Ключевая разница - большие данные против Hadoop
Данные широко собираются по всему миру. Этот большой объем данных называется большими данными или большими данными и не может обрабатываться обычными устройствами хранения. Для решения этой проблемы можно использовать программную среду Hadoop, которая является платформой с открытым исходным кодом от Apache Software Foundation. Ключевое различие между большими данными и Hadoop заключается в том, что большие данные - это большое количество сложных данных, тогда как Hadoop - это механизм для эффективного и действенного хранения больших данных.
Что такое большие данные?
Данные производятся ежедневно и в больших количествах. Важно хранить собранные данные соответствующим образом и анализировать их, чтобы получить лучшие результаты. Google, Facebook ежедневно собирают огромное количество данных. Организация данных и их анализ могут принести пользу организации. В банке важно анализировать данные, чтобы понимать информацию о клиентах, транзакциях, проблемах клиентов. Анализ этих данных и разработка решений увеличат прибыль. Это показывает, что данные играют жизненно важную роль для эффективной и результативной работы организации. Поскольку данные быстро растут, реляционных баз данных или обычных устройств хранения недостаточно. Такой большой набор данных, который сложно хранить и обрабатывать, можно назвать Big data или Big Data.
Большие данные
Большие данные обладают тремя свойствами. Это объем, скорость и разнообразие. Во-первых, большие данные - это большой объем данных. Эти данные могут занимать объем гигабайт, терабайт или даже больше. Второй атрибут - скорость. Это скорость, с которой генерируются данные. Это важное свойство при анализе изменений окружающей среды и обнаружении самолетов. В таких ситуациях данные должны быть точными и непрерывными. Это важный фактор для принятия решений в режиме реального времени. Еще одним важным свойством является разнообразие, которое описывает тип данных. Данные могут принимать текстовый формат, видео, аудио, изображение, формат XML, данные датчиков и т. д.
Что такое Hadoop?
Это платформа с открытым исходным кодом от Apache Software Foundation для хранения больших данных в распределенной среде для параллельной обработки. Имеет эффективное распределительное хранилище с механизмом обработки данных. Система хранения Hadoop известна как распределенная файловая система Hadoop (HDFS). Он делит данные между некоторыми машинами. Hadoop следует архитектуре master-slave. Главный узел называется узлом имени, а подчиненные узлы называются узлами данных. Данные распределяются между всеми Data-узлами.
Основной алгоритм, используемый для обработки данных в Hadoop, называется Map Reduce. Используя программы уменьшения карты, задания можно отправлять на подчиненные узлы. Языком по умолчанию для написания программ уменьшения карты является Java, но можно использовать и другие языки. Узлы данных или подчиненные узлы будут выполнять задачу анализа и отправлять результат обратно на главный узел/узел имени. Мастер-узел/узел-имя имеет средство отслеживания заданий для запуска заданий сокращения карты на подчиненных узлах. Ведомые узлы/узлы данных имеют средство отслеживания задач для завершения анализа данных и отправки результата обратно на главный узел.
Архитектура Hadoop
Hadoop имеет некоторые преимущества. Это снижает стоимость, сложность данных и повышает эффективность. В кластер Hadoop легко добавить еще одну машину.
В чем сходство между большими данными и Hadoop?
И большие данные, и Hadoop связаны с большими объемами данных
В чем разница между большими данными и Hadoop?
Большие данные против Hadoop |
|
| Большие данные - это большой набор сложных и разнообразных данных, которые трудно хранить и анализировать с использованием традиционных методов хранения. | Hadoop - это программная платформа для эффективного и действенного хранения и обработки больших данных. |
| Значение | |
| Большие данные не имеют большого значения. | Hadoop может сделать большие данные более значимыми и полезен для машинного обучения и статистического анализа. |
| Хранилище | |
| Большие данные трудно хранить, поскольку они состоят из множества данных, таких как структурированные и неструктурированные данные. | Hadoop использует распределенную файловую систему Hadoop (HDFS), которая позволяет хранить различные данные. |
| Доступность | |
| Доступ к большим данным затруднен. | Hadoop позволяет быстрее получать доступ к большим данным и обрабатывать их. |
Резюме – Большие данные против Hadoop
Данные быстро растут. Правительственные и коммерческие организации собирают данные. Анализ данных чрезвычайно ценен. Одного компьютера недостаточно для хранения большого количества данных. Это большое количество сложных данных называется большими данными. Поэтому большие данные можно распределять между некоторыми узлами с помощью Hadoop. Разница между большими данными и Hadoop заключается в том, что большие данные - это большие объемы сложных данных, а Hadoop - это механизм для эффективного и действенного хранения больших данных.
Загрузить PDF-версию Big Data vs Hadoop
Вы можете загрузить PDF-версию этой статьи и использовать ее в автономном режиме в соответствии с примечанием к цитированию. Пожалуйста, загрузите PDF-версию здесь. Разница между большими данными и Hadoop
