်နေစေရန်။

အောက်ဖော်ပြပါဇယားသည် မတူညီသောစီးပွားရေးနယ်ပယ်များတွင် ကြီးမားသောဒေတာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှု၏အကျိုးသက်ရောက်မှုကို ပိုမိုအသေးစိတ်ဖော်ပြသည်-

စီးပွားရေးဧရိယာ	Big Data Analysis ၏ သက်ရောက်မှု	နမူနာလျှောက်လွှာ
မားကတ်တင်း	ဖောက်သည်များ၏ အပြုအမူကို နားလည်ခြင်း၊ ပုဂ္ဂိုလ်ရေးသီးသန့် လှုံ့ဆော်မှုများ ဖန်တီးခြင်း။	ပစ်မှတ်ထားကြော်ငြာခြင်း၊ ဖောက်သည်ခွဲဝေခြင်း။
အရောင်း	အရောင်းခန့်မှန်းချက်များကို မြှင့်တင်ခြင်း၊ စာရင်းစီမံခန့်ခွဲမှုကို ပိုမိုကောင်းမွန်အောင် ပြုလုပ်ခြင်း။	၀ယ်လိုအား ခန့်မှန်းချက်၊ စာရင်းကို ပိုမိုကောင်းမွန်အောင် ပြုလုပ်ခြင်း။
စစ်ဆင်ရေး	လုပ်ငန်းစဉ်များကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်း၊ ထိရောက်မှု တိုးမြှင့်ခြင်း၊ ကုန်ကျစရိတ်များ လျှော့ချခြင်း။	ထုတ်လုပ်မှု ပိုမိုကောင်းမွန်အောင်၊ ထောက်ပံ့ရေးကွင်းဆက်စီမံခန့်ခွဲမှု
ဘဏ္ဍာရေး	စွန့်စားသုံးသပ်မှု တိုးတက်စေခြင်း၊ ငွေကြေးစွမ်းဆောင်ရည်ကို မြှင့်တင်ခြင်း။	ခရက်ဒစ်အန္တရာယ်အကဲဖြတ်ခြင်း၊ လိမ်လည်မှုရှာဖွေခြင်း။

ဒေတာကြီးတွေ ကြီးမားသောဒေတာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းသည် စီးပွားရေးလုပ်ငန်းများအတွက် ပြိုင်ဆိုင်မှုအသာစီးရရှိရန်၊ ပိုမိုကောင်းမွန်သော ဆုံးဖြတ်ချက်များချရန်နှင့် ၎င်းတို့၏ လုပ်ငန်းလည်ပတ်မှုလုပ်ငန်းစဉ်များကို အကောင်းဆုံးဖြစ်အောင် လုပ်ဆောင်ရန်အတွက် မရှိမဖြစ်ကိရိယာတစ်ခုဖြစ်လာသည်။ လုပ်ငန်းများသည် ၎င်းတို့၏ ကြီးမားသော ဒေတာဗျူဟာများကို မှန်ကန်စွာ သတ်မှတ်ခြင်းနှင့် သင့်လျော်သော ကိရိယာများကို အသုံးပြုခြင်းဖြင့် ဤအလားအလာကို အမြင့်ဆုံးဖြစ်အောင် လုပ်ဆောင်ရပါမည်။ မဟုတ်ရင် သူတို့ဟာ ပြိုင်ဆိုင်မှုအခင်းအကျင်းမှာ နောက်ကျသွားဖို့ အန္တရာယ်ရှိတယ်။

Big Data အတွက် စွမ်းဆောင်ရည်မြှင့်တင်ရေး ကိရိယာများ

ဒေတာကြီးတွေ ကြီးမားသော ဒေတာပရောဂျက်များတွင် စွမ်းဆောင်ရည် တိုးမြှင့်ခြင်းသည် ယှဉ်ပြိုင်မှု အားသာချက်ကို ရရှိရန်နှင့် ကုန်ကျစရိတ် လျှော့ချရန်အတွက် အရေးကြီးပါသည်။ ထို့ကြောင့် မှန်ကန်သော ကိရိယာများကို ရွေးချယ်ပြီး ထိရောက်စွာ အသုံးပြုခြင်းသည် အောင်မြင်မှုအတွက် သော့ချက်တစ်ခုဖြစ်သည်။ ဤထိရောက်မှု-မြှင့်တင်ရေးကိရိယာများသည် ဒေတာပေါင်းစည်းမှု၊ ဒေတာအရည်အသွေးစီမံခန့်ခွဲမှု၊ အရှိန်အဟုန်မြှင့်တင်ရေးနှင့် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုလုပ်ငန်းစဉ်များ တိုးတက်ကောင်းမွန်လာခြင်းဖြင့် ကြီးမားသောဒေတာပရောဂျက်များ၏ အလားအလာကို မြှင့်တင်ပေးသည်။

