Ključna razlika - Big Data vs Hadoop
Podatki se zbirajo po vsem svetu. To veliko količino podatkov imenujemo Veliki podatki ali Veliki podatki in jih običajne naprave za shranjevanje ne morejo obdelati. Za premagovanje te težave je mogoče uporabiti programsko ogrodje Hadoop, ki je odprtokodni okvir Apache Software Foundation. Ključna razlika med Big Data in Hadoop je, da so Big Data velika količina zapletenih podatkov, medtem ko je Hadoop mehanizem za učinkovito in uspešno shranjevanje velikih podatkov.
VSEBINA
1. Pregled in ključna razlika
2. Kaj so veliki podatki
3. Kaj je Hadoop
4. Podobnosti med velikimi podatki in Hadoop
5. Vzporedna primerjava - Veliki podatki v primerjavi s Hadoopom v tabelarni obliki
6. Povzetek
Kaj so veliki podatki?
Podatki se proizvajajo dnevno in v velikih količinah. Pomembno je, da zbrane podatke ustrezno shranimo in analiziramo, da dosežemo boljše rezultate. Google in Facebook dnevno zbirajo ogromno podatkov. Organizacija podatkov in njihova analiza lahko organizaciji prineseta koristi. V banki je bistveno analizirati podatke, da bi razumeli informacije o strankah, transakcije in težave s strankami. Analiza teh podatkov in razvoj rešitev bo izboljšala dobiček. To kaže, da imajo podatki ključno vlogo, da organizacija deluje učinkovito in uspešno. Ker podatki hitro rastejo, relacijske zbirke podatkov ali običajne naprave za shranjevanje niso dovolj. To vrsto velike zbirke podatkov, ki jo je težko shraniti in obdelati, lahko poimenujemo kot veliki podatki ali veliki podatki.
Veliki podatki
Veliki podatki imajo tri lastnosti. So prostornina, hitrost in raznolikost. Prvič, veliki podatki so velik obseg podatkov. Ti podatki lahko zavzamejo prostornino giga bajtov, tera bajtov ali celo več. Drugi atribut je hitrost. Gre za hitrost generiranja podatkov. To je glavna lastnost pri analizi okoljskih sprememb in za odkrivanje letal. Podatki morajo biti v teh primerih točni in neprekinjeni. Pomemben dejavnik je sprejemanje odločitev v realnem času. Druga glavna lastnost je raznolikost, ki opisuje vrsto podatkov. Podatki lahko zajemajo besedilno obliko, video, zvok, sliko, format XML, podatke senzorjev itd.
Kaj je Hadoop?
To je odprtokodni okvir Apache Software Foundation za shranjevanje velikih podatkov v porazdeljenem okolju za vzporedno obdelavo. Ima učinkovito distribucijsko shrambo z mehanizmom za obdelavo podatkov. Sistem za shranjevanje Hadoop je znan kot Hadoop Distributed File System (HDFS). Podatke deli med nekatere stroje. Hadoop sledi arhitekturi master-slave. Glavno vozlišče se imenuje Name-vozlišče, podrejeni pa Data-vozlišča. Podatki so porazdeljeni med vse podatkovne vozlišča.
Glavni algoritem, ki se uporablja za obdelavo podatkov v Hadoopu, se imenuje Map Reduce. Z uporabo programov za zmanjšanje zemljevidov lahko opravila pošljete podrejenim vozliščem. Privzeti jezik za pisanje programov za zmanjševanje zemljevidov je Java, lahko pa se uporabljajo tudi drugi jeziki. Podatkovna vozlišča ali podrejena vozlišča bodo izvedla nalogo analiziranja in rezultat poslala nazaj v glavno vozlišče / vozlišče imena. Glavno vozlišče / imensko vozlišče ima sledilca opravil za izvajanje opravil za zmanjševanje zemljevidov na podrejenih vozliščih. Podrejena vozlišča / podatkovna vozlišča imajo sledilnik opravil za dokončanje analize podatkov in pošiljanje rezultata nazaj v glavno vozlišče.
Hadoop arhitektura
Hadoop ima nekaj prednosti. Zmanjšuje stroške, zapletenost podatkov in povečuje učinkovitost. V grozd Hadoop je enostavno dodati še en stroj.
Kakšna je podobnost med velikimi podatki in Hadoopom?
Tako Big Data kot Hadoop sta povezana z velikimi vsotami podatkov
Kakšna je razlika med velikimi podatki in Hadoopom?
Diff Article Sredina pred mizo
Big Data vs Hadoop |
|
| Big Data je velika zbirka zapletenih in raznolikih podatkov, ki jih je težko shraniti in analizirati s tradicionalnimi metodami shranjevanja. | Hadoop je programski okvir za učinkovito in uspešno shranjevanje in obdelavo velikih podatkov. |
| Pomembnost | |
| Veliki podatki nimajo velikega pomena. | Hadoop lahko velike podatke naredi bolj smiselne in je uporaben za strojno učenje in statistične analize. |
| Skladiščenje | |
| Velike podatke je težko shraniti, saj so sestavljeni iz različnih podatkov, kot so strukturirani in nestrukturirani podatki. | Hadoop uporablja Hadoop Distributed File System (HDFS), ki omogoča shranjevanje različnih podatkov. |
| Dostopnost | |
| Dostop do velikih podatkov je težaven. | Hadoop omogoča hitrejši dostop do velikih podatkov in njihovo obdelavo. |
Povzetek - Big Data vs Hadoop
Podatki hitro rastejo. Vse državne in poslovne organizacije zbirajo podatke. Analiza podatkov je izjemno dragocena. En sam računalnik ni dovolj za shranjevanje velike količine podatkov. Ta velika količina zapletenih podatkov se imenuje Veliki podatki. Zato lahko velike podatke razdelimo med nekatera vozlišča s pomočjo Hadoopa. Razlika med Big Data in Hadoop je v tem, da so Big data velika količina zapletenih podatkov, Hadoop pa mehanizem za učinkovito in uspešno shranjevanje velikih podatkov.
Prenesite PDF različico Big Data vs Hadoop
Lahko prenesete različico tega članka v obliki PDF in jo uporabite za uporabo brez povezave, kot je navedeno v opombi. Prenesite različico PDF tukaj Razlika med velikimi podatki in Hadoopom
