Kluczowa różnica – Big Data vs Hadoop
Dane są gromadzone na całym świecie. Ta duża ilość danych nazywana jest Big Data lub Big Data i nie może być obsługiwana przez zwykłe urządzenia pamięci masowej. Do rozwiązania tego problemu można wykorzystać platformę oprogramowania Hadoop, która jest platformą open source firmy Apache Software Foundation. Kluczowa różnica między Big Data a Hadoop polega na tym, że Big Data to duża ilość złożonych danych, podczas gdy Hadoop to mechanizm skutecznego i wydajnego przechowywania Big Data.
Co to są Big Data?
Dane są generowane codziennie iw dużych ilościach. Ważne jest, aby odpowiednio przechowywać zebrane dane i analizować je w celu uzyskania lepszych wyników. Google, Facebook zbierają codziennie ogromne ilości danych. Porządkowanie danych i ich analiza może przynieść organizacji korzyści. W banku niezbędna jest analiza danych, aby zrozumieć informacje o klientach, transakcje, problemy klientów. Analiza tych danych i opracowanie rozwiązań poprawi zysk. Pokazuje to, że dane odgrywają kluczową rolę w wydajnej i efektywnej pracy organizacji. Ponieważ dane szybko rosną, relacyjne bazy danych lub zwykłe urządzenia pamięci masowej nie są wystarczające. Ten rodzaj dużego zbioru danych, który jest trudny do przechowywania i przetwarzania, można nazwać Big Data lub Big Data.
Wielkie dane
Wielkie zbiory danych mają trzy właściwości. Są to objętość, prędkość i różnorodność. Po pierwsze, Big Data to duża ilość danych. Dane te mogą mieć objętość Giga Bajtów, Tera Bajtów lub nawet większą. Drugim atrybutem jest prędkość. Jest to szybkość, z jaką generowane są dane. Jest to główna właściwość przy 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. Kolejną główną właściwością jest różnorodność, która opisuje rodzaj danych. Dane mogą przyjmować format tekstowy, wideo, audio, obraz, format XML, dane czujnika itp.
Co to jest Hadoop?
Jest to platforma typu open source opracowana przez Apache Software Foundation do przechowywania dużych zbiorów danych w środowisku rozproszonym w celu równoległego przetwarzania. Posiada wydajną pamięć dystrybucyjną 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 nadrzędny nazywa się węzłem nazwy, a urządzenia podrzędne to węzły danych. Dane są rozdzielane między wszystkie węzły danych.
Główny algorytm używany do przetwarzania danych w Hadoop nazywa się Map Reduce. Używając programów do redukcji map, zadania mogą być wysyłane do węzłów podrzędnych. Domyślnym językiem do pisania programów redukujących mapę jest Java, ale można również używać innych języków. Węzły danych lub węzły podrzędne wykonają zadanie analizy i prześlą wynik z powrotem do węzła głównego/węzła o nazwie. Master-node/name-node ma Job Tracker do uruchamiania zadań redukcji mapy na węzłach podrzędnych. Węzły podrzędne/węzły danych mają narzędzie do śledzenia zadań, aby zakończyć analizę danych i wysłać wynik z powrotem do węzła głównego.
Architektura Hadoop
Hadoop ma pewne zalety. Zmniejsza koszty, złożoność danych i zwiększa wydajność. Łatwo jest dodać kolejną maszynę do klastra Hadoop.
Jakie jest podobieństwo między Big Data a Hadoopem?
Zarówno Big Data, jak i Hadoop są powiązane z dużymi sumami danych
Jaka jest różnica między Big Data a Hadoop?
Big Data kontra Hadoop |
|
| Big Data to duży zbiór złożonych i różnorodnych danych, które są trudne do przechowywania i analizowania przy użyciu tradycyjnych metod przechowywania. | Hadoop to platforma oprogramowania do efektywnego i wydajnego przechowywania i przetwarzania dużych zbiorów danych. |
| Znaczenie | |
| Big Data nie ma większego znaczenia. | Hadoop może uczynić Big Data bardziej znaczącym i jest przydatny do uczenia maszynowego i analizy statystycznej. |
| Przechowywanie | |
| Wielkie dane są trudne do przechowywania, ponieważ składają się z różnych danych, takich jak dane strukturalne i niestrukturalne. | Hadoop korzysta z rozproszonego systemu plików Hadoop (HDFS), który umożliwia przechowywanie różnych danych. |
| Ułatwienia dostępu | |
| Dostęp do Big Data jest trudny. | Hadoop umożliwia szybszy dostęp i przetwarzanie Big Data. |
Podsumowanie – Big Data kontra Hadoop
Dane szybko rosną. Wszystkie organizacje rządowe i biznesowe gromadzą dane. Analiza danych jest niezwykle cenna. Pojedynczy komputer nie wystarczy do przechowywania dużej ilości danych. Ta duża ilość złożonych danych nazywana jest Big Data. Dlatego Big Data może być dystrybuowana 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 skutecznego i wydajnego przechowywania Big Data.
Pobierz wersję PDF Big Data kontra Hadoop
Możesz pobrać wersję PDF tego artykułu i używać jej do celów offline zgodnie z notatką cytowania. Proszę pobrać wersję PDF tutaj Różnica między Big Data a Hadoop