နည်းပညာဆိုင်ရာ ကိရိယာများမှတဆင့်သာမက လုပ်ငန်းစဉ်များကို ပိုမိုကောင်းမွန်အောင်ပြုလုပ်ပြီး မှန်ကန်သောဗျူဟာများကို အကောင်အထည်ဖော်ခြင်းဖြင့်လည်း ထိရောက်မှုကို တိုးမြှင့်နိုင်သည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ ဒေတာစီးဆင်းမှုကို အရှိန်မြှင့်ရန် ကြိုတင်လုပ်ဆောင်ခြင်းနည်းပညာများကိုအသုံးပြုခြင်း၊ ဒေတာဂိုဒေါင်နှင့် ဒေတာအိုင်ဗိသုကာများကို စနစ်တကျဖွဲ့စည်းခြင်း၊ query optimization နှင့် parallelization သည် ကြီးမားသောဒေတာလုပ်ဆောင်ခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်များကို သိသိသာသာအရှိန်မြှင့်နိုင်သည်။

ကုန်ထုတ်စွမ်းအားမြှင့်တင်ရေး ကိရိယာများစာရင်း

• Apache Kafka- အချိန်နှင့်တစ်ပြေးညီ ဒေတာစီးကြောင်းနှင့် ပေါင်းစပ်မှုအတွက် အကောင်းဆုံးဖြစ်သည်။
• Apache Flink- ၎င်းသည် စွမ်းဆောင်ရည်မြင့်မားပြီး latency နည်းပါးသော ဒေတာလုပ်ဆောင်နိုင်စွမ်းများကို ပေးဆောင်သည်။
• Apache NiFi- ဒေတာစီးဆင်းမှုကို အမြင်အာရုံ ဒီဇိုင်းနှင့် စီမံခန့်ခွဲရန် ၎င်းကို အသုံးပြုသည်။
• စွမ်းရည်- ၎င်းသည် ဒေတာပေါင်းစည်းမှု၊ ဒေတာအရည်အသွေးနှင့် ဒေတာစီမံခန့်ခွဲမှုအတွက် ပြီးပြည့်စုံသော ပလပ်ဖောင်းတစ်ခုဖြစ်သည်။
• အချက်အလက် ပါဝါစင်တာ- ၎င်းသည် အကြီးစားဒေတာပေါင်းစည်းမှုပရောဂျက်များအတွက် ယုံကြည်စိတ်ချရသောဖြေရှင်းချက်တစ်ခုဖြစ်သည်။
• Tableau- ဒေတာမြင်ယောင်မှုနှင့် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုကိရိယာများဖြင့် လျင်မြန်ပြီး ထိရောက်သော အစီရင်ခံမှုကို ပေးပါသည်။
• Qlik အာရုံ ၎င်းသည် ဆက်စပ်ဒေတာရှာဖွေတွေ့ရှိမှုနှင့် ကိုယ်တိုင်ဝန်ဆောင်မှုဆိုင်ရာ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုစွမ်းရည်များကို ပေးဆောင်သည်။

Big Data ကုန်ထုတ်စွမ်းအားတူးလ်များ နှိုင်းယှဉ်ခြင်း။

ယာဉ်	အဓိကအင်္ဂါရပ်များ	အားသာချက်များ
Apache Kafka	အချိန်နှင့်တပြေးညီ ဒေတာစီးကြောင်း၊ စွမ်းရည်မြင့်သည်။	latency နိမ့်သည်၊ မြင့်မားသော ထုတ်လွှင့်မှု
Apache Flink	ထုတ်လွှင့်ခြင်းနှင့် သုတ်ခြင်းလုပ်ဆောင်ခြင်း၊ ပြည်နယ်စီမံခန့်ခွဲမှု	လျင်မြန်စွာလုပ်ဆောင်ခြင်း၊ အမှားခံနိုင်ရည်ရှိသည်။
ပါရမီ	ဒေတာပေါင်းစည်းမှု၊ ဒေတာအရည်အသွေး၊ ဒေတာစီမံခန့်ခွဲမှု	ပြည့်စုံသောအင်္ဂါရပ်များ၊ အသုံးပြုရလွယ်ကူသောအင်တာဖေ့စ်
ပုံသေ	ဒေတာမြင်ယောင်ခြင်း၊ အပြန်အလှန်အစီရင်ခံခြင်း။	အသုံးပြုရလွယ်ကူပြီး ကြွယ်ဝသော မြင်ယောင်မှုရွေးချယ်စရာများ

