Fő különbség - Big Data vs Hadoop
Az adatokat a világ minden táján széles körben gyűjtik. Ezt a nagy mennyiségű adatot Big Data-nak vagy Big Data-nak hívják, és a szokásos tárolóeszközök nem kezelhetik. A probléma leküzdésére a Hadoop szoftver keretrendszer használható, amely az Apache Software Foundation nyílt forráskódú keretrendszere. A legfontosabb különbség a Big Data és a Hadoop között az, hogy a Big Data nagy mennyiségű összetett adat, míg a Hadoop a Big adatok hatékony és eredményes tárolásának mechanizmusa.
TARTALOM
1. Összefoglalás és Legfontosabb különbség
2. Mi Big adatok
3. Mi Hadoop
4. hasonlóságok között a Big Data és a Hadoop
5. Egymás melletti összehasonlítás - Nagy mennyiségű adatot vs Hadoop táblázatos formában
6. Összefoglalás
Mi a Big Data?
Az adatokat naponta és nagy mennyiségben állítják elő. Fontos, hogy az összegyűjtött adatokat ennek megfelelően tároljuk, és elemezzük a jobb eredmények elérése érdekében. A Google, a Facebook naponta hatalmas mennyiségű adatot gyűjt. Az adatok rendszerezése és elemzése előnyökkel járhat a szervezet számára. Egy bankban elengedhetetlen az adatok elemzése, hogy megértsük az ügyfélinformációkat, a tranzakciókat és az ügyfelek kérdéseit. Ezen adatok elemzése és megoldások fejlesztése javítja a profitot. Ez azt mutatja, hogy az adatok létfontosságú szerepet játszanak a szervezet hatékony és eredményes működésében. Mivel az adatok gyorsan növekednek, a relációs adatbázisok vagy a szokásos tárolóeszközök nem elégségesek. Ez a fajta nagy adatgyűjtés, amelyet nehéz tárolni és feldolgozni, Big Data vagy Big Data néven nevezhető.
Nagy adat
A nagy adatoknak három tulajdonságuk van. Ezek térfogata, sebessége és változatossága. Először is, a Big data nagy mennyiségű adat. Ezek az adatok átvehetik a Giga, Tera Bájt vagy még ennél is nagyobb mennyiséget. A második tulajdonság a sebesség. Ez az adat létrehozásának sebessége. Ez a környezeti változások elemzésének és a repülőgépek felderítésének fő tulajdonsága. Az adatoknak pontosaknak és folyamatosaknak kell lenniük ezekben a helyzetekben. Jelentős tényező a valós idejű döntések meghozatala. Egy másik fő tulajdonság a változatosság, amely leírja az adatok típusát. Az adatok szöveges formátumot, videót, hangot, képet, XML formátumot, érzékelő adatokat stb.
Mi az a Hadoop?
Az Apache Software Foundation nyílt forráskódú keretrendszere a nagy adatok elosztott környezetben történő tárolásának a párhuzamos feldolgozás érdekében. Hatékony disztribúciós tárolóval rendelkezik, adatfeldolgozó mechanizmus mellett. A Hadoop tárolórendszer Hadoop elosztott fájlrendszer (HDFS) néven ismert. Megosztja az adatokat egyes gépek között. Hadoop a master-slave architektúrát követi. A főcsomópontot Név-csomópontnak, a rabszolgákat Data-csomópontoknak hívják. Az adatok az összes adatcsomópont között oszlanak meg.
A Hadoop-ban az adatok feldolgozására használt fő algoritmust Map Reduce-nak hívják. A térképcsökkentő programok segítségével a feladatok elküldhetők rabszolgacsomópontokba. A térképcsökkentő programok írásának alapértelmezett nyelve a Java, de más nyelvek is használhatók. A Data-Node vagy a slave csomópontok elvégzik az elemzési feladatot, és az eredményt visszaküldik a master-node / name-node-nak. A Master-csomópont / név-csomópont rendelkezik egy Job Trackerrel, amely futtatja a térképet a szolga csomópontokban lévő feladatok csökkentése érdekében. A Slave-csomópontok / adat-csomópontok Feladatkövetővel rendelkeznek az adatok elemzésének befejezéséhez és az eredmény visszaküldéséhez a fő csomóponthoz.
Hadoop építészet
A Hadoopnak van néhány előnye. Csökkenti a költségeket, az adatok összetettségét és növeli a hatékonyságot. Könnyen hozzáadhat egy másik gépet a Hadoop-fürthöz.
Mi a hasonlóság a nagy adatok és a Hadoop között?
A Big Data és a Hadoop is nagy mennyiségű adathoz kapcsolódik
Mi a különbség a Big Data és a Hadoop között?
Különböző cikk a táblázat előtt
Big Data vs Hadoop |
|
| A Big Data összetett és sokféle adat nagy gyűjteménye, amelyet nehéz tárolni és elemezni a hagyományos tárolási módszerekkel. | A Hadoop egy szoftveres keretrendszer a nagy adatok hatékony és eredményes tárolásához és feldolgozásához. |
| Jelentőség | |
| A Big Data-nak nincs sok jelentése. | A Hadoop értelmesebbé teheti a nagy adatokat, és hasznos a gépi tanuláshoz és a statisztikai elemzéshez. |
| Tárolás | |
| A Big Data-ot nehéz tárolni, mivel különféle adatokból áll, például strukturált és strukturálatlan adatokból. | A Hadoop Hadoop elosztott fájlrendszert (HDFS) használ, amely lehetővé teszi különféle adatok tárolását. |
| Megközelíthetőség | |
| A Big Data elérése nehéz. | A Hadoop lehetővé teszi a Big Data gyorsabb elérését és feldolgozását. |
Összegzés - Big Data vs Hadoop
Az adatok gyorsan növekednek. A kormányzati és üzleti szervezetek mind adatokat gyűjtenek. Az adatok elemzése rendkívül értékes. Egyetlen számítógép nem elegendő nagy mennyiségű adat tárolásához. Ezt a nagy mennyiségű összetett adatot Big data-nak hívjuk. Ezért a Hadoop segítségével a nagy adatok eloszthatók egyes csomópontok között. A különbség a Big Data és a Hadoop között az, hogy a Big data nagy mennyiségű komplex adat, a Hadoop pedig a Big Data hatékony és eredményes tárolásának mechanizmusa.
Töltse le a Big Data vs Hadoop PDF változatát
A cikk PDF-verzióját letöltheti, és offline célokra is használhatja, az idézési megjegyzés szerint. Kérjük, töltse le itt a PDF verziót. Különbség a Big Data és a Hadoop között
