Skirtumas Tarp „Big Data“ir „Hadoop“

2024 Autorius: Mildred Bawerman | [email protected]. Paskutinį kartą keistas: 2023-12-16 08:40

Pagrindinis skirtumas - „Big Data“ir „Hadoop“

Duomenys yra plačiai renkami visame pasaulyje. Šis didelis duomenų kiekis vadinamas „Big data“arba „Big Data“ir jo negali apdoroti įprasti atminties įrenginiai. Šiai problemai įveikti gali būti naudojama „Hadoop“programinė įranga, kuri yra „Apache Software Foundation“atviro kodo sistema. Pagrindinis skirtumas tarp „Big Data“ir „Hadoop“yra tas, kad „Big Data“yra didelis sudėtingų duomenų kiekis, o „Hadoop“yra efektyvių ir efektyvių duomenų saugojimo mechanizmas.

TURINYS

1. Apžvalga ir pagrindiniai skirtumai

2. Kas yra didieji duomenys

3. Kas yra „Hadoop“

4. „Big Data“ir „Hadoop“panašumai

5. Šalia palyginimas - „Big Data“ir „Hadoop“lentelėje.

6. Santrauka

Kas yra „Big Data“?

Duomenys kaupiami kasdien ir dideliais kiekiais. Svarbu atitinkamai saugoti surinktus duomenis ir juos išanalizuoti, kad būtų pasiekti geresni rezultatai. „Google“, „Facebook“kasdien renka didžiulį kiekį duomenų. Duomenų tvarkymas ir analizavimas gali duoti naudos organizacijai. Banke būtina analizuoti duomenis, kad suprastume klientų informaciją, operacijas, klientų problemas. Šių duomenų analizė ir sprendimų kūrimas padidins pelną. Tai rodo, kad duomenys yra gyvybiškai svarbūs organizacijos efektyviam ir efektyviam darbui. Kadangi duomenys sparčiai auga, reliacinių duomenų bazių ar įprastų saugojimo įrenginių nepakanka. Šis didelis duomenų rinkinys, kurį sunku saugoti ir apdoroti, gali būti vadinamas dideliais arba dideliais duomenimis.

Dideli duomenys

Didieji duomenys turi tris savybes. Jie yra tūris, greitis ir įvairovė. Pirma, didieji duomenys yra didelis duomenų kiekis. Šie duomenys gali užimti „Giga Bytes“, „Tera Bytes“ar net didesnį kiekį. Antrasis atributas yra greitis. Tai duomenų generavimo greitis. Tai yra pagrindinė savybė analizuojant aplinkos pokyčius ir aptinkant orlaivius. Tokiose situacijose duomenys turėtų būti tikslūs ir nepertraukiami. Tai yra nemažas faktorius priimant sprendimus realiuoju laiku. Kita pagrindinė savybė yra įvairovė, apibūdinanti duomenų tipą. Duomenys gali būti teksto, vaizdo, garso, vaizdo, XML formato, jutiklio duomenys ir kt.

Kas yra Hadoopas?

Tai yra „Apache Software Foundation“atvirojo kodo sistema, skirta kaupti didelius duomenis paskirstytoje aplinkoje, kad būtų galima apdoroti lygiagrečiai. Jis turi veiksmingą paskirstymo saugyklą su duomenų apdorojimo mechanizmu. „Hadoop“saugojimo sistema yra žinoma kaip „Hadoop Distributed File System“(HDFS). Jis dalija duomenis tarp kai kurių mašinų. Hadoopas vadovaujasi valdovo ir vergo architektūra. Pagrindinis mazgas vadinamas pavadinimo mazgu, o vergai - duomenų mazgais. Duomenys paskirstomi visiems duomenų mazgams.

Pagrindinis algoritmas, naudojamas duomenims apdoroti „Hadoop“, vadinamas „Map Reduce“. Naudojant žemėlapio mažinimo programas, užduotis galima siųsti į vergo mazgus. Numatytoji kalba, skirta rašyti žemėlapių mažinimo programas, yra „Java“, tačiau galima naudoti ir kitas kalbas. Duomenų mazgai arba pavaldiniai mazgai atliks analizavimo užduotį ir išsiųs rezultatą atgal į pagrindinį mazgą / vardą. Pagrindinis mazgas / vardo mazgas turi darbo stebėjimo priemonę, skirtą paleisti žemėlapį, kad sumažintų vergų mazgų užduotis. Verginiai mazgai / duomenų mazgai turi užduočių stebėjimo priemonę, kad užbaigtų duomenų analizę ir grąžintų rezultatus atgal į pagrindinį mazgą.

Hadoopo architektūra

Hadoopas turi keletą privalumų. Tai sumažina išlaidas, duomenų sudėtingumą ir padidina efektyvumą. Į „Hadoop“grupę lengva pridėti dar vieną mašiną.

Kuo panašūs didieji duomenys ir „Hadoop“?

Tiek „Big Data“, tiek „Hadoop“yra susiję su didele duomenų suma

Kuo skiriasi didieji duomenys ir „Hadoop“?

Skirtingas straipsnis viduryje prieš lentelę

„Big Data“prieš „Hadoop“
„Big Data“yra didelis sudėtingų ir įvairiausių duomenų rinkinys, kurį sunku saugoti, ir analizuojamas naudojant tradicinius saugojimo metodus.	„Hadoop“yra programinės įrangos sistema, skirta saugoti ir apdoroti didelius duomenis efektyviai ir efektyviai.
Reikšmė
„Big Data“neturi didelės prasmės.	„Hadoop“gali padaryti didesnius duomenis prasmingesnius ir yra naudingas mašininiam mokymuisi ir statistinei analizei.
Sandėliavimas
„Big Data“sunku saugoti, nes susideda iš įvairių duomenų, tokių kaip struktūriniai ir nestruktūruoti duomenys.	„Hadoop“naudoja „Hadoop Distributed File System“(HDFS), leidžiančią saugoti įvairius duomenis.
Prieinamumas
Sunku pasiekti „Big Data“.	„Hadoop“leidžia greičiau pasiekti ir apdoroti „Big Data“.

Santrauka - „Big Data vs Hadoop“

Duomenys sparčiai auga. Vyriausybinės ir verslo organizacijos renka duomenis. Duomenų analizavimas yra nepaprastai vertingas. Vieno kompiuterio nepakanka dideliam duomenų kiekiui laikyti. Šis didelis sudėtingų duomenų kiekis vadinamas dideliais duomenimis. Todėl naudojant „Hadoop“didelius duomenis galima paskirstyti kai kuriems mazgams. Skirtumas tarp „Big Data“ir „Hadoop“yra tas, kad „Big data“yra didelis sudėtingų duomenų kiekis, o „Hadoop“yra efektyvių ir efektyvių duomenų saugojimo mechanizmas.

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 didelių duomenų ir „Hadoop“