Klíčový rozdíl - velká data vs. Hadoop
Data jsou shromažďována široce po celém světě. Toto velké množství dat se nazývá velká data nebo velká data a nelze je zpracovat běžnými úložnými zařízeními. K překonání tohoto problému lze použít softwarový rámec Hadoop, který je otevřeným zdrojovým rámcem Apache Software Foundation. Klíčovým rozdílem mezi Big Data a Hadoop je, že Big Data je velké množství komplexních dat, zatímco Hadoop je mechanismus pro efektivní a efektivní ukládání velkých dat.
OBSAH
1. Přehled a klíčový rozdíl
2. Co jsou velká data
3. Co je Hadoop
4. Podobnosti mezi Big Data a Hadoop
5. Porovnání vedle sebe - Big Data vs. Hadoop ve formě tabulky
6. Shrnutí
Co jsou to velká data?
Data jsou vytvářena denně a ve velkém množství. Je důležité odpovídajícím způsobem ukládat shromážděná data a analyzovat je, abyste dosáhli lepších výsledků. Google, Facebook shromažďují denně obrovské množství dat. Organizace dat a jejich analýza může organizaci přinést výhody. V bance je nezbytné analyzovat data, abychom porozuměli informacím o zákaznících, transakcím a problémům se zákazníky. Analýza těchto dat a vývoj řešení zvýší zisk. To ukazuje, že data hrají zásadní roli, aby organizace fungovala efektivně a efektivně. Vzhledem k tomu, že data rychle rostou, relační databáze nebo běžná úložná zařízení nestačí. Tento druh velké sbírky dat, která se těžko ukládají a zpracovávají, lze pojmenovat jako Big data nebo Big Data.
Velká data
Big data mají tři vlastnosti. Jsou to objem, rychlost a rozmanitost. Za prvé, velká data jsou velký objem dat. Tato data mohou nabít objem Giga bajtů, tera bajtů nebo dokonce vyšší. Druhým atributem je rychlost. Je to rychlost, jakou jsou data generována. Toto je hlavní vlastnost při analýze změn prostředí a pro detekci letadel. V těchto situacích by měla být data přesná a nepřetržitá. Rozhodování v reálném čase je značným faktorem. Další hlavní vlastností je variety, která popisuje typ dat. Data mohou mít textový formát, video, zvuk, obrázek, formát XML, data senzorů atd.
Co je Hadoop?
Jedná se o otevřený zdrojový rámec Apache Software Foundation pro ukládání velkých dat v distribuovaném prostředí pro paralelní zpracování. Má efektivní distribuční úložiště s mechanismem zpracování dat. Úložný systém Hadoop je známý jako Hadoop Distributed File System (HDFS). Rozděluje data mezi některé stroje. Hadoop sleduje architekturu master-slave. Hlavní uzel se nazývá název-uzel a slave se nazývají datové uzly. Data jsou distribuována mezi všechny datové uzly.
Hlavní algoritmus, který se používá ke zpracování dat v Hadoopu, se nazývá Map Reduce. Pomocí programů pro redukci mapy lze úlohy odesílat na podřízené uzly. Výchozím jazykem pro psaní programů na redukci map je Java, ale lze použít i jiné jazyky. Datové uzly nebo podřízené uzly provedou úlohu analýzy a odešlou výsledek zpět do hlavního uzlu / uzlu názvu. Master-node / name-node has a Job Tracker to run map snížit úlohy na podřízených uzlech. Podřízené uzly / datové uzly mají nástroj pro sledování úloh, který dokončí analýzu dat a odešle výsledek zpět do hlavního uzlu.
Architektura Hadoop
Hadoop má některé výhody. Snižuje náklady, složitost dat a zvyšuje efektivitu. Je snadné přidat další stroj do clusteru Hadoop.
Jaká je podobnost mezi Big Data a Hadoop?
Big Data i Hadoop souvisí s velkým množstvím dat
Jaký je rozdíl mezi Big Data a Hadoop?
Rozdílný článek uprostřed před tabulkou
Big Data vs Hadoop |
|
| Big Data je velká sbírka komplexních a rozmanitých dat, která se těžko ukládají a analyzují pomocí tradičních metod ukládání. | Hadoop je softwarový rámec pro efektivní a efektivní ukládání a zpracování velkých dat. |
| Význam | |
| Big Data nemá velký význam. | Hadoop může dát velkým datům smysl a je užitečný pro strojové učení a statistickou analýzu. |
| Úložný prostor | |
| Big Data se těžko ukládají, protože se skládají z různých dat, jako jsou strukturovaná a nestrukturovaná data. | Hadoop používá Hadoop Distributed File System (HDFS), který umožňuje ukládání různých dat. |
| Přístupnost | |
| Přístup k velkým datům je obtížný. | Hadoop umožňuje rychlejší přístup a zpracování velkých dat. |
Shrnutí - Big Data vs Hadoop
Data rychle rostou. Vládní a obchodní organizace shromažďují data. Analýza dat je nesmírně cenná. Jeden počítač nestačí k uložení velkého množství dat. Toto velké množství komplexních dat se nazývá velká data. Proto mohou být velká data distribuována mezi některé uzly pomocí Hadoop. Rozdíl mezi Big Data a Hadoop spočívá v tom, že Big data představují velké množství komplexních dat a Hadoop je mechanismus pro efektivní a efektivní ukládání velkých dat.
Stáhněte si verzi Big Data vs Hadoop ve formátu PDF
Můžete si stáhnout verzi tohoto článku ve formátu PDF a použít jej pro offline účely podle citace. Stáhněte si zde PDF verzi Rozdíl mezi Big Data a Hadoop
