Tärkein ero - Big Data vs Hadoop
Tietoja kerätään laajasti kaikkialla maailmassa. Tätä suurta tietomäärää kutsutaan suuriksi tiedoiksi tai suuriksi tiedoiksi, eikä tavalliset tallennuslaitteet pysty käsittelemään sitä. Hadoop-ohjelmistokehystä, joka on Apache Software Foundationin avoimen lähdekoodin kehys, voidaan käyttää tämän ongelman voittamiseen. Tärkein ero Big Datan ja Hadoopin välillä on se, että Big Data on suuri määrä monimutkaisia tietoja, kun taas Hadoop on mekanismi suurten tietojen tehokkaaseen tallentamiseen.
SISÄLLYS
1. Yleiskatsaus ja keskeinen ero
2. Mikä on iso data
3. Mikä on Hadoop
4. Suurten tietojen ja Hadoopin yhtäläisyydet
5. Vertailu vierekkäin - Big Data vs. Hadoop taulukkomuodossa
6. Yhteenveto
Mikä on Big Data?
Tietoja tuotetaan päivittäin ja suurina määrinä. On tärkeää tallentaa kerätyt tiedot vastaavasti ja analysoida niitä parempien tulosten saavuttamiseksi. Google, Facebook kerää päivittäin suuren määrän tietoa. Tietojen järjestäminen ja analysointi voi tuoda hyötyä organisaatiolle. Pankissa on välttämätöntä analysoida tietoja asiakkaiden tietojen, tapahtumien ja asiakaskysymysten ymmärtämiseksi. Näiden tietojen analysointi ja ratkaisujen kehittäminen parantavat tulosta. Tämä osoittaa, että datalla on elintärkeä rooli organisaation toimimisessa tehokkaasti ja vaikuttavasti. Koska data kasvaa nopeasti, relaatiotietokannat tai tavalliset tallennuslaitteet eivät riitä. Tällainen suuri tiedonkeruu, jota on vaikea tallentaa ja käsitellä, voidaan nimetä Big Data tai Big Data.
Suuri data
Suurilla tiedoilla on kolme ominaisuutta. Ne ovat tilavuus, nopeus ja vaihtelevuus. Ensinnäkin Big Data on suuri tietomäärä. Nämä tiedot voivat viedä Giga-tavujen, teratavujen määrän tai jopa suuremmat. Toinen ominaisuus on nopeus. Se on nopeus, jolla data syntyy. Tämä on merkittävä ominaisuus ympäristömuutosten analysoinnissa ja lentokoneiden havaitsemisessa. Tietojen tulee olla tarkkoja ja jatkuvia näissä tilanteissa. Reaaliaikaisten päätösten tekeminen on merkittävä tekijä. Toinen pääominaisuus on lajike, joka kuvaa tietojen tyyppiä. Tiedot voivat olla tekstimuodossa, video-, ääni-, kuva-, XML-muodossa, anturitiedoissa jne.
Mikä on Hadoop?
Apache Software Foundation on avoimen lähdekoodin kehys suurten tietojen tallentamiseen hajautettuun ympäristöön rinnakkaiskäsittelyä varten. Sillä on tehokas jakelutallennus tietojenkäsittelymekanismilla. Hadoop-tallennusjärjestelmä tunnetaan nimellä Hadoop Distributed File System (HDFS). Se jakaa tiedot joidenkin koneiden kesken. Hadoop noudattaa isäntä-orja-arkkitehtuuria. Pääsolmua kutsutaan nimellä Node-solmu ja orjia kutsutaan Data-solmuiksi. Tiedot jaetaan kaikkien tietosolmujen kesken.
Pääalgoritmia, jota käytetään datan käsittelyyn Hadoopissa, kutsutaan Map Reduce -toiminnoksi. Kartan pienennysohjelmien avulla työt voidaan lähettää orjasolmuihin. Oletuskieli kartta-vähennysohjelmien kirjoittamiseen on Java, mutta myös muita kieliä voidaan käyttää. Data-solmut tai orjasolmut suorittavat analysointitehtävän ja lähettävät tuloksen takaisin pääsolmulle / nimisolmulle. Pääsolmussa / nimisolmussa on Job Tracker, joka suorittaa kartan vähentää töitä orjasolmuissa. Slave-solmuilla / data-solmuilla on Tehtävien seuranta tietojen analysoinnin loppuunsaattamiseksi ja tuloksen lähettämiseksi takaisin pääsolmulle.
Hadoop-arkkitehtuuri
Hadoopilla on joitain etuja. Se vähentää kustannuksia, tietojen monimutkaisuutta ja lisää tehokkuutta. Hadoop-klusteriin on helppo lisätä toinen kone.
Mikä on suurten tietojen ja Hadoopin yhtäläisyys?
Sekä Big Data että Hadoop liittyvät suuriin tietomääriin
Mikä on ero big datan ja Hadoopin välillä?
Erilainen artikkeli keskellä taulukkoa
Big Data vs. Hadoop |
|
| Big Data on suuri joukko monimutkaisia ja erilaisia tietoja, joita on vaikea tallentaa ja analysoida perinteisillä tallennusmenetelmillä. | Hadoop on ohjelmistokehys isojen tietojen tallentamiseen ja käsittelyyn tehokkaasti. |
| Merkitys | |
| Big Data -palvelulla ei ole paljon merkitystä. | Hadoop voi tehdä suurista tiedoista merkityksellisempiä ja hyödyllinen koneoppimisessa ja tilastollisessa analyysissä. |
| Varastointi | |
| Big Data on vaikea tallentaa, koska se koostuu erilaisista tiedoista, kuten strukturoidusta ja strukturoimattomasta tiedosta. | Hadoop käyttää Hadoop Distributed File System (HDFS) -järjestelmää, jonka avulla voidaan tallentaa erilaisia tietoja. |
| Esteettömyys | |
| Big Datan käyttö on vaikeaa. | Hadoop sallii pääsyn ja datan käsittelyn nopeammin. |
Yhteenveto - Big Data vs Hadoop
Tiedot kasvavat nopeasti. Hallituksen ja elinkeinoelämän organisaatiot kaikki keräävät tietoja. Tietojen analysointi on erittäin arvokasta. Yksi tietokone ei riitä suuren määrän tietojen tallentamiseen. Tätä suurta määrää monimutkaisia tietoja kutsutaan suuriksi tiedoiksi. Siksi isot tiedot voidaan jakaa joillekin solmuille Hadoopin avulla. Big Datan ja Hadoopin ero on se, että big data on suuri määrä monimutkaista dataa ja Hadoop on mekanismi suurten tietojen tehokkaaseen tallentamiseen.
Lataa Big Data vs Hadoop PDF-versio
Voit ladata tämän artikkelin PDF-version ja käyttää sitä offline-tarkoituksiin lainausviestin mukaan. Lataa PDF-versio täältä Ero suurten tietojen ja Hadoopin välillä
