Klíčový rozdíl – Big Data vs Hadoop
Údaje se shromažďují široce po celém světě. Toto velké množství dat se nazývá Big data nebo Big Data a běžná úložná zařízení s ním nemohou pracovat. K překonání tohoto problému lze použít softwarový framework Hadoop, což je open source framework od Apache Software Foundation. Klíčový rozdíl mezi Big Data a Hadoopem je ten, že Big Data jsou velké množství komplexních dat, zatímco Hadoop je mechanismus pro efektivní a efektivní ukládání velkých dat.
Co jsou velká data?
Data jsou vytvářena denně a ve velkém množství. Pro získání lepších výsledků je důležité shromážděná data odpovídajícím způsobem ukládat a analyzovat. Google, Facebook shromažďují denně obrovské množství dat. Organizace dat a jejich analýza může organizaci přinést výhody. V bance je nezbytné analyzovat data, abychom porozuměli informacím o zákaznících, transakcím a problémům zákazníků. Analýza těchto dat a vývoj řešení zvýší zisk. To ukazuje, že data hrají zásadní roli pro to, aby organizace fungovala efektivně a efektivně. Jak data rychle rostou, relační databáze nebo běžná úložná zařízení nestačí. Tento druh velké sbírky dat, která se obtížně ukládá a zpracovává, lze pojmenovat jako velká data nebo velká data.
Big Data
Big data mají tři vlastnosti. Jsou to objem, rychlost a rozmanitost. Za prvé, velká data představují velký objem dat. Tato data mohou mít objem gigabajtů, terabajtů nebo dokonce vyšší. Druhým atributem je rychlost. Je to rychlost, jakou jsou data generována. To je hlavní vlastnost při analýze změn životního prostředí a pro detekci letadel. Údaje by v těchto situacích měly být přesné a nepřetržité. Je to významný faktor pro rozhodování v reálném čase. Další hlavní vlastností je rozmanitost, která popisuje typ dat. Data mohou mít textový formát, video, zvuk, obrázek, formát XML, data senzoru atd.
Co je Hadoop?
Jedná se o open source framework od Apache Software Foundation pro ukládání velkých dat v distribuovaném prostředí pro paralelní zpracování. Má efektivní distribuční úložiště s mechanismem zpracování dat. Úložný systém Hadoop je známý jako Hadoop Distributed File System (HDFS). Rozdělí data mezi některé stroje. Hadoop následuje architekturu master-slave. Hlavní uzel se nazývá jmenný uzel a podřízené uzel se nazývají datové uzly. Data jsou distribuována mezi všechny datové uzly.
Hlavní algoritmus, který se používá ke zpracování dat v Hadoop, se nazývá Map Reduce. Pomocí programů pro redukci map lze úlohy odesílat do podřízených uzlů. Výchozí jazyk pro psaní programů redukujících mapy je Java, ale lze použít i jiné jazyky. Datové uzly nebo podřízené uzly provedou úlohu analýzy a odešlou výsledek zpět do hlavního uzlu/uzlu se jménem. Master-node/name-node má Job Tracker pro spouštění map redukci úloh na podřízených uzlech. Slave-nodes/data-nodes mají Task Tracker pro dokončení analýzy dat a pro odeslání výsledku zpět do hlavního uzlu.
Hadoop Architecture
Hadoop má některé výhody. Snižuje náklady, datovou složitost a zvyšuje efektivitu. Do clusteru Hadoop je snadné přidat další počítač.
Jaká je podobnost mezi velkými daty a Hadoopem?
Velká data i Hadoop souvisí s velkým množstvím dat
Jaký je rozdíl mezi Big Data a Hadoop?
Big Data vs Hadoop |
|
| Big Data je velká sbírka složitých a různorodých dat, která se obtížně ukládají a analyzují pomocí tradičních metod ukládání. | Hadoop je softwarový rámec pro efektivní a efektivní ukládání a zpracování velkých dat. |
| Význam | |
| Velká data nemají velký význam. | Hadoop může zvýšit smysluplnost velkých dat a je užitečný pro strojové učení a statistickou analýzu. |
| Úložiště | |
| Velká data se obtížně ukládají, protože se skládají z různých dat, jako jsou strukturovaná a nestrukturovaná data. | Hadoop používá Hadoop Distributed File System (HDFS), který umožňuje ukládání různých dat. |
| Přístupnost | |
| Přístup k velkým datům je těžký. | Hadoop umožňuje rychlejší přístup k velkým datům a jejich zpracování. |
Shrnutí – Big Data vs Hadoop
Údaje rychle rostou. Vládní a obchodní organizace všechny shromažďují data. Analýza dat je nesmírně cenná. Jeden počítač k uložení velkého množství dat nestačí. Toto velké množství komplexních dat se nazývá velká data. Proto lze velká data distribuovat mezi některé uzly pomocí Hadoop. Rozdíl mezi Big Data a Hadoopem je ten, že Big data představují velké množství komplexních dat a Hadoop je mechanismus pro efektivní a efektivní ukládání velkých dat.
Stáhněte si PDF verzi Big Data vs Hadoop
Můžete si stáhnout PDF verzi tohoto článku a použít ji pro offline účely podle citace. Stáhněte si PDF verzi zde Rozdíl mezi Big Data a Hadoop
