Nøkkelforskjell – Big Data vs Hadoop
Data samles inn over hele verden. Denne store datamengden kalles Big data eller Big Data og kan ikke håndteres av vanlige lagringsenheter. Hadoop programvareramme, som er et åpen kildekode-rammeverk av Apache Software Foundation, kan brukes til å overvinne dette problemet. Hovedforskjellen mellom Big Data og Hadoop er at Big Data er en stor mengde komplekse data, mens Hadoop er en mekanisme for å lagre Big Data effektivt og effektivt.
Hva er Big Data?
Data produseres daglig og i store mengder. Det er viktig å lagre de innsamlede dataene deretter og analysere dem for å få bedre resultater. Google, Facebook samler inn en enorm mengde data daglig. Å organisere dataene og analysere dem kan gi fordeler for organisasjonen. I en bank er det viktig å analysere data for å forstå kundeinformasjon, transaksjoner, kundeproblemer. Å analysere disse dataene og utvikle løsninger vil forbedre fortjenesten. Dette viser at data spiller en viktig rolle for at en organisasjon skal kunne jobbe effektivt. Ettersom data vokser raskt, er ikke relasjonsdatabasene eller vanlige lagringsenheter tilstrekkelige nok. Denne typen stor samling av data som er vanskelig å lagre og behandle kan kalles Big data eller Big Data.
Big Data
Big data har tre egenskaper. De er volum, hastighet og variasjon. For det første er Big data et stort datavolum. Disse dataene kan ta volumet av Giga Bytes, Tera Bytes eller enda høyere enn det. Den andre egenskapen er hastigheten. Det er hastigheten som dataene genereres med. Dette er en viktig egenskap for å analysere miljøendringer og for å oppdage fly. Data bør være nøyaktige og kontinuerlige i slike situasjoner. Det er en betydelig faktor å ta sanntidsbeslutninger. En annen hovedegenskap er variasjon, som beskriver typen data. Data kan ta tekstformat, video, lyd, bilde, XML-format, sensordata osv.
Hva er Hadoop?
Det er et åpen kildekode-rammeverk fra Apache Software Foundation for å lagre store data i et distribuert miljø for å behandle parallelt. Den har en effektiv distribusjonslagring med en databehandlingsmekanisme. Hadoop lagringssystem er kjent som Hadoop Distributed File System (HDFS). Den deler dataene mellom noen maskiner. Hadoop følger master-slave-arkitekturen. Masternoden kalles Navn-node og slaver kalles Data-noden. Data er distribuert mellom alle data-noder.
Hovedalgoritmen som brukes til å behandle data i Hadoop, heter Map Reduce. Ved å bruke kartreduserende programmer kan jobber sendes til slavenoder. Standardspråk for å skrive kartreduserende programmer er Java, men andre språk kan også brukes. Data-noder eller slavenoder vil utføre analyseoppgaven og sender resultatet tilbake til master-noden/navnenoden. Master-node/name-node har en Job Tracker for å kjøre kartreduserende jobber på slavenoder. Slavenoder/datanoder har en oppgavesporing for å fullføre dataanalysen og sende resultatet tilbake til masternoden.
Hadoop Architecture
Hadoop har noen fordeler. Det reduserer kostnadene, datakompleksiteten og øker effektiviteten. Det er enkelt å legge til en annen maskin til Hadoop-klyngen.
Hva er likheten mellom Big data og Hadoop?
Både Big Data og Hadoop er relatert til store datasummer
Hva er forskjellen mellom Big Data og Hadoop?
Big Data vs Hadoop |
|
| Big Data er en stor samling av kompleks og variert data som er vanskelig å lagre og analysere ved bruk av tradisjonelle lagringsmetoder. | Hadoop er et programvarerammeverk for å lagre og behandle big data effektivt og effektivt. |
| Betydning | |
| Big Data har ikke mye mening. | Hadoop kan gjøre Big data mer meningsfylt og er nyttig for maskinlæring og statistisk analyse. |
| Storage | |
| Big Data er vanskelig å lagre siden de består av en rekke data, for eksempel strukturerte og ustrukturerte data. | Hadoop bruker Hadoop Distributed File System (HDFS) som tillater lagring av en rekke data. |
| Tilgjengelighet | |
| Å få tilgang til Big Data er vanskelig. | Hadoop gjør det mulig å få tilgang til og behandle Big Data raskere. |
Sammendrag – Big Data vs Hadoop
Data vokser raskt. Myndigheter og næringsorganisasjoner samler alle inn data. Å analysere data er ekstremt verdifullt. En enkelt datamaskin er ikke nok til å lagre store mengder data. Denne store mengden komplekse data kalles Big data. Derfor kan Big data distribueres mellom noen noder ved hjelp av Hadoop. Forskjellen mellom Big Data og Hadoop er at Big Data er en stor mengde komplekse data og Hadoop er en mekanisme for å lagre Big Data effektivt og effektivt.
Last ned PDF-versjonen av Big Data vs Hadoop
Du kan laste ned PDF-versjonen av denne artikkelen og bruke den til offline-formål i henhold til sitat. Last ned PDF-versjon her Forskjellen mellom Big Data og Hadoop
