Разница между большими данными и Hadoop

Ключевая разница - большие данные против Hadoop
 

Данные собираются широко по всему миру. Этот большой объем данных называется большими данными или большими данными и не может быть обработан обычными устройствами хранения. Программная среда Hadoop, которая является платформой с открытым исходным кодом Apache Software Foundation, может быть использована для решения этой проблемы. ключевое отличие между Big Data и Hadoop в том, что Большие данные - это огромное количество сложных данных, тогда как Hadoop - это механизм для эффективного и эффективного хранения больших данных..

СОДЕРЖАНИЕ

1. Обзор и основные отличия
2. Что такое большие данные
3. Что такое Hadoop
4. Сходство между большими данными и Hadoop
5. Сравнение бок о бок - большие данные против Hadoop в табличной форме
6. Резюме

Что такое большие данные?

Данные выпускаются 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 понять информацию о клиентах, транзакциях, проблемах клиентов. Анализ этих данных и разработка решений повысят прибыль. Это показывает, что данные играют жизненно важную роль для эффективной и действенной работы организации. Поскольку данные быстро растут, реляционных баз данных или обычных устройств хранения недостаточно. Этот вид большой коллекции данных, которые трудно хранить и обрабатывать, можно назвать большими данными или большими данными.

Большое количество данных

Большие данные имеют три свойства. Это объем, скорость и разнообразие. Во-первых, Большие данные - это большой объем данных. Эти данные могут принимать объем в гигабайтах, терабайтах или даже больше. Второй атрибут - это скорость. Это скорость, с которой генерируются данные. Это основное свойство при анализе изменений в окружающей среде и при обнаружении воздушных судов. Данные должны быть точными и непрерывными в таких ситуациях. Это значительный фактор для принятия решений в режиме реального времени. Другое основное свойство - это разнообразие, которое описывает тип данных. Данные могут принимать текстовый формат, видео, аудио, изображение, формат XML, данные датчика и т. Д..

Что такое Hadoop?

Это платформа с открытым исходным кодом Apache Software Foundation для хранения больших данных в распределенной среде для параллельной обработки. Имеет эффективное распределенное хранилище с механизмом обработки данных. Система хранения Hadoop известна как Распределенная файловая система Hadoop (HDFS). Он делит данные между некоторыми машинами. Hadoop следует архитектуре мастер-раб. Мастер-узел называется Имя узла и рабы называются Данные-узлы. Данные распределяются по всем Data-узлам.

Основной алгоритм, который используется для обработки данных в Hadoop, называется Map Reduce. Используя программы уменьшения карты, задания можно отправлять на подчиненные узлы. Язык по умолчанию для написания программ сокращения карт - Java, но могут использоваться и другие языки. Узлы данных или подчиненные узлы выполнят задачу анализа и отправят результат обратно в главный узел / узел имени. Главный узел / узел имени имеет систему отслеживания заданий, позволяющую выполнять сопоставление заданий на подчиненных узлах. У ведомых узлов / узлов данных есть трекер задач, который завершает анализ данных и отправляет результат обратно в главный узел.

Hadoop Architecture

Hadoop имеет ряд преимуществ. Это снижает стоимость, сложность данных и повышает эффективность. Добавить другой компьютер в кластер Hadoop легко.

В чем сходство больших данных и Hadoop?

• Большие данные и Hadoop связаны с большими суммами данных..

В чем разница между большими данными и Hadoop?

Большие данные против Hadoop
Большие данные - это большой набор сложных и разнообразных данных, которые сложно хранить и анализировать с использованием традиционных методов хранения..	Hadoop - это программная среда для эффективного и действенного хранения и обработки больших данных..
Значимость
Большие данные не имеют большого значения.	Hadoop может сделать большие данные более значимыми и полезными для машинного обучения и статистического анализа..
Место хранения
Большие данные трудно хранить, так как они состоят из различных 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 и обрабатывать большие данные.

Резюме - Большой Данные против Hadoop 

Данные быстро растут. Правительство и бизнес 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 могут быть распределены между некоторыми узлами с помощью Hadoop. Разница между большими данными и Hadoop заключается в том, что большие данные представляют собой большой объем сложных данных, а Hadoop представляет собой механизм для эффективного и действенного хранения больших данных..

Скачать PDF версию Big Data против Hadoop

Вы можете скачать PDF версию этой статьи и использовать ее в автономном режиме, как указано в примечании. Пожалуйста, загрузите PDF версию здесь. Разница между большими данными и Hadoop

Ссылка:

1. «Что такое большие данные и почему это важно» Что такое большие данные? | SAS US. Доступна здесь 
2.Пункт, учебники. «Hadoop - Обзор больших данных». Учебное пособие, 15 августа 2017 г. Доступно здесь 
3. Дело, учебники. «Обзор аналитики больших данных». Учебное пособие, 15 августа 2017 г. Доступно здесь 
4. «В чем разница между большими данными и Hadoop?» Techopedia.com. Доступна здесь 
5.thippireddybharath. «Быстрое введение в большие данные и Hadoop». YouTube, YouTube, 12 августа 2014 г. Доступно здесь 

Изображение предоставлено:

1. 'BigData 2267 × 1146 прозрачный' By Camelia.boban - собственная работа, (CC BY-SA 3.0) через Commons Wikimedia