Skirtumas tarp „Big Data“ ir „Hadoop“

Pagrindinis skirtumas - „Big Data vs Hadoop“
 

Duomenys renkami plačiai visame pasaulyje. Šis didelis duomenų kiekis yra vadinamas dideliais duomenimis arba dideliais duomenimis ir negali būti tvarkomas įprastų duomenų saugojimo įrenginių. Šiai problemai įveikti gali būti naudojama „Hadoop“ programinė įranga, kuri yra „Apache Software Foundation“ atvirojo kodo sistema. pagrindinis skirtumas tarp „Big Data“ ir „Hadoop“ yra tai „Big Data“ yra didelis kiekis sudėtingų duomenų, tuo tarpu „Hadoop“ yra būdas efektyviai ir efektyviai saugoti didelius duomenis.

TURINYS

1. Apžvalga ir svarbiausias skirtumas
2. Kas yra dideli duomenys
3. Kas yra Hadoopas
4. „Big Data“ ir „Hadoop“ panašumai
5. Šalutinis palyginimas - lentelės formos „Big Data vs Hadoop“
6. Santrauka

Kas yra „Big Data“?

Duomenys rengiami kasdien ir dideliais kiekiais. Svarbu atitinkamai saugoti surinktus duomenis ir juos išanalizuoti, norint gauti geresnių rezultatų. „Google“, „Facebook“ kasdien renka didžiulį kiekį duomenų. Duomenų tvarkymas ir analizė gali būti naudingi organizacijai. Banke svarbu analizuoti duomenis, kad suprastumėte informaciją apie klientus, operacijas, klientų problemas. Išanalizavę šiuos duomenis ir sukūrę sprendimus, padidės pelnas. Tai rodo, kad duomenys vaidina gyvybiškai svarbų vaidmenį, kad organizacija galėtų efektyviai ir efektyviai dirbti. Kadangi duomenys sparčiai populiarėja, nepakanka reliacinių duomenų bazių ar įprastų saugojimo įrenginių. Tokį didelį duomenų rinkinį, kurį sunku saugoti ir apdoroti, galima pavadinti dideliais duomenimis arba dideliais duomenimis.

„Big Data“

Dideli duomenys turi tris savybes. Jie yra tūris, greitis ir įvairovė. Pirma, dideli duomenys yra didelės apimties duomenys. Šie duomenys gali užimti „Giga“, „Tera“ baitus arba net didesnį. Antrasis požymis yra greitis. Tai yra duomenų generavimo greitis. Tai yra pagrindinė savybė analizuojant aplinkos pokyčius ir aptikant orlaivius. Tokiose situacijose duomenys turėtų būti tikslūs ir nuolatiniai. Tai yra reikšmingas faktorius priimant sprendimus realiuoju laiku. Kita pagrindinė savybė yra įvairovė, apibūdinanti duomenų tipą. Duomenys gali būti teksto, vaizdo, garso, vaizdo, XML formato, jutiklių duomenys ir kt.

Kas yra Hadoopas?

Tai yra „Apache Software Foundation“ atvirojo kodo sistema, skirta saugoti didelius duomenis paskirstytoje aplinkoje, kad būtų galima apdoroti lygiagrečiai. Jis turi efektyvią paskirstymo saugyklą su duomenų apdorojimo mechanizmu. „Hadoop“ saugojimo sistema yra žinoma kaip „Hadoop“ paskirstytų failų sistema (HDFS). Tai dalija duomenis tarp kai kurių mašinų. Hadoopas vadovaujasi pagrindinio vergo architektūra. Pagrindinis mazgas yra vadinamas Vardas-mazgas ir vergai vadinami Duomenų mazgai. Duomenys paskirstomi tarp visų duomenų mazgų.

