Kluczowa różnica - Big Data vs Hadoop
Dane są gromadzone na całym świecie. Ta duża ilość danych nosi nazwę Big Data lub Big Data i nie może być obsługiwana przez zwykłe urządzenia pamięci masowej. Framework oprogramowania Hadoop, który jest platformą open source stworzoną przez Apache Software Foundation, może zostać wykorzystany do rozwiązania tego problemu. Kluczową różnicą między Big Data a Hadoop jest to, że Big Data to duża ilość złożonych danych, podczas gdy Hadoop to mechanizm do efektywnego i wydajnego przechowywania Big Data.
ZAWARTOŚĆ
1. Przegląd i kluczowe różnice
2. Co to jest Big Data
3. Co to jest Hadoop
4. Podobieństwa między Big Data a Hadoop
5. Porównanie bezpośrednie - Big Data vs Hadoop w formie tabelarycznej
6. Podsumowanie
Co to jest Big Data?
Dane są generowane codziennie iw dużych ilościach. Ważne jest, aby odpowiednio przechowywać zebrane dane i analizować je, aby uzyskać lepsze wyniki. Google, Facebook zbierają codziennie ogromne ilości danych. Organizacja danych i ich analiza może przynieść korzyści organizacji. W banku analiza danych jest niezbędna, aby zrozumieć informacje o klientach, transakcje, problemy klientów. Analiza tych danych i opracowanie rozwiązań poprawi zysk. To pokazuje, że dane odgrywają kluczową rolę w wydajnej i efektywnej pracy organizacji. Ponieważ ilość danych szybko rośnie, relacyjne bazy danych lub zwykłe urządzenia magazynujące nie wystarczają. Ten rodzaj dużego zbioru danych, które są trudne do przechowywania i przetwarzania, można nazwać Big Data lub Big Data.
Big Data
Big data ma trzy właściwości. To objętość, prędkość i różnorodność. Po pierwsze, Big Data to duża ilość danych. Dane te mogą mieć wielkość gigabajtów, terabajtów lub nawet więcej. Drugi atrybut to prędkość. Jest to prędkość, z jaką generowane są dane. Jest to ważna właściwość w analizie zmian środowiskowych i wykrywaniu samolotów. W takich sytuacjach dane powinny być dokładne i ciągłe. Podejmowanie decyzji w czasie rzeczywistym jest ważnym czynnikiem. Inną główną właściwością jest różnorodność, która opisuje rodzaj danych. Dane mogą mieć format tekstowy, wideo, audio, obraz, format XML, dane z czujników itp.
Co to jest Hadoop?
Jest to platforma open source stworzona przez Apache Software Foundation do przechowywania dużych zbiorów danych w środowisku rozproszonym w celu przetwarzania równoległego. Posiada efektywny magazyn dystrybucyjny z mechanizmem przetwarzania danych. System pamięci masowej Hadoop jest znany jako rozproszony system plików Hadoop (HDFS). Dzieli dane między niektóre maszyny. Hadoop podąża za architekturą master-slave. Węzeł główny nazywany jest węzłem nazwy, a węzły podrzędne nazywane są węzłami danych. Dane są dystrybuowane we wszystkich węzłach danych.
Główny algorytm używany do przetwarzania danych w Hadoop nazywa się Map Reduce. Korzystając z programów zmniejszających mapę, zadania mogą być wysyłane do węzłów podrzędnych. Domyślnym językiem do pisania programów ograniczających mapy jest Java, ale można również używać innych języków. Węzły danych lub węzły podrzędne wykonają zadanie analizy i odeślą wynik z powrotem do węzła-głównego / węzła-nazwy. Węzeł-węzeł-nazwa-węzeł ma moduł śledzenia zadań, który umożliwia uruchamianie mapy i redukcję zadań na węzłach podrzędnych. Węzły podrzędne / węzły danych mają moduł śledzenia zadań do zakończenia analizy danych i przesłania wyniku z powrotem do węzła głównego.
Architektura Hadoop
Hadoop ma kilka zalet. Zmniejsza koszty, złożoność danych i zwiększa wydajność. Dodanie kolejnego komputera do klastra Hadoop jest łatwe.
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?
Porównaj środek artykułu przed tabelą
Big Data vs Hadoop |
|
| Big Data to duży zbiór złożonych i różnorodnych danych, które są trudne do przechowywania i analizy przy użyciu tradycyjnych metod przechowywania. | Hadoop to platforma programowa do efektywnego i wydajnego przechowywania i przetwarzania dużych zbiorów danych. |
| Znaczenie | |
| Big Data nie ma większego znaczenia. | Hadoop może uczynić Big Data bardziej znaczącymi 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 umożliwia szybszy dostęp i przetwarzanie Big Data. |
Podsumowanie - Big Data vs Hadoop
Dane szybko rosną. Wszystkie organizacje rządowe i biznesowe zbierają dane. Analiza danych jest niezwykle cenna. Pojedynczy komputer nie wystarczy do przechowywania dużej ilości danych. Ta duża ilość złożonych danych nosi nazwę Big Data. Dlatego dane Big Data mogą być dystrybuowane między niektórymi węzłami 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 efektywnego i wydajnego przechowywania Big Data.
Pobierz wersję PDF Big Data vs Hadoop
Możesz pobrać wersję PDF tego artykułu i używać jej w trybie offline, zgodnie z notą cytowania. Pobierz wersję PDF tutaj Różnica między Big Data a Hadoop