ကြီးမားသောဒေတာပရောဂျက်များတွင် ထိရောက်မှုတိုးမြှင့်ရန် အသုံးပြုသည့်ကိရိယာများသည် ပရောဂျက်၏ သီးခြားလိုအပ်ချက်များနှင့် လိုအပ်ချက်များအပေါ် မူတည်၍ ကွဲပြားနိုင်သည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ Apache Kafka နှင့် Apache Flink ကဲ့သို့သော ကိရိယာများသည် အချိန်နှင့်တပြေးညီ ဒေတာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုလိုအပ်သည့် ပရောဂျက်များအတွက် ပို၍သင့်လျော်ကောင်းဖြစ်နိုင်သော်လည်း Talend နှင့် Informatica PowerCenter ကဲ့သို့သော ပလပ်ဖောင်းများသည် ဒေတာပေါင်းစပ်မှုနှင့် ဒေတာအရည်အသွေးကို အာရုံစိုက်သည့် ပရောဂျက်များအတွက် ပိုမိုကောင်းမွန်သောရွေးချယ်စရာများဖြစ်နိုင်သည်။ ထို့ကြောင့်၊ ပရောဂျက်၏ ရည်မှန်းချက်များ၊ ဒေတာရင်းမြစ်များ၊ လုပ်ဆောင်ခြင်းဆိုင်ရာ လိုအပ်ချက်များနှင့် ဘတ်ဂျက်ကဲ့သို့သော အကြောင်းရင်းများကို ကိရိယာတစ်ခုကို ရွေးချယ်သည့်အခါ ထည့်သွင်းစဉ်းစားသင့်သည်။

Tools အသုံးပြုခြင်းအတွက် အကြံပြုချက်များ

ကိရိယာများကို ထိထိရောက်ရောက်အသုံးပြုရန် အရေးကြီးသော အကြံပြုချက်အချို့ရှိပါသည်။ ပထမ၊ မှန်ကန်သောဖွဲ့စည်းမှု နှင့် optimization လိုအပ်သည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ Apache Kafka ကို မှန်ကန်သော partitions အရေအတွက်ဖြင့် ပြင်ဆင်ခြင်းသည် ဒေတာစီးဆင်းမှုကို ထိရောက်စွာ စီမံခန့်ခွဲခြင်းကို သေချာစေသည်။ ဒုတိယ၊ ကိရိယာများနှင့် patch လုံခြုံရေးအားနည်းချက်များကို ပုံမှန် update လုပ်ရန် အရေးကြီးသည်။ တတိယအချက်မှာ ကိရိယာအသုံးပြုမှု အဆင်ပြေစေရန်အတွက် သင်တန်းနှင့် စာရွက်စာတမ်းများ ပံ့ပိုးပေးသင့်သည်။ ၎င်းသည် အဖွဲ့၀င်များအား ကိရိယာများကို ပိုမိုထိရောက်စွာ အသုံးပြုနိုင်ပြီး ပရောဂျက်အောင်မြင်မှုကို တိုးမြှင့်စေမည်ဖြစ်သည်။

ထို့အပြင်၊ ဒေတာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုလုပ်ငန်းစဉ်များအတွက် အသုံးပြုရလွယ်ကူသော အင်တာဖေ့စ်ပါသည့် ကိရိယာများကို ရွေးချယ်ခြင်းသည် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာသူများကို ရလဒ်များကို ပိုမိုလျင်မြန်ထိရောက်စွာ ရောက်ရှိစေပါသည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ Tableau နှင့် Qlik Sense ကဲ့သို့သော ဒေတာအမြင်ပုံဖော်ခြင်းကိရိယာများသည် အဓိပ္ပာယ်ပြည့်ဝသောဇယားများနှင့် ဇယားများတွင် အချက်အလက်များကို တင်ပြကြပြီး ဆုံးဖြတ်ချက်ချခြင်းကို အရှိန်မြှင့်ပေးသည်။

