Atšķirība starp lieldatu un Hadoop

Galvenā atšķirība - lielie dati vs Hadoop
 

Dati tiek vākti plaši visā pasaulē. Šo lielo datu daudzumu sauc par lieliem datiem vai lieliem datiem, un parastās datu glabāšanas ierīces to nevar apstrādāt. Lai novērstu šo problēmu, var izmantot programmatūras Hadoop ietvaru, kas ir Apache Software Foundation atvērtā koda ietvars. galvenā atšķirība starp Big Data un Hadoop ir tas Lielie dati ir liels daudzums sarežģītu datu, turpretī Hadoop ir mehānisms lielu datu efektīvai un produktīvai glabāšanai.

SATURS

1. Pārskats un galvenās atšķirības
2. Kas ir lielie dati
3. Kas ir Hadoop
4. Big Data un Hadoop līdzības
5. Salīdzinājums blakus - lielie dati vs Hadoop tabulas formā
6. Kopsavilkums

Kas ir lielie dati?

Dati tiek ražoti katru dienu un lielos apjomos. Lai iegūtu labākus rezultātus, ir svarīgi attiecīgi uzglabāt apkopotos datus un tos analizēt. Google, Facebook katru dienu vāc ļoti daudz datu. Datu organizēšana un analīze var dot organizācijai labumu. Bankā ir svarīgi analizēt datus, lai saprastu klientu informāciju, darījumus, klientu problēmas. Šo datu analīze un risinājumu izstrāde uzlabos peļņu. Tas parāda, ka datiem ir būtiska loma organizācijas darbībā efektīvi un rezultatīvi. Tā kā dati strauji pieaug, ar relāciju datu bāzēm vai regulārām atmiņas ierīcēm nepietiek. Šāda veida lielu datu kolekciju, kuru ir grūti uzglabāt un apstrādāt, var nosaukt par lieliem datiem vai lieliem datiem.

Lieli dati

Lielajiem datiem ir trīs īpašības. Tie ir tilpums, ātrums un dažādība. Pirmkārt, lieli dati ir liels datu apjoms. Šie dati var būt Giga baitu, Tera baitu apjomi vai pat lielāki. Otrais atribūts ir ātrums. Tas ir datu ģenerēšanas ātrums. Tas ir galvenais īpašums, analizējot vides izmaiņas un atklājot gaisa kuģus. Šajās situācijās datiem jābūt precīziem un nepārtrauktiem. Tas ir vērā ņemams faktors, lai pieņemtu lēmumus reāllaikā. Vēl viena galvenā īpašība ir dažādība, kas raksturo datu veidu. Dati var būt teksta, video, audio, attēla, XML formāta, sensoru dati utt.

Kas ir Hadoop?

Tas ir Apache programmatūras fonda atvērtā pirmkoda ietvars lielos datus glabāt izkliedētā vidē, lai tos apstrādātu paralēli. Tam ir efektīva izplatīšanas krātuve ar datu apstrādes mehānismu. Hadoop glabāšanas sistēma ir pazīstama kā Hadoop izplatītā failu sistēma (HDFS). Dati tiek sadalīti starp dažām mašīnām. Hadoop ievēro galveno-vergu arhitektūru. Tiek saukts galvenais mezgls Vārds-mezgls un tiek saukti vergi Datu mezgli. Dati tiek sadalīti starp visiem datu mezgliem.

Galvenais algoritms, ko izmanto Hadoop datu apstrādei, tiek saukts par kartes samazināšanu. Izmantojot kartes samazināšanas programmas, darbus var nosūtīt uz vergu mezgliem. Noklusējuma valoda kartes samazināšanas programmu rakstīšanai ir Java, taču var izmantot arī citas valodas. Datu mezgli vai pakārtotie mezgli veiks analīzes uzdevumu un nosūta rezultātu atpakaļ galvenajam mezglam / nosaukuma mezglam. Galvenajam mezglam / nosaukuma mezglam ir darba izsekotājs, lai palaistu kartes samazināšanas darbus vergu mezglos. Vergu mezgliem / datu mezgliem ir uzdevumu izsekotājs, lai pabeigtu datu analīzi un rezultātu nosūtītu atpakaļ galvenajam mezglam..

Hadoop arhitektūra

Hadoop ir dažas priekšrocības. Tas samazina izmaksas, datu sarežģītību un palielina efektivitāti. Hadoop klasterim ir viegli pievienot citu mašīnu.

Kāda ir lielo datu un Hadoop līdzība?

• Gan Big Data, gan Hadoop ir saistīti ar lielām datu summām.

Kāda ir atšķirība starp lielo datu un Hadoop?

Big Data vs Hadoop
Big Data ir liela apjoma sarežģītu un daudzveidīgu datu kolekcija, kuru ir grūti uzglabāt un analizēt, izmantojot tradicionālās datu glabāšanas metodes.	Hadoop ir programmatūras ietvars lielo datu efektīvai glabāšanai un apstrādei.
Nozīme
Big Data nav lielas nozīmes.	Hadoop var padarīt lielos datus jēgpilnākus, un tie ir noderīgi mašīnmācībai un statistiskai analīzei.
Uzglabāšana
Lielos datus ir grūti uzglabāt, jo tos veido dažādi dati, piemēram, strukturēti un nestrukturēti dati.	Hadoop izmanto Hadoop sadalīto failu sistēmu (HDFS), kas ļauj saglabāt dažādus datus.
Pieejamība
Ir grūti piekļūt Big Data.	Hadoop ļauj ātrāk piekļūt lielajiem datiem un tos apstrādāt.

Kopsavilkums - liels Dati vs Hadoop 

Dati strauji pieaug. Visas valdības un biznesa organizācijas vāc datus. Datu analīze ir ārkārtīgi vērtīga. Ar vienu datoru nepietiek, lai saglabātu lielu datu daudzumu. Šo lielo sarežģīto datu daudzumu sauc par lielajiem datiem. Tāpēc lielos datus var izplatīt starp dažiem mezgliem, izmantojot Hadoop. Atšķirība starp lielo datu un Hadoop ir tāda, ka lielie dati ir liels daudzums sarežģītu datu, un Hadoop ir mehānisms, lai efektīvi un lietderīgi uzglabātu lielos datus..

Lejupielādējiet Big Data vs Hadoop PDF versiju

Varat lejupielādēt šī raksta PDF versiju un izmantot to bezsaistes vajadzībām, kā norādīts citēšanas piezīmē. Lūdzu, lejupielādējiet šeit PDF versiju. Starpība starp lielajiem datiem un Hadoop

Atsauce:

1. “Kas ir lielie dati un kāpēc tas ir svarīgi.” Kas ir lielie dati? | SAS ASV. Pieejams šeit 
2.Punkts, konsultācijas. “Hadoop - lielo datu pārskats.” Pamācību punkts, 2017. gada 15. augusts. Pieejams šeit 
3.Punkts, konsultācijas. “Lielo datu analīzes pārskats”. Pamācību punkts, 2017. gada 15. augusts. Pieejams šeit 
4. “Kāda ir atšķirība starp lielajiem datiem un Hadoop?” Techopedia.com. Pieejams šeit 
5.thippireddybharath. “Big Data un Hadoop ātrs ievads.” YouTube, YouTube, 2014. gada 12. augusts. Pieejams šeit 

Attēla pieklājība:

1. “BigData 2267 × 1146 caurspīdīgs” Autors: Camelia.boban - Savs darbs, (CC BY-SA 3.0), izmantojot Commons Wikimedia