Forskellen mellem Big Data og Hadoop

Nøgleforskel - Big Data vs Hadoop
 

Data indsamles bredt over hele verden. Denne store mængde data kaldes Big data eller Big Data og kan ikke håndteres af almindelige lagerenheder. Hadoop-softwareramme, som er en open source-ramme fra Apache Software Foundation, kan bruges til at løse dette problem. Det vigtigste forskel mellem Big Data og Hadoop er det Big Data er en stor mængde komplekse data, mens Hadoop er en mekanisme til at lagre Big data effektivt og effektivt.

INDHOLD

1. Oversigt og nøgleforskel
2. Hvad er Big Data
3. Hvad er Hadoop
4. Ligheder mellem Big Data og Hadoop
5. Sammenligning side ved side - Big Data vs Hadoop i tabelform
6. Resume

Hvad er Big Data?

Data produceres dagligt og i store mængder. Det er vigtigt at gemme de indsamlede data i overensstemmelse hermed og analysere dem for at få bedre resultater. Google, Facebook indsamler en enorm mængde data dagligt. Organisering af dataene og analyse af dem kan medføre fordele for organisationen. I en bank er det vigtigt at analysere data for at forstå kundeinformation, transaktioner, kundespørgsmål. Analyse af disse data og udvikling af løsninger vil forbedre overskuddet. Dette viser, at data spiller en vigtig rolle for en organisation til at arbejde effektivt og effektivt. Da data vokser hurtigt, er de relationelle databaser eller almindelige lagerenheder ikke tilstrækkelige. Denne form for en stor samling af data, der er svære at opbevare og behandle, kan navngives som Big data eller Big Data.

Big Data

Big data har tre egenskaber. De er volumen, hastighed og variation. For det første er Big data en stor datamængde. Disse data kan tage volumen af ​​Giga Bytes, Tera Bytes eller endda højere end det. Den anden attribut er hastigheden. Det er den hastighed, hvorpå dataene genereres. Dette er en vigtig egenskab ved analyse af miljøændringer og til at opdage fly. Data skal være nøjagtige og kontinuerlige i disse situationer. Det er en betydelig faktor at tage realtidsbeslutninger. En anden hovedegenskap er variation, der beskriver datatypen. Data kan tage tekstformat, video, lyd, billede, XML-format, sensordata osv.

Hvad er Hadoop?

Det er en open source-ramme fra Apache Software Foundation at lagre Big data i et distribueret miljø for at behandle parallelt. Det har en effektiv distributionslagring med en databehandlingsmekanisme. Hadoop lagringssystem er kendt som Hadoop Distribueret filsystem (HDFS). Det deler dataene mellem nogle maskiner. Hadoop følger master-slave-arkitektur. Hovednoden kaldes Navn-knude og slaver kaldes Data-knuder. Data distribueres mellem alle datanoder.

Den vigtigste algoritme, der bruger til at behandle data i Hadoop kaldes Map Reduce. Ved hjælp af kortreducerende programmer kan job sendes til slaveknudepunkter. Standardsprog til at skrive kortreducerende programmer er Java, men andre sprog kan også bruges. Datanoder eller slaveknudepunkter udfører analyseopgaven og sender resultatet tilbage til master-noden / navn-noden. Master-node / name-node har en Job Tracker til at køre kort reducere job på slaveknudepunkter. Slave-noder / data-noder har en Task Tracker til at fuldføre dataanalysen og sende resultatet tilbage til master noden.

Hadoop Arkitektur

Hadoop har nogle fordele. Det reducerer omkostninger, datakompleksitet og øger effektiviteten. Det er let at tilføje en anden maskine til Hadoop-klyngen.

Hvad er ligheden mellem Big data og Hadoop?

• Både Big Data og Hadoop er relateret til store datamængder.

Hvad er forskellen mellem Big Data og Hadoop?

Big Data vs Hadoop
Big Data er en stor samling af komplekse og forskellige data, som er svære at opbevare og analysere ved hjælp af traditionelle opbevaringsmetoder.	Hadoop er en softwareramme til at lagre og behandle big data effektivt og effektivt.
Betydning
Big Data har ikke meget betydning.	Hadoop kan gøre Big data mere meningsfulde og er nyttige til maskinlæring og statistisk analyse.
Opbevaring
Big Data er svært at lagre, da de består af en række forskellige data, såsom strukturerede og ustrukturerede data.	Hadoop bruger Hadoop Distribueret filsystem (HDFS), som gør det muligt at lagre en række data.
Tilgængelighed
Det er svært at få adgang til Big Data.	Hadoop giver adgang til og behandler Big Data hurtigere.

Resume - Stor Data vs Hadoop 

Data vokser hurtigt. Regerings- og forretningsorganisationer indsamler alle data. Det er ekstremt værdifuldt at analysere data. En enkelt computer er ikke nok til at gemme en stor mængde data. Denne store mængde komplekse data kaldes Big data. Derfor kan Big data distribueres mellem nogle noder ved hjælp af Hadoop. Forskellen mellem Big Data og Hadoop er, at Big data er en stor mængde komplekse data, og Hadoop er en mekanisme til at lagre Big data effektivt og effektivt.

Download PDF-versionen af ​​Big Data vs Hadoop

Du kan downloade PDF-version af denne artikel og bruge den til offline-formål som pr. Citatnotat. Download PDF-version her Forskel mellem Big Data og Hadoop

Reference:

1. "Hvad er Big Data, og hvorfor det betyder noget." Hvad er Big Data? | SAS US. Tilgængelig her 
2. Pointen, tutorials. “Hadoop - Big Data Oversigt.” Tutorials Point, 15. august 2017. Findes her 
3. Pointen, tutorials. “Oversigt over Big Data Analytics.” Tutorials Point, 15. august 2017. Findes her 
4. "Hvad er forskellen mellem big data og Hadoop?" Techopedia.com. Tilgængelig her 
5.thippireddybharath. “Big Data og Hadoop hurtig introduktion.” YouTube, YouTube, 12. august 2014. Tilgængelig her 

Billede høflighed:

1.'BigData 2267 × 1146 trasparent 'Af Camelia.boban - Eget arbejde, (CC BY-SA 3.0) via Commons Wikimedia