နိဂုံးနှင့် အနာဂတ်မျှော်မှန်းချက် – Big Data

ဒေတာကြီးတွေ ပြုပြင်ခြင်းကိရိယာများသည် ယနေ့ခေတ်စီးပွားရေးလောက၏ မရှိမဖြစ်အစိတ်အပိုင်းတစ်ခုဖြစ်လာသည်။ Hadoop နှင့် Spark ကဲ့သို့သော ခေတ်မီအခြားရွေးချယ်စရာများ ပေါ်ထွက်လာခြင်းနှင့်အတူ၊ ဒေတာလုပ်ဆောင်ခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်များသည် ပိုမိုမြန်ဆန်ပြီး ပိုမိုထိရောက်လာပါသည်။ ဤကိရိယာများသည် လုပ်ငန်းများကို အဓိပ္ပာယ်ပြည့်ဝသော ထိုးထွင်းသိမြင်မှုများရရှိရန်၊ ပိုမိုကောင်းမွန်သော ဆုံးဖြတ်ချက်များချနိုင်စေရန်နှင့် ယှဉ်ပြိုင်မှုဆိုင်ရာ အားသာချက်များရရှိရန် ဒေတာအများအပြားကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာနိုင်စေပါသည်။ အနာဂတ်တွင်၊ ဉာဏ်ရည်တုနှင့် စက်သင်ယူမှုနည်းပညာများ ပေါင်းစပ်ခြင်းဖြင့်၊ ကြီးမားသောဒေတာလုပ်ဆောင်ခြင်းကိရိယာများသည် ပိုမိုအဆင့်မြင့်လာပြီး ပိုမိုရှုပ်ထွေးသောပြဿနာများကို ဖြေရှင်းနိုင်စွမ်းရှိလာမည်ဟု မျှော်လင့်ပါသည်။

လျှောက်လွှာအတွက်အကြံပြုချက်များ

1. သင့်လိုအပ်ချက်များကို သတ်မှတ်ပါ- သင်၏ဒေတာလုပ်ဆောင်ခြင်းဆိုင်ရာ လိုအပ်ချက်များကို ရှင်းလင်းစွာသတ်မှတ်ပါ။ မည်သည့်ဒေတာအမျိုးအစားကို သင်လုပ်ဆောင်မည်၊ မည်သည့်ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုများ လုပ်ဆောင်မည်၊ မည်သည့်ရလဒ်များကို သင်ရရှိလိုသနည်း။
2. မှန်ကန်သော Tool ကိုရွေးချယ်ပါ သင့်လိုအပ်ချက်များနှင့် အကိုက်ညီဆုံးဖြစ်သော ကြီးမားသောဒေတာလုပ်ဆောင်ခြင်းကိရိယာကို ရွေးချယ်ပါ။ သင့်အတွက် ဘယ်ဟာအကောင်းဆုံးလဲ- Hadoop၊ Spark သို့မဟုတ် ခေတ်မီအခြားရွေးချယ်စရာများ။
3. သင်၏အခြေခံအဆောက်အဦပြင်ဆင်ပါ- သင်ရွေးချယ်ထားသောကိရိယာ၏ လိုအပ်ချက်များနှင့် ကိုက်ညီသော အခြေခံအဆောက်အအုံတစ်ခုကို တည်ဆောက်ပါ။ သင်၏ ဟာ့ဒ်ဝဲ၊ ဆော့ဖ်ဝဲလ်နှင့် ကွန်ရက်အခြေခံအဆောက်အအုံ လုံလောက်ကြောင်း သေချာပါစေ။
4. ပညာရေးနှင့် ကျွမ်းကျင်မှု– သင့်အဖွဲ့အား ကြီးမားသောဒေတာလုပ်ဆောင်ခြင်းကိရိယာများပေါ်တွင် လေ့ကျင့်ပါ သို့မဟုတ် ကျွမ်းကျင်သူ၏အကူအညီကို ရယူပါ။ မှန်ကန်သော ကိရိယာများကို အသုံးပြုခြင်းသည် ၎င်းတို့ကို ထိထိရောက်ရောက် အသုံးပြုနိုင်ခြင်းကဲ့သို့ပင် အရေးကြီးပါသည်။
5. လုံခြုံရေးသေချာပါ- ဒေတာလုံခြုံရေးကို ဦးစားပေးပါ။ သင့်ဒေတာကို ခွင့်ပြုချက်မရှိဘဲ ဝင်ရောက်ခြင်းမှ ကာကွယ်ပြီး လုံခြုံရေးပရိုတိုကောများကို အကောင်အထည်ဖော်ပါ။
6. စွမ်းဆောင်ရည်ကို ကြည့်ရှုပါ- ဒေတာလုပ်ဆောင်ခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်များ၏ စွမ်းဆောင်ရည်ကို ပုံမှန်စောင့်ကြည့်ပြီး ပိုမိုကောင်းမွန်အောင် လုပ်ဆောင်ပါ။ လိုအပ်သော မြှင့်တင်မှုများ ပြုလုပ်ခြင်းဖြင့် စွမ်းဆောင်ရည်ကို မြှင့်တင်ပါ။