Pagrindinis algoritmas, naudojamas duomenims apdoroti Hadoop, vadinamas Žemėlapio mažinimas. Naudojant žemėlapio mažinimo programas, užduotys gali būti siunčiamos į vergų mazgus. Numatytoji kalba, skirta rašyti žemėlapius mažinančioms programoms, yra „Java“, tačiau gali būti naudojamos ir kitos kalbos. Duomenų mazgai arba pagalbiniai mazgai atliks analizės užduotį ir siųs rezultatą atgal pagrindiniam mazgui / vardo mazgui. Pagrindinis-mazgas / vardo-mazgas turi užduočių sekiklį, kuris paleidžia žemėlapių mažinimo darbus vergovo mazguose. Vergų mazgai / duomenų mazgai turi užduočių stebėjimo įrankį, skirtą baigti duomenų analizę ir išsiųsti rezultatą atgal į pagrindinį mazgą..

„Hadoop“ architektūra

„Hadoop“ turi tam tikrų pranašumų. Tai sumažina sąnaudas, duomenų sudėtingumą ir padidina efektyvumą. Į „Hadoop“ klasterį lengva įtraukti dar vieną mašiną.

Koks yra „Big data“ ir „Hadoop“ panašumas?

• Tiek „Big Data“, tiek „Hadoop“ yra susiję su didelėmis duomenų sumomis.

Kuo skiriasi „Big Data“ ir „Hadoop“?

„Big Data vs Hadoop“
„Big Data“ yra didelis sudėtingų ir įvairių duomenų rinkinys, kurį sunku saugoti ir analizuoti naudojant tradicinius saugojimo metodus.	„Hadoop“ yra programinė įranga, skirta efektyviai ir efektyviai saugoti ir apdoroti didelius duomenis.
Reikšmingumas
„Big Data“ neturi daug prasmės.	„Hadoop“ gali padaryti didelius duomenis prasmingesnius ir naudingi kompiuteriniam mokymuisi ir statistinei analizei.
Sandėliavimas
„Big Data“ sunku saugoti, nes ją sudaro įvairūs duomenys, pavyzdžiui, struktūruoti ir nestruktūruoti duomenys.	„Hadoop“ naudoja „Hadoop“ paskirstytą failų sistemą (HDFS), leidžiančią saugoti įvairius duomenis.
Prieinamumas
Sunku pasiekti „Big Data“.	„Hadoop“ leidžia greičiau pasiekti ir apdoroti „Big Data“.

Santrauka - didelis Duomenys ir „Hadoop“ 

Duomenys sparčiai auga. Vyriausybės ir verslo organizacijos renka duomenis. Analizuoti duomenis yra nepaprastai vertinga. Vieno kompiuterio nepakanka dideliam duomenų kiekiui išsaugoti. Šis didelis kiekis sudėtingų duomenų vadinamas dideliais duomenimis. Todėl didelius duomenis galima paskirstyti tarp kai kurių mazgų, naudojant „Hadoop“. Skirtumas tarp „Big Data“ ir „Hadoop“ yra tas, kad dideli duomenys yra didelis kiekis sudėtingų duomenų, o „Hadoop“ yra būdas efektyviai ir efektyviai saugoti didelius duomenis..

Atsisiųskite „Big Data vs Hadoop“ PDF versiją

Galite atsisiųsti šio straipsnio PDF versiją ir naudoti ją neprisijungus, kaip nurodyta citatos pastaboje. Atsisiųskite PDF versiją čia. Skirtumas tarp „Big Data“ ir „Hadoop“

Nuoroda:

1. „Kas yra„ Big Data “ir kodėl tai svarbu.“ Kas yra „Big Data“? | SAS JAV. Galima rasti čia 
2. Esmė, vadovėliai. „Hadoop - didelių duomenų apžvalga“. Mokymo taškas, 2017 m. Rugpjūčio 15 d. Galima rasti čia 
3. Esmė, vadovėliai. „Didelės duomenų analizės apžvalga“. Mokymo taškas, 2017 m. Rugpjūčio 15 d. Galima rasti čia 
4. „Kuo skiriasi dideli duomenys nuo„ Hadoop “?“ Techopedia.com. Galima rasti čia 
5.šlaptasdibharatas. „„ Big Data “ir greitas„ Hadoop “įvadas.“ „YouTube“, „YouTube“, 2014 m. Rugpjūčio 12 d. Galima rasti čia 

Vaizdo mandagumas:

1. „BigData 2267 × 1146 permatomas“ Autorius: Camelia.boban - Nuosavas darbas, (CC BY-SA 3.0) per „Commons Wikimedia“