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 dispozitive de stocare obișnuite. Cadrul software Hadoop, care este un cadru open source de Apache Software Foundation, poate fi utilizat pentru a depăși această problemă. Diferența cheie între 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 Big Data în mod eficient și eficient.
CUPRINS
1. Prezentare generală și diferența cheie
2. Ce este Big Data
3. Ce este Hadoop
4. Asemănări între Big Data și Hadoop
5. Comparație Side by Side - Big Data vs Hadoop în formă tabelară
6. Rezumat
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 pot aduce beneficii organizației. Într-o bancă, este esențial să analizăm datele pentru a înțelege informațiile despre clienți, tranzacțiile, problemele clienților. Analiza acestor date și dezvoltarea de soluții vor îmbunătăți profitul. Acest lucru arată că datele joacă un rol vital pentru ca o organizație să funcționeze eficient și eficient. Deoarece datele cresc rapid, bazele de date relaționale sau dispozitivele de stocare obișnuite nu sunt suficiente. Acest tip de colecție mare de date greu de stocat și procesat poate fi denumit Big Data sau Big Data.
Date mare
Big data are trei proprietăți. Sunt volum, viteză și varietate. În primul rând, Big Data este un volum mare de date. Aceste date pot lua volumul Giga Bytes, Tera Bytes sau chiar mai mare decât acesta. 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 avioanelor. Datele ar trebui să fie corecte și continue în aceste situații. Este un factor considerabil să luați decizii în timp real. O altă proprietate principală este varietatea, care descrie tipul de date. Datele pot lua format text, video, audio, imagine, format XML, date senzor etc.
Ce este Hadoop?
Este un cadru open source de Apache Software Foundation pentru a stoca date mari într-un mediu distribuit pentru a procesa paralel. Are o stocare eficientă a distribuției cu un mecanism de procesare a datelor. Sistemul de stocare Hadoop este cunoscut sub numele de Sistem de fișiere distribuite Hadoop (HDFS). Împarte datele între unele mașini. Hadoop urmărește arhitectura stăpân-sclav. Nodul master se numește Name-nod și sclavii sunt numiți Data-nodes. Datele sunt distribuite între toate nodurile de date.
Algoritmul principal care se folosește pentru procesarea datelor în Hadoop se numește Map Reduce. Folosind programe de reducere a hărții, joburile pot fi trimise către noduri slave. Limbajul implicit pentru a scrie programe de reducere a hărții este Java, dar pot fi folosite și alte limbi. Data-Nodes sau nodurile slave vor efectua sarcina de analiză și vor trimite rezultatul înapoi la master-nod / nume-nod. Master-node / name-node are un Job Tracker pentru a rula harta pentru a reduce sarcinile pe nodurile slave. Slave-nodes / data-nodes au un Task Tracker pentru a finaliza analiza datelor și pentru a trimite rezultatul înapoi la nodul master.
Hadoop Architecture
Hadoop are unele 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?
Difuzarea articolului din mijloc înainte de tabel
Big Data vs Hadoop |
|
| Big Data este o colecție largă de date complexe și variate, care este greu de stocat și analizează folosind metode tradiționale de stocare. | Hadoop este un cadru software pentru stocarea și procesarea datelor mari în mod eficient și eficient. |
| Semnificaţie | |
| Big Data nu are prea multă semnificație. | Hadoop poate face Big Data mai semnificativ și este util 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 sistemul de fișiere distribuite Hadoop (HDFS) care permite stocarea unei varietăți de date. |
| Accesibilitate | |
| Accesarea Big Data este dificilă. | Hadoop permite accesarea și procesarea Big Data mai rapid. |
Rezumat - Big Data vs Hadoop
Datele cresc rapid. Toate organizațiile guvernamentale și de afaceri colectează 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, datele mari pot fi distribuite 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 folosi în scopuri offline, conform notei de citare. Vă rugăm să descărcați versiunea PDF aici Diferența dintre Big Data și Hadoop