ဒေတာကြီးတွေ နည်းပညာများ၏ အနာဂတ်ကို cloud computing၊ artificial intelligence နှင့် Internet of Things (IoT) ကဲ့သို့သော နယ်ပယ်များတွင် တိုးတက်မှုများဖြင့် ပုံဖော်သွားမည်ဖြစ်သည်။ Cloud-based solutions များသည် အတိုင်းအတာနှင့် ကုန်ကျစရိတ်-ထိရောက်မှုတို့ကို ပေးစွမ်းနိုင်ပြီး AI algorithms သည် ဒေတာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုကို ပိုမိုထက်မြက်ပြီး အလိုအလျောက်လုပ်ဆောင်ပေးမည်ဖြစ်သည်။ IoT ကိရိယာများမှ ထုတ်ပေးသော ဒေတာအများအပြားကို စီမံဆောင်ရွက်ခြင်းသည် မျိုးဆက်သစ် ကြီးမားသောဒေတာလုပ်ဆောင်ခြင်းကိရိယာများ ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်ရန် လိုအပ်မည်ဖြစ်သည်။ ဤတိုးတက်မှုများသည် စီးပွားရေးလုပ်ငန်းများကို ပိုမိုမြန်ဆန်ပြီး တိကျသောဆုံးဖြတ်ချက်များချနိုင်စေရန်၊ လုပ်ငန်းပုံစံသစ်များဖန်တီးရန်နှင့် ဖောက်သည်အတွေ့အကြုံကို တိုးတက်စေမည်ဖြစ်သည်။

Big Data နည်းပညာများကို နှိုင်းယှဉ်ခြင်း။

နည်းပညာ	အားသာချက်များ	အားနည်းချက်များ	အသုံးပြုမှုဧရိယာများ
Hadoop	ကြီးမားသောဒေတာသိုလှောင်မှု၊ အတိုင်းအတာ၊ အမှားခံနိုင်မှု	ရှုပ်ထွေးသော စနစ်ထည့်သွင်းမှု၊ လုပ်ဆောင်မှု နှေးကွေးသည်။	Batch data processing, archiving, log analysis
မီးပွား	လျင်မြန်သောလုပ်ဆောင်မှုအမြန်နှုန်း၊ အချိန်နှင့်တစ်ပြေးညီဒေတာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှု၊ လွယ်ကူသောလည်ပတ်မှု	Hadoop ထက် အရွယ်အစား သေးငယ်သည်၊ မှတ်ဉာဏ် လိုအပ်ချက်	အချိန်နှင့်တပြေးညီ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှု၊ စက်သင်ယူမှု၊ ဒေတာစီးကြောင်းကို လုပ်ဆောင်ခြင်း။
ခေတ်မီအခြားရွေးချယ်စရာများ (ဥပမာ၊ ဖလင့်ခ်၊ ကာဖ်ကာ)	မြင့်မားသောစွမ်းဆောင်ရည်၊ latency နည်းပါးခြင်း၊ ပြောင်းလွယ်ပြင်လွယ်	ပိုသစ်လွင်သောနည်းပညာများ၊ ကျယ်ကျယ်ပြန့်ပြန့်အသုံးပြုမှုနည်းပါးသည်။	အချိန်နှင့်တပြေးညီ ဒေတာထုတ်လွှင့်ခြင်း၊ ရှုပ်ထွေးသော ဖြစ်ရပ်လုပ်ဆောင်ခြင်း၊ IoT အက်ပ်လီကေးရှင်းများ
Cloud-Based Solutions (ဥပမာ၊ AWS၊ Azure)	အတိုင်းအတာ၊ ကုန်ကျစရိတ်သက်သာမှု၊ လွယ်ကူသောစီမံခန့်ခွဲမှု	ဒေတာလုံခြုံရေးစိုးရိမ်မှု၊ စွဲလမ်းမှု	ဒေတာသိမ်းဆည်းခြင်း၊ ဒေတာလုပ်ဆောင်ခြင်း၊ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းဝန်ဆောင်မှုများ

ဒေတာကြီးတွေ ဒေတာ စီမံဆောင်ရွက်ရေး ကိရိယာများသည် စီးပွားရေးလုပ်ငန်းများ အပြိုင်အဆိုင် ဆက်ရှိနေရန် အရေးကြီးပါသည်။ လုပ်ငန်းများသည် ၎င်းတို့၏ ဒေတာများကို ထိထိရောက်ရောက် ပိုင်းခြားစိတ်ဖြာပြီး ၎င်းတို့၏ လိုအပ်ချက်နှင့် အကိုက်ညီဆုံး ကိရိယာများကို ရွေးချယ်ခြင်းဖြင့် အဓိပ္ပာယ်ပြည့်ဝသော ထိုးထွင်းဥာဏ်များ ရယူရမည်ဖြစ်သည်။ အနာဂတ်တွင်၊ ဥာဏ်ရည်တု၊ cloud computing နှင့် IoT ကဲ့သို့သော နည်းပညာများဖြင့် ပေါင်းစပ်ထားသော ပိုမိုအဆင့်မြင့်သော ကြီးမားသောဒေတာစီမံဆောင်ရွက်ရေးကိရိယာများ ပေါ်ထွန်းလာသောအခါ၊ ဒေတာမောင်းနှင်သော ဆုံးဖြတ်ချက်ချခြင်းသည် ပို၍အရေးကြီးလာမည်ဖြစ်သည်။

