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 af Apache Software Foundation, kan bruges til at overvinde dette problem. Den vigtigste forskel mellem Big Data og Hadoop er, at Big Data er en stor mængde komplekse data, hvorimod Hadoop er en mekanisme til at gemme Big Data effektivt og effektivt.
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 dagligt en enorm mængde data. At organisere dataene og analysere dem kan give fordele for organisationen. I en bank er det vigtigt at analysere data for at forstå kundeoplysninger, transaktioner, kundeproblemer. At analysere disse data og udvikle løsninger vil forbedre fortjenesten. Dette viser, at data spiller en afgørende rolle for, at en organisation kan arbejde effektivt. Da data vokser hurtigt, er de relationelle databaser eller almindelige lagerenheder ikke tilstrækkelige. Denne form for en stor samling af data, som er svær at gemme 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 mængde data. Disse data kan tage mængden af Giga Bytes, Tera Bytes eller endda højere end det. Den anden egenskab er hastigheden. Det er den hastighed, hvormed dataene genereres. Dette er en vigtig egenskab til at analysere miljøændringer og til at opdage fly. Data skal være nøjagtige og kontinuerlige i disse situationer. Det er en væsentlig faktor at træffe beslutninger i re altid. En anden hovedegenskab er variation, som beskriver typen af data. Data kan tage tekstformat, video, lyd, billede, XML-format, sensordata osv.
Hvad er Hadoop?
Det er en open source-ramme fra Apache Software Foundation til at lagre store data i et distribueret miljø for at behandle parallelt. Det har et effektivt distributionslager med en databehandlingsmekanisme. Hadoop-lagringssystem er kendt som Hadoop Distributed File System (HDFS). Det deler data mellem nogle maskiner. Hadoop følger master-slave-arkitektur. Master-knuden kaldes Navn-node og slaver kaldes Data-nodes. Data distribueres blandt alle data-noder.
Hovedalgoritmen, som bruges til at behandle data i Hadoop, kaldes Map Reduce. Ved hjælp af kort-reducerende programmer kan job sendes til slaveknudepunkter. Standardsprog til at skrive kort-reducerende programmer er Java, men andre sprog kan også bruges. Data-nodes eller slave noder vil udføre analyseopgaven og sender resultatet tilbage til master-node/name-node. Master-node/name-node har en Job Tracker til at køre kortreducerende job på slaveknudepunkter. Slavenoder/datanoder har en opgavesporing til at fuldføre dataanalysen og sende resultatet tilbage til masterknuden.
Hadoop Architecture
Hadoop har nogle fordele. Det reducerer omkostningerne, datakompleksiteten og øger effektiviteten. Det er nemt 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 datasummer
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 gemme og analysere ved hjælp af traditionelle lagringsmetoder. | Hadoop er en softwareramme til at gemme og behandle big data effektivt og effektivt. |
| Betydning | |
| Big Data har ikke meget betydning. | Hadoop kan gøre Big data mere meningsfuldt og er nyttigt til maskinlæring og statistisk analyse. |
| Opbevaring | |
| Big Data er svært at gemme, da det består af en række forskellige data såsom strukturerede og ustrukturerede data. | Hadoop bruger Hadoop Distributed File System (HDFS), som tillader lagring af en række data. |
| Tilgængelighed | |
| Det er svært at få adgang til Big Data. | Hadoop gør det muligt at få adgang til og behandle Big Data hurtigere. |
Oversigt – Big Data vs Hadoop
Data vokser hurtigt. Regerings- og erhvervsorganisationer indsamler alle data. At analysere data er ekstremt værdifuldt. 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 gemme Big Data effektivt og effektivt.
Download PDF-versionen af Big Data vs Hadoop
Du kan downloade PDF-versionen af denne artikel og bruge den til offline-formål i henhold til citatnotat. Download venligst PDF-version her Forskel mellem Big Data og Hadoop
