Diferența cheie – Big Data vs Hadoop
Datele sunt colectate pe scară largă în întreaga lume. Această cantitate mare de date se numește Big Data sau Big Data și nu poate fi gestionată de dispozitivele obișnuite de stocare. Cadrul software Hadoop, care este un cadru open source al Apache Software Foundation, poate fi folosit pentru a depăși această problemă. Diferența cheie dintre Big Data și Hadoop este că Big Data este o cantitate mare de date complexe, în timp ce Hadoop este un mecanism de stocare a datelor mari în mod eficient și eficient.
Ce este Big Data?
Datele sunt produse zilnic și în cantități mari. Este important să stocați datele colectate în consecință și să le analizați pentru a obține rezultate mai bune. Google, Facebook colectează zilnic o cantitate mare de date. Organizarea datelor și analizarea acestora poate aduce beneficii organizației. Într-o bancă, este esențial să analizați datele pentru a înțelege informațiile despre clienți, tranzacțiile, problemele clienților. Analizarea acestor date și dezvoltarea de soluții va îmbunătăți profitul. Acest lucru arată că datele joacă un rol vital pentru ca o organizație să funcționeze eficient și eficient. Pe măsură ce datele cresc rapid, bazele de date relaționale sau dispozitivele de stocare obișnuite nu sunt suficiente. Acest tip de colecție mare de date, care este greu de stocat și procesat, poate fi numită Big Data sau Big Data.
Big Data
Datele mari au trei proprietăți. Ele sunt volumul, viteza și varietatea. În primul rând, Big Data este un volum mare de date. Aceste date pot lua volumul de Giga Bytes, Tera Bytes sau chiar mai mare decât atât. Al doilea atribut este viteza. Este viteza cu care sunt generate datele. Aceasta este o proprietate majoră în analiza schimbărilor de mediu și pentru detectarea aeronavelor. Datele ar trebui să fie precise și continue în acele situații. Este un factor considerabil pentru a lua decizii în timp real. O altă proprietate principală este varietatea, care descrie tipul de date. Datele pot avea format text, video, audio, imagine, format XML, date senzor etc.
Ce este Hadoop?
Este un cadru open source al Apache Software Foundation pentru a stoca Big Data într-un mediu distribuit pentru a procesa în paralel. Are o stocare de distribuție eficientă cu un mecanism de procesare a datelor. Sistemul de stocare Hadoop este cunoscut sub numele de Hadoop Distributed File System (HDFS). Împarte datele între unele mașini. Hadoop urmează arhitectura master-slave. Nodul master se numește Name-node, iar slave se numește Data-nodes. Datele sunt distribuite între toate nodurile de date.
Algoritmul principal care este utilizat pentru procesarea datelor în Hadoop se numește Map Reduce. Folosind programe de reducere a hărților, joburile pot fi trimise către nodurile slave. Limbajul implicit pentru scrierea programelor de reducere a hărților este Java, dar pot fi utilizate și alte limbi. Nodurile de date sau nodurile slave vor efectua sarcina de analiză și vor trimite rezultatul înapoi la nodul-master/nodul-nume. Master-node/name-node are un Job Tracker pentru a rula joburi de reducere a hărții pe nodurile slave. Nodurile slave/nodurile de date au un Task Tracker pentru a finaliza analiza datelor și pentru a trimite rezultatul înapoi la nodul principal.
Arhitectura Hadoop
Hadoop are câteva avantaje. Reduce costurile, complexitatea datelor și crește eficiența. Este ușor să adăugați o altă mașină la clusterul Hadoop.
Care este asemănarea dintre Big Data și Hadoop?
Atât Big Data, cât și Hadoop sunt legate de sume mari de date
Care este diferența dintre Big Data și Hadoop?
Big Data vs Hadoop |
|
| Big Data este o colecție mare de date complexe și variate, care este greu de stocat și analizat folosind metode tradiționale de stocare. | Hadoop este un cadru software pentru stocarea și procesarea datelor mari în mod eficient și eficient. |
| Semnificație | |
| Big Data nu are prea multă semnificație. | Hadoop poate face datele mari mai semnificative și este utilă pentru învățarea automată și analiza statistică. |
| Depozitare | |
| Big Data este greu de stocat, deoarece constă dintr-o varietate de date, cum ar fi date structurate și nestructurate. | Hadoop folosește Hadoop Distributed File System (HDFS) care permite stocarea unei varietăți de date. |
| Accesibilitate | |
| Accesul la Big Data este greu. | Hadoop permite accesarea și procesarea datelor mari mai rapid. |
Rezumat – Big Data vs Hadoop
Datele cresc rapid. Organizațiile guvernamentale și de afaceri culeg toate date. Analiza datelor este extrem de valoroasă. Un singur computer nu este suficient pentru a stoca o cantitate mare de date. Această cantitate mare de date complexe se numește Big Data. Prin urmare, Big Data poate fi distribuită între unele noduri folosind Hadoop. Diferența dintre Big Data și Hadoop este că Big Data este o cantitate mare de date complexe, iar Hadoop este un mecanism de stocare a Big Data în mod eficient și eficient.
Descărcați versiunea PDF a Big Data vs Hadoop
Puteți descărca versiunea PDF a acestui articol și o puteți utiliza în scopuri offline, conform nota de citare. Vă rugăm să descărcați versiunea PDF aici Diferența dintre Big Data și Hadoop