အမေးများသောမေးခွန်းများ

ဒေတာကြီးကြီးမားမားလုပ်ဆောင်ခြင်းတွင် Hadoop နှင့် Spark ကို ကွဲပြားစေသည့် အဓိကအင်္ဂါရပ်များကား အဘယ်နည်း။

Hadoop သည် အချက်အလက်များကို ဖြန့်ဝေသည့်ပုံစံဖြင့် သိမ်းဆည်းရန်နှင့် လုပ်ဆောင်ရန် MapReduce algorithm ကို အသုံးပြုသည်။ ဒစ်ခ်အခြေခံစနစ်ဖြစ်သောကြောင့် ကြီးမားသောဒေတာအတွဲများအတွက် စံပြဖြစ်သော်လည်း အချိန်နှင့်တပြေးညီလုပ်ဆောင်မှုအတွက် နှေးကွေးပါသည်။ အခြားတစ်ဖက်တွင် Spark သည် Hadoop ထက် သိသာစွာမြန်စေပြီး အချိန်နှင့်တပြေးညီ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုများအတွက် သင့်လျော်သော in-memory processing ကို ပံ့ပိုးပေးပါသည်။ Hadoop ကို အကြီးစားဒေတာသိုလှောင်မှုနှင့် အစုလိုက်အစီအစဥ်လုပ်ဆောင်ခြင်းအတွက် အဓိကအားဖြင့် Spark ကို ပိုမိုမြန်ဆန်ပြီး အပြန်အလှန်တုံ့ပြန်မှုခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုအတွက် ဦးစားပေးအသုံးပြုသည်။

ကုမ္ပဏီတစ်ခုသည် ၎င်း၏ကြီးမားသောဒေတာပရောဂျက်အတွက် မည်သည့်ကိရိယာကိုရွေးချယ်ရမည်ကို မည်သို့ဆုံးဖြတ်သင့်သနည်း။ ဘာကို ထည့်စဉ်းစားရမလဲ။

ကိရိယာရွေးချယ်မှုသည် ကုမ္ပဏီ၏လိုအပ်ချက်၊ ဒေတာအရွယ်အစား၊ လုပ်ဆောင်မှုအမြန်နှုန်း၊ ဘတ်ဂျက်နှင့် နည်းပညာပိုင်းဆိုင်ရာ ကျွမ်းကျင်မှုအပေါ်မူတည်ပါသည်။ အချိန်နှင့်တစ်ပြေးညီ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာရန် လိုအပ်ပါက၊ Spark သို့မဟုတ် ခေတ်မီအခြားရွေးချယ်စရာများသည် ပို၍သင့်လျော်ပေမည်။ အကယ်၍ ကြီးမားပြီး ဖွဲ့စည်းတည်ဆောက်ပုံမရှိသော ဒေတာများကို သိမ်းဆည်းပြီး စီမံဆောင်ရွက်ရန် လိုအပ်ပါက Hadoop သည် ပိုမိုကောင်းမွန်သော ရွေးချယ်မှုတစ်ခု ဖြစ်နိုင်သည်။ အဖွဲ့အတွေ့အကြုံ၊ ကိရိယာကုန်ကျစရိတ်၊ အတိုင်းအတာနှင့် ထိန်းသိမ်းနိုင်မှု စသည့်အချက်များကိုလည်း ထည့်သွင်းစဉ်းစားသင့်သည်။

ခေတ်မီဒေတာ စီမံဆောင်ရွက်သည့် ဖြေရှင်းချက်များနှင့် ပတ်သက်၍ Hadoop ၏ လက်ရှိရပ်တည်ချက်မှာ အဘယ်နည်း။ ဆက်စပ်နေသေးသလား။

