Ключова разлика - Големи данни срещу Hadoop
Данните се събират широко по целия свят. Това голямо количество данни се нарича Големи данни или Големи данни и не може да се обработва от обикновени устройства за съхранение. Софтуерната рамка на Hadoop, която е рамка с отворен код от Apache Software Foundation, може да се използва за преодоляване на този проблем. Ключовата разлика между големите данни и Hadoop е, че големите данни са голямо количество сложни данни, докато Hadoop е механизъм за ефективно и ефикасно съхраняване на големи данни.
СЪДЪРЖАНИЕ
1. Общ преглед и ключова разлика
2. Какво е Големи данни
3. Какво е Hadoop
4. Прилики между Големи данни и Hadoop
5. Сравнение едно до друго - Големи данни срещу Hadoop в таблична форма
6. Резюме
Какво представляват големите данни?
Данните се създават ежедневно и в големи количества. Важно е да съхранявате съответно събраните данни и да ги анализирате, за да получите по-добри резултати. Google, Facebook събират огромно количество данни ежедневно. Организирането на данните и тяхното анализиране може да донесе ползи за организацията. В банката е от съществено значение да се анализират данните, за да се разбере информация за клиентите, транзакции, проблеми с клиентите. Анализът на тези данни и разработването на решения ще подобрят печалбата. Това показва, че данните играят жизненоважна роля, за да може една организация да работи ефективно и ефективно. Тъй като данните нарастват бързо, релационните бази данни или обикновените устройства за съхранение не са достатъчни. Този вид голяма колекция от данни, която е трудна за съхранение и обработка, може да бъде наречена като Големи данни или Големи данни.
Голяма информация
Големите данни имат три свойства. Те са обем, скорост и разнообразие. Първо, големите данни са голям обем данни. Тези данни могат да вземат обема на Giga Bytes, Tera Bytes или дори по-голям от този. Вторият атрибут е скоростта. Това е скоростта, с която се генерират данните. Това е основно свойство при анализ на промените в околната среда и за откриване на въздухоплавателни средства. Данните трябва да бъдат точни и непрекъснати в тези ситуации. Това е значителен фактор за вземане на решения в реално време. Друго основно свойство е разнообразието, което описва вида на данните. Данните могат да вземат текстов формат, видео, аудио, изображение, XML формат, сензорни данни и др.
Какво е Hadoop?
Това е рамка с отворен код на Apache Software Foundation за съхраняване на големи данни в разпределена среда за паралелна обработка. Той има ефективно разпределително съхранение с механизъм за обработка на данни. Системата за съхранение на Hadoop е известна като Hadoop Distributed File System (HDFS). Той разделя данните между някои машини. Hadoop следва архитектура master-slave. Главният възел се нарича Име-възел, а подчинените се наричат Възли на данни. Данните се разпределят между всички възли на данни.
Основният алгоритъм, който използва за обработка на данни в Hadoop, се нарича Map Reduce. Използвайки програми за намаляване на картите, заданията могат да се изпращат към подчинени възли. Езикът по подразбиране за писане на програми за намаляване на карти е Java, но могат да се използват и други езици. Възлите за данни или подчинените възли ще изпълняват задачата за анализ и изпращат резултата обратно към главния възел / възела с име. Master-node / name-node има Job Tracker за стартиране на задания за намаляване на карти на подчинени възли. Подчинените възли / възлите на данни имат Task Tracker, за да завършат анализа на данните и да изпратят резултата обратно на главния възел.
Архитектура на Hadoop
Hadoop има някои предимства. Намалява разходите, сложността на данните и увеличава ефективността. Лесно е да добавите друга машина към клъстера Hadoop.
Каква е приликата между големите данни и Hadoop?
Както Big Data, така и Hadoop са свързани с големи суми данни
Каква е разликата между големите данни и Hadoop?
Различна статия Средна преди таблица
Големи данни срещу Hadoop |
|
| Big Data е голяма колекция от сложни и разнообразни данни, които е трудно да се съхраняват и анализират с помощта на традиционни методи за съхранение. | Hadoop е софтуерна рамка за съхранение и обработка на големи данни ефективно и ефикасно. |
| Значимост | |
| Големите данни нямат много значение. | Hadoop може да направи големите данни по-значими и е полезен за машинно обучение и статистически анализ. |
| Съхранение | |
| Големите данни са трудни за съхранение, тъй като се състоят от разнообразни данни като структурирани и неструктурирани данни. | Hadoop използва разпределена файлова система Hadoop (HDFS), която позволява съхраняване на разнообразни данни. |
| Достъпност | |
| Достъпът до големи данни е труден. | Hadoop позволява по-бърз достъп и обработка на големи данни. |
Резюме - Големи данни срещу Hadoop
Данните нарастват бързо. Всички държавни и бизнес организации събират данни. Анализът на данните е изключително ценен. Един компютър не е достатъчен за съхранение на голямо количество данни. Това голямо количество сложни данни се нарича Големи данни. Следователно, големи данни могат да бъдат разпределени между някои възли с помощта на Hadoop. Разликата между големите данни и Hadoop е, че големите данни са голямо количество сложни данни, а Hadoop е механизъм за ефективно и ефикасно съхраняване на големи данни.
Изтеглете PDF версията на Big Data срещу Hadoop
Можете да изтеглите PDF версия на тази статия и да я използвате за офлайн цели според бележката към цитата. Моля, изтеглете PDF версия тук Разлика между големите данни и Hadoop
