Разлика между големите данни и Hadoop

Ключова разлика - Големи данни срещу Hadoop
 

Данните се събират широко в целия свят. Това голямо количество данни се нарича Големи данни или Големи данни и не може да се обработва от обикновени устройства за съхранение. За преодоляване на този проблем може да се използва софтуерната рамка Hadoop, която е рамка с отворен код от софтуерната фондация Apache. Най- ключова разлика между Big Data и Hadoop е това Big Data е голямо количество сложни данни, докато Hadoop е механизъм за ефективно и ефикасно съхранение на големи данни.

СЪДЪРЖАНИЕ

1. Преглед и ключова разлика
2. Какво е големи данни
3. Какво е Hadoop
4. Прилики между големите данни и Hadoop
5. Паралелно сравнение - големи данни срещу Hadoop в таблична форма
6. Резюме

Какво е Big Data?

Данните се получават ежедневно и в големи количества. Важно е съответно да съхранявате събраните данни и да ги анализирате, за да постигнете по-добри резултати. Google, Facebook събират ежедневно огромно количество данни. Организирането на данните и анализът им може да донесе ползи за организацията. В банката е от съществено значение да се анализират данни, за да се разбере информация за клиента, транзакции, проблеми с клиенти. Анализът на тези данни и разработването на решения ще подобрят печалбата. Това показва, че данните играят жизненоважна роля за една организация да работи ефективно и ефикасно. Тъй като данните нарастват бързо, релационните бази данни или обикновените устройства за съхранение не са достатъчни. Този вид голяма колекция от данни, която трудно се съхранява и обработва, може да бъде наречена като Големи данни или Големи данни.

Голяма информация

Големите данни имат три свойства. Те са обем, скорост и разнообразие. Първо, Big data е голям обем от данни. Тези данни могат да заемат обема от гигабайтове, тера байтове или дори по-висок от този. Вторият атрибут е скоростта. Това е скоростта, с която се генерират данните. Това е основно свойство при анализа на промените в околната среда и за откриване на самолети. Данните трябва да бъдат точни и непрекъснати в тези ситуации. Това е важен фактор за вземане на решения в реално време. Друго основно свойство е разнообразието, което описва вида на данните. Данните могат да приемат текстов формат, видео, аудио, изображение, XML формат, сензорни данни и др.

Какво е Hadoop?

Това е рамка с отворен код от софтуерната фондация Apache за съхранение на големи данни в разпределена среда, за да се обработва паралелно. Той има ефективно съхранение на дистрибуция с механизъм за обработка на данни. Системата за съхранение на Hadoop е известна като Hadoop разпределена файлова система (HDFS). Той разделя данните между някои машини. Hadoop следва архитектурата на главния роб. Извиква се главния възел Името на възел и се наричат ​​роби Данни възли. Данните се разпределят между всички възли за данни.

Основният алгоритъм, който използва за обработка на данни в Hadoop, се нарича намаляване на картата. Използвайки програми за намаляване на карти, заданията могат да бъдат изпращани към подчинени възли. Езикът по подразбиране за писане на програми за намаляване на карти е Java, но могат да се използват и други езици. Възлите за данни или подчинените възли ще изпълняват задачата за анализиране и ще изпратят резултата обратно към master-възел / име-възел. Master-node / name-node има Job Tracker за стартиране на карта за намаляване на задачите на подчинените възли. В подчинените възли / възлите за данни има проследяване на задачи за завършване на анализа на данните и изпращане на резултата обратно към главния възел.

Hadoop Архитектура

Hadoop има някои предимства. Намалява разходите, сложността на данните и повишава ефективността. Лесно е да добавите още една машина към клъстера Hadoop.

Какво е сходството между Big data и Hadoop?

• Както Big Data, така и Hadoop са свързани с големи суми от данни.

Каква е разликата между големите данни и Hadoop?

Големи данни срещу Hadoop
Big Data е голяма колекция от сложни и разнообразни данни, които е трудно да се съхраняват и анализират чрез традиционните методи за съхранение.	Hadoop е софтуерна рамка за ефективно и ефикасно съхранение и обработка на големи данни.
значение
Големите данни нямат много значение.	Hadoop може да направи големите данни по-значими и е полезен за машинно обучение и статистически анализ.
съхранение
Big Data е трудно да се съхраняват, тъй като се състои от различни данни, като структурирани и неструктурирани данни.	Hadoop използва разпределената файлова система (HDFS) на Hadoop, която позволява съхраняване на различни данни.
Достъпност
Достъпът до големите данни е труден.	Hadoop позволява по-бърз достъп и обработка на Big Data.

Обобщение - Голямо Данни срещу Hadoop 

Данните бързо нарастват. Всички правителствени и бизнес организации събират данни. Анализът на данните е изключително ценен. Един компютър не е достатъчен за съхранение на голямо количество данни. Това голямо количество сложни данни се нарича Големи данни. Следователно, Големите данни могат да бъдат разпределени между някои възли с помощта на Hadoop. Разликата между Big Data и Hadoop е, че Big data е голямо количество сложни данни и Hadoop е механизъм за ефективно и ефикасно съхранение на големи данни.

Изтеглете PDF версията на Big Data срещу Hadoop

Можете да изтеглите PDF версия на тази статия и да я използвате за офлайн цели, съгласно цитираната бележка. Моля, изтеглете PDF версия тук Разлика между големи данни и Hadoop

справка:

1. "Какво е големи данни и защо има значение." Какво са големи данни? | SAS US. Налични тук 
2. Точката, уроци. „Hadoop - Общ преглед на големи данни.“ Точки за уроци, 15 август 2017. Достъпно тук 
3. Точката, уроци. „Общ преглед на анализа на големи данни“. Точки за уроци, 15 август 2017. Достъпно тук 
4. "Каква е разликата между големите данни и Hadoop?" Techopedia.com. Налични тук 
5.thippireddybharath. "Големи данни за големи данни и Hadoop." YouTube, YouTube, 12 август 2014. Достъпно тук 

С любезност на изображенията:

1.'BigData 2267 × 1146 прозрачен "От Camelia.boban - Собствена работа, (CC BY-SA 3.0) през Commons Wikimedia