Różnica między Big Data a Hadoop

Kluczowa różnica - Big Data vs. Hadoop
 

Dane są gromadzone na całym świecie. Ta duża ilość danych nazywa się Big Data lub Big Data i nie mogą być przetwarzane przez zwykłe urządzenia pamięci masowej. Do rozwiązania tego problemu można wykorzystać platformę oprogramowania Hadoop, która jest platformą open source firmy Apache Software Foundation. The kluczowa różnica jest między Big Data a Hadoop Big Data to duża ilość złożonych danych, podczas gdy Hadoop to mechanizm do przechowywania dużych zbiorów danych w sposób efektywny i wydajny.

ZAWARTOŚĆ

1. Przegląd i kluczowa różnica
2. Co to jest Big Data
3. Co to jest Hadoop
4. Podobieństwa między Big Data a Hadoop
5. Porównanie obok siebie - Big Data vs Hadoop w formie tabeli
6. Podsumowanie

Co to jest Big Data?

Dane są wytwarzane codziennie iw dużych ilościach. Ważne jest odpowiednie przechowywanie zebranych danych i ich analiza w celu uzyskania lepszych wyników. Google, Facebook gromadzą codziennie ogromną ilość danych. Porządkowanie danych i ich analiza mogą przynieść korzyści organizacji. W banku niezbędna jest analiza danych w celu zrozumienia informacji o klientach, transakcji, problemów klientów. Analiza tych danych i opracowanie rozwiązań poprawi zysk. To pokazuje, że dane odgrywają istotną rolę dla organizacji, aby działać wydajnie i skutecznie. Ponieważ dane szybko rosną, relacyjne bazy danych lub zwykłe urządzenia pamięci masowej są niewystarczające. Tego rodzaju duży zbiór danych, który jest trudny do przechowywania i przetwarzania, można nazwać Big Data lub Big Data.

Big Data

Big data ma trzy właściwości. Są to objętość, prędkość i różnorodność. Po pierwsze, duże zbiory danych to duże ilości danych. Dane te mogą przyjmować objętość Giga Bytes, Tera Bytes lub nawet więcej. Drugim atrybutem jest prędkość. Jest to prędkość, z jaką dane są generowane. Jest to główna właściwość w analizie zmian środowiskowych i wykrywaniu samolotów. W takich sytuacjach dane powinny być dokładne i ciągłe. Jest to istotny czynnik przy podejmowaniu decyzji w czasie rzeczywistym. Inną główną właściwością jest różnorodność, która opisuje rodzaj danych. Dane mogą mieć format tekstowy, wideo, audio, obraz, format XML, dane czujnika itp.

Co to jest Hadoop?

Jest to platforma open source firmy Apache Software Foundation do przechowywania dużych zbiorów danych w środowisku rozproszonym w celu przetwarzania równoległego. Ma efektywne magazynowanie dystrybucyjne z mechanizmem przetwarzania danych. System przechowywania Hadoop jest znany jako Rozproszony system plików Hadoop (HDFS). Dzieli dane między niektóre maszyny. Hadoop podąża za architekturą master-slave. Węzeł główny jest nazywany Węzeł nazw i wezwani są niewolnicy Węzły danych. Dane są rozdzielane między wszystkie węzły danych.

Główny algorytm wykorzystywany do przetwarzania danych w Hadoop nazywa się Map Reduce. Za pomocą programów do zmniejszania map zadania mogą być wysyłane do węzłów podrzędnych. Domyślnym językiem do pisania programów zmniejszających mapę jest Java, ale można także używać innych języków. Węzły danych lub węzły podrzędne wykonają zadanie analizy i wyślą wynik z powrotem do węzła głównego / węzła nazw. Węzeł główny / nazwa-węzeł ma moduł śledzenia zadań do uruchamiania zadań zmniejszania mapy w węzłach podrzędnych. Węzły podrzędne / węzły danych są wyposażone w moduł śledzenia zadań do wykonania analizy danych i wysłania wyniku z powrotem do węzła głównego.

Architektura Hadoop

Hadoop ma pewne zalety. Zmniejsza to koszty, złożoność danych i zwiększa wydajność. Łatwo jest dodać kolejną maszynę do klastra Hadoop.

Jakie jest podobieństwo między Big Data a Hadoop?

• Zarówno Big Data, jak i Hadoop są powiązane z dużymi sumami danych.

Jaka jest różnica między Big Data a Hadoop?

Big Data vs Hadoop
Big Data to duży zbiór złożonych i różnorodnych danych, które trudno jest przechowywać i analizować przy użyciu tradycyjnych metod przechowywania.	Hadoop to platforma programowa do przechowywania i przetwarzania dużych zbiorów danych w sposób wydajny i wydajny.
Znaczenie
Big Data nie ma większego znaczenia.	Hadoop może uczynić Big Data bardziej znaczącym i jest przydatny do uczenia maszynowego i analizy statystycznej.
Przechowywanie
Big Data jest trudny do przechowywania, ponieważ składa się z różnych danych, takich jak dane ustrukturyzowane i nieustrukturyzowane.	Hadoop korzysta z rozproszonego systemu plików Hadoop (HDFS), który umożliwia przechowywanie różnorodnych danych.
Dostępność
Dostęp do Big Data jest trudny.	Hadoop pozwala na szybszy dostęp i przetwarzanie Big Data.

Podsumowanie - duży Dane vs Hadoop 

Dane szybko rosną. Wszystkie organizacje rządowe i biznesowe zbierają dane. Analiza danych jest niezwykle cenna. Pojedynczy komputer nie wystarcza do przechowywania dużej ilości danych. Ta duża ilość złożonych danych nazywa się Big data. Dlatego Big Data może być dystrybuowany do niektórych węzłów za pomocą Hadoop. Różnica między Big Data a Hadoop polega na tym, że Big Data to duża ilość złożonych danych, a Hadoop to mechanizm do przechowywania dużych zbiorów danych w sposób efektywny i wydajny.

Pobierz wersję PDF Big Data vs. Hadoop

Możesz pobrać wersję PDF tego artykułu i używać go do celów offline zgodnie z cytatem. Pobierz wersję PDF tutaj Różnica między Big Data a Hadoop

Odniesienie:

1. „Co to jest Big Data i dlaczego ma to znaczenie”. Co to jest Big Data? | SAS US. Dostępny tutaj 
2. Punkt, Poradniki. „Hadoop - przegląd Big Data”. Tutorials Point, 15 sierpnia 2017. Dostępne tutaj 
3. Punkt, Poradniki. „Omówienie analizy dużych zbiorów danych”. Tutorials Point, 15 sierpnia 2017. Dostępne tutaj 
4. „Jaka jest różnica między Big Data a Hadoop?” Techopedia.com. Dostępny tutaj 
5.thippireddybharath. „Big Data i Hadoop Szybkie wprowadzenie”. YouTube, YouTube, 12 sierpnia 2014. Dostępne tutaj 

Zdjęcie dzięki uprzejmości:

1.'BigData 2267 × 1146 trasparent 'Autor: Camelia.boban - Praca własna (CC BY-SA 3.0) przez Commons Wikimedia