Hadoop သည် အထူးသဖြင့် အကြီးစားနှင့် ကုန်ကျစရိတ်များသော ပရောဂျက်များအတွက် ကြီးမားသော ဒေတာ သိုလှောင်မှုနှင့် စီမံဆောင်ရွက်မှုတို့တွင် အရေးပါသော နေရာတစ်ခုအဖြစ် ဆက်လက်တည်ရှိနေသေးသည်။ သို့သော်၊ Spark နှင့် အခြားသော ခေတ်မီအခြားရွေးချယ်စရာများသည် ၎င်းတို့၏ မြန်ဆန်သောလုပ်ဆောင်နိုင်စွမ်းနှင့် အသုံးပြုရလွယ်ကူခြင်းကြောင့် လူကြိုက်များလာခဲ့သည်။ Hadoop သည် data lake infrastructures ၏အဓိကအစိတ်အပိုင်းတစ်ခုအဖြစ်ဆက်လက်တည်ရှိနေသော်လည်း Spark သို့မဟုတ် cloud-based ဖြေရှင်းချက်များကိုခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းနှင့်လုပ်ဆောင်ခြင်းလုပ်ငန်းများအတွက်ဦးစားပေးပါသည်။

စီးပွားရေးလုပ်ငန်းများအတွက် ကြီးမားသောဒေတာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှု၏ အရေးကြီးဆုံးအကျိုးကျေးဇူးများကား အဘယ်နည်း။

ဒေတာ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှု သည် ပိုမိုကောင်းမွန်သော ဖောက်သည်၏ ထိုးထွင်းသိမြင်မှု၊ ပိုမိုထိရောက်သော စျေးကွက်ရှာဖွေရေး ဗျူဟာများ၊ လုပ်ငန်းဆောင်ရွက်မှု ထိရောက်မှု၊ စွန့်စားရမှု စီမံခန့်ခွဲမှုနှင့် ဝင်ငွေလမ်းကြောင်းသစ်များ အပါအဝင် လုပ်ငန်းများကို အကျိုးကျေးဇူးများစွာ ပေးဆောင်ပါသည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ ဖောက်သည်များ၏ အပြုအမူကို ပိုင်းခြားစိတ်ဖြာခြင်းဖြင့် ၎င်းတို့သည် စိတ်ကြိုက်ပြုလုပ်ထားသော ထုတ်ကုန်များနှင့် ဝန်ဆောင်မှုများကို ပေးဆောင်နိုင်ပြီး ထောက်ပံ့ရေးကွင်းဆက်ကို အကောင်းဆုံးဖြစ်အောင် လုပ်ဆောင်ခြင်းဖြင့် ကုန်ကျစရိတ်များကို လျှော့ချကာ လိမ်လည်မှုရှာဖွေတွေ့ရှိမှုကို မြှင့်တင်ပေးနိုင်ပါသည်။

Spark ၏ မမ်မိုရီအတွင်း လုပ်ဆောင်ခြင်းအင်္ဂါရပ်က ဘာကိုဆိုလိုသနည်း၊ ၎င်းသည် ကြီးမားသောဒေတာလုပ်ဆောင်ခြင်းစွမ်းဆောင်ရည်ကို မည်သို့အကျိုးသက်ရောက်သနည်း။

Spark ၏ မမ်မိုရီအတွင်း လုပ်ဆောင်ခြင်းဆိုသည်မှာ ဒစ်ခ်ပေါ်တွင်အစား ဒေတာများကို RAM တွင် သိမ်းဆည်းပြီး စီမံဆောင်ရွက်သည်ဟု ဆိုလိုသည်။ ၎င်းသည် ဒစ်ခ်ဝင်ရောက်ခြင်းမှ latency ကို ဖယ်ရှားပေးပြီး လုပ်ဆောင်ချက်အမြန်နှုန်းကို သိသိသာသာ တိုးစေသည်။ ၎င်းသည် ထပ်တလဲလဲလုပ်ဆောင်မှုများပါ၀င်သည့် အယ်လဂိုရီသမ်များအတွက် သိသာထင်ရှားသောစွမ်းဆောင်ရည်အားသာချက်ကို ပေးဆောင်သည် (ဥပမာ၊ စက်သင်ယူခြင်း)။ ၎င်းသည် Hadoop ထက် Spark ကိုပိုမိုမြန်ဆန်ပြီး ထိရောက်စေသည်။

ကြီးမားသောဒေတာပရောဂျက်များတွင် ကျရှုံးခြင်းကိုဖြစ်စေသော ဘုံအမှားများကား အဘယ်နည်း၊ ၎င်းတို့ကို မည်သို့ရှောင်ရှားနိုင်မည်နည်း။

