Ключевое различие - большие данные против Hadoop
Данные собираются по всему миру. Этот большой объем данных называется большими данными или большими данными и не может обрабатываться обычными устройствами хранения. Программный фреймворк Hadoop, который является фреймворком с открытым исходным кодом от Apache Software Foundation, может использоваться для решения этой проблемы. Ключевое различие между большими данными и Hadoop заключается в том, что большие данные - это большое количество сложных данных, тогда как Hadoop - это механизм для эффективного и действенного хранения больших данных.
СОДЕРЖАНИЕ
1. Обзор и основные различия
2. Что такое большие данные
3. Что такое Hadoop
4. Сходства между большими данными и Hadoop
5. Параллельное сравнение - большие данные и Hadoop в табличной форме
6. Резюме
Что такое большие данные?
Данные производятся ежедневно и в больших количествах. Важно правильно хранить собранные данные и анализировать их для получения лучших результатов. Google и Facebook ежедневно собирают огромное количество данных. Организация данных и их анализ могут принести пользу организации. В банке важно анализировать данные, чтобы понимать информацию о клиентах, транзакциях и проблемах клиентов. Анализ этих данных и разработка решений улучшат прибыль. Это показывает, что данные играют жизненно важную роль для эффективной и результативной работы организации. Поскольку объем данных быстро растет, реляционных баз данных или обычных запоминающих устройств недостаточно. Такой большой набор данных, который сложно хранить и обрабатывать, можно назвать большими данными или большими данными.
Большое количество данных
У больших данных есть три свойства. Это объем, скорость и разнообразие. Во-первых, большие данные - это большой объем данных. Эти данные могут занимать гигабайт, терабайт или даже больше. Второй атрибут - скорость. Это скорость, с которой генерируются данные. Это важное свойство при анализе изменений окружающей среды и обнаружении самолетов. В таких ситуациях данные должны быть точными и непрерывными. Это важный фактор для принятия решений в реальном времени. Еще одно главное свойство - 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 от Apache Software Foundation для хранения больших данных в распределенной среде для параллельной обработки. Имеет эффективное распределительное хранилище с механизмом обработки данных. Система хранения Hadoop известна как распределенная файловая система Hadoop (HDFS). Он разделяет данные между несколькими машинами. Hadoop следует архитектуре ведущий-ведомый. Главный узел называется Именным узлом, а подчиненные - Информационными узлами. Данные распределяются между всеми Data-узлами.
Основной алгоритм, который используется для обработки данных в Hadoop, называется Map Reduce. Используя программы сокращения карты, задания можно отправлять на подчиненные узлы. Язык по умолчанию для написания программ сокращения карты - Java, но можно использовать и другие языки. Узлы данных или подчиненные узлы будут выполнять задачу анализа и отправлять результат обратно на главный узел / узел имени. Главный узел / узел имени имеет средство отслеживания заданий для выполнения заданий сокращения карты на подчиненных узлах. Подчиненные узлы / узлы данных имеют средство отслеживания задач для завершения анализа данных и отправки результата обратно на главный узел.
Архитектура Hadoop
У Hadoop есть несколько преимуществ. Это снижает стоимость, сложность данных и повышает эффективность. В кластер Hadoop легко добавить еще одну машину.
В чем сходство между большими данными и Hadoop?
И большие данные, и Hadoop связаны с большими объемами данных
В чем разница между большими данными и Hadoop?
Различать статью в середине перед таблицей
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 полезен для машинного обучения и статистического анализа. |
| Место хранения | |
| Большие данные сложно хранить, поскольку они состоят из множества данных, таких как структурированные и неструктурированные данные. | Hadoop использует распределенную файловую систему Hadoop (HDFS), которая позволяет хранить различные данные. |
| Доступность | |
| Получить доступ к большим данным сложно. | Hadoop позволяет быстрее получать доступ и обрабатывать большие данные. |
Резюме - большие данные против Hadoop
Данные быстро растут. Государственные и коммерческие организации собирают данные. Анализ данных чрезвычайно ценен. Одного компьютера недостаточно для хранения большого количества данных. Это большое количество сложных данных называется большими данными. Следовательно, большие данные могут быть распределены между некоторыми узлами с помощью Hadoop. Разница между большими данными и Hadoop заключается в том, что большие данные - это большой объем сложных данных, а Hadoop - это механизм для эффективного и действенного хранения больших данных.
Скачать PDF-версию Big Data vs Hadoop
Вы можете загрузить PDF-версию этой статьи и использовать ее в автономных целях в соответствии с примечанием к цитированию. Загрузите PDF-версию здесь. Разница между большими данными и Hadoop.