မှားယွင်းသော ကိရိယာရွေးချယ်ခြင်း၊ ဒေတာအရည်အသွေး မလုံလောက်ခြင်း၊ မရှင်းလင်းသော ရည်မှန်းချက်များ၊ နည်းပညာပိုင်းဆိုင်ရာ ကျွမ်းကျင်မှု မလုံလောက်ခြင်းနှင့် ပရောဂျက်စီမံခန့်ခွဲမှု ညံ့ဖျင်းခြင်းတို့ ပါဝင်ပါသည်။ ဤအမှားများကို ရှောင်ရှားရန်၊ ရှင်းလင်းသော ရည်မှန်းချက်များကို ချမှတ်ရမည်၊ ဒေတာအရည်အသွေးကို မြှင့်တင်ရမည်၊ မှန်ကန်သော ကိရိယာများကို ရွေးချယ်ရမည်၊ ကျွမ်းကျင်သော အဖွဲ့တစ်ဖွဲ့ကို စုစည်းရမည်ဖြစ်ပြီး ပရောဂျက်လုပ်ငန်းစဉ်များကို ဂရုတစိုက် စီမံခန့်ခွဲရမည်ဖြစ်သည်။ ထို့အပြင်၊ အသေးစား ရှေ့ပြေးပုံစံများဖြင့် စတင်ကာ ရလဒ်များကို အကဲဖြတ်နေစဉ် ပရောဂျက်ကို တစ်ဆင့်ပြီးတစ်ဆင့် တိုးတက်ပြောင်းလဲခြင်းသည် အောင်မြင်နိုင်ခြေကို တိုးစေသည်။

Hadoop နှင့် Spark မှလွဲ၍ ဒေတာကြီးကြီးမားမားလုပ်ဆောင်ခြင်းအတွက် ခေတ်မီအခြားရွေးချယ်စရာကိရိယာများသည် အဘယ်နည်းနှင့် ဤကိရိယာများက အကျိုးကျေးဇူးများပေးစွမ်းသနည်း။

Hadoop နှင့် Spark အပြင်၊ ခေတ်မီအခြားရွေးချယ်စရာများမှာ Flink၊ Kafka၊ Apache Beam၊ Presto၊ ClickHouse၊ Snowflake နှင့် Amazon EMR တို့ဖြစ်သည်။ Flink သည် latency နည်းပါးသော၊ အချိန်နှင့်တစ်ပြေးညီ ဒေတာစီးကြောင်းကို လုပ်ဆောင်ခြင်းအတွက် အကောင်းဆုံးဖြစ်သည်။ Kafka ကို အသံအတိုးအကျယ် ဒေတာစီးကြောင်းများကို စီမံခန့်ခွဲရန် အသုံးပြုသည်။ Presto နှင့် ClickHouse တို့သည် အပြန်အလှန်တုံ့ပြန်သော SQL မေးမြန်းမှုများကို လျင်မြန်စွာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာပေးပါသည်။ Snowflake သည် cloud-based data warehousing solutions များကိုပေးဆောင်သည်။ ဤကိရိယာများသည် ပုံမှန်အားဖြင့် ပိုမိုလွယ်ကူစွာအသုံးပြုခြင်း၊ ပိုမိုမြင့်မားသောစွမ်းဆောင်ရည်နှင့် cloud ပေါင်းစပ်ခြင်းကဲ့သို့သော အကျိုးကျေးဇူးများကို ပေးဆောင်ပါသည်။

ကြီးမားသောဒေတာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုပရောဂျက်များတွင် ဒေတာကိုယ်ရေးကိုယ်တာနှင့် လုံခြုံရေးကို မည်သို့အာမခံနိုင်မည်နည်း။ ဘယ်လိုသတိထားရမလဲ။

ဒေတာ သီးသန့်နှင့် လုံခြုံရေးသည် ကြီးမားသော ဒေတာပရောဂျက်များတွင် အရေးကြီးပါသည်။ ဒေတာ ကုဒ်ဝှက်ခြင်း၊ ဝင်ရောက်ထိန်းချုပ်ခြင်း၊ အမည်ဝှက်ခြင်း နှင့် စာရင်းစစ်ခြင်းကဲ့သို့သော အတိုင်းအတာများကို အကောင်အထည်ဖော်ရပါမည်။ အရေးကြီးသောဒေတာကို ဖုံးကွယ်ထားခြင်း သို့မဟုတ် လုံးဝဖယ်ရှားခြင်းသည် ဒေတာချိုးဖောက်မှုများကို တားဆီးနိုင်သည်။ ထို့အပြင်၊ ဥပဒေစည်းမျဉ်းများ (ဥပမာ၊ GDPR) ကိုလိုက်နာရန်လည်း အရေးကြီးပါသည်။ ဒေတာလုံခြုံရေးမူဝါဒများကို ဖန်တီးခြင်းနှင့် ပုံမှန်မွမ်းမံပြင်ဆင်ခြင်းတို့မှာလည်း မရှိမဖြစ်လိုအပ်ပါသည်။

နောက်ထပ် အချက်အလက်- Apache Hadoop