Nøgleforskel - Big Data vs Hadoop
Data indsamles bredt over hele verden. Denne store mængde data kaldes Big data eller Big Data og kan ikke håndteres af almindelige lagerenheder. Hadoop-software-ramme, som er en open source-ramme af Apache Software Foundation, kan bruges til at løse dette problem. Hovedforskellen mellem Big Data og Hadoop er, at Big Data er en stor mængde komplekse data, mens Hadoop er en mekanisme til at gemme Big data effektivt og effektivt.
INDHOLD
1. Oversigt og nøgleforskel
2. Hvad er Big Data
3. Hvad er Hadoop
4. Ligheder mellem Big Data og Hadoop
5. Sammenligning side om side - Big Data vs Hadoop i tabelform
6. Resumé
Hvad er Big Data?
Data produceres dagligt og i store mængder. Det er vigtigt at gemme de indsamlede data i overensstemmelse hermed og analysere dem for at få bedre resultater. Google, Facebook indsamler en stor mængde data dagligt. Organisering af data og analyse af dem kan medføre fordele for organisationen. I en bank er det vigtigt at analysere data for at forstå kundeinformation, transaktioner, kundeproblemer. Analyse af disse data og udvikling af løsninger vil forbedre fortjenesten. Dette viser, at data spiller en vigtig rolle for en organisation til at arbejde effektivt og effektivt. Da data vokser hurtigt, er relationsdatabaser eller almindelige lagerenheder ikke tilstrækkelige. Denne form for en stor samling af data, som er svær at gemme og behandle, kan navngives som Big data eller Big Data.
Big Data
Big data har tre egenskaber. De er volumen, hastighed og variation. For det første er Big data en stor mængde data. Disse data kan tage volumenet af Giga Bytes, Tera Bytes eller endda højere end det. Den anden attribut er hastigheden. Det er den hastighed, hvormed dataene genereres. Dette er en vigtig egenskab ved analyse af miljøændringer og til påvisning af fly. Data skal være nøjagtige og kontinuerlige i disse situationer. Det er en betydelig faktor at træffe beslutninger i realtid. En anden hovedegenskab er variation, der beskriver datatypen. Data kan have tekstformat, video, lyd, billede, XML-format, sensordata osv.
Hvad er Hadoop?
Det er en open source-ramme fra Apache Software Foundation til at gemme store data i et distribueret miljø til parallel behandling. Det har en effektiv distributionslager med en databehandlingsmekanisme. Hadoop-lagringssystem er kendt som Hadoop Distributed File System (HDFS). Det deler dataene på nogle maskiner. Hadoop følger master-slave-arkitektur. Hovedknudepunktet kaldes Navneknudepunkt og slaver kaldes Dataknudepunkter. Data fordeles mellem alle datanoder.
Den vigtigste algoritme, der bruger til at behandle data i Hadoop, kaldes Map Reduce. Ved hjælp af kortreducerende programmer kan job sendes til slaveknudepunkter. Standardsprog til at skrive kortreducerende programmer er Java, men andre sprog kan også bruges. Data-noder eller slave-noder udfører analysearbejdet og sender resultatet tilbage til master-node / name-node. Master-node / name-node har en Job Tracker til at køre kort reducere job på slave noder. Slave-noder / data-noder har en Task Tracker til at gennemføre dataanalysen og sende resultatet tilbage til masternoden.
Hadoop Arkitektur
Hadoop har nogle fordele. Det reducerer omkostninger, datakompleksitet og øger effektiviteten. Det er let at tilføje en anden maskine til Hadoop-klyngen.
Hvad er ligheden mellem Big data og Hadoop?
Både Big Data og Hadoop er relateret til store datamængder
Hvad er forskellen mellem Big Data og Hadoop?
Diff artikel midt foran bordet
Big Data vs Hadoop |
|
| Big Data er en stor samling af komplekse og forskellige data, som er svære at gemme og analyserer ved hjælp af traditionelle lagringsmetoder. | Hadoop er en softwarestruktur til lagring og behandling af big data effektivt og effektivt. |
| Betydning | |
| Big Data har ikke meget betydning. | Hadoop kan gøre store data mere meningsfulde og er nyttige til maskinindlæring og statistisk analyse. |
| Opbevaring | |
| Big Data er svært at gemme, da den består af en række data såsom strukturerede og ustrukturerede data. | Hadoop bruger Hadoop Distributed File System (HDFS), som gør det muligt at lagre en række forskellige data. |
| Tilgængelighed | |
| Det er svært at få adgang til Big Data. | Hadoop giver adgang til og behandler Big Data hurtigere. |
Resumé - Big Data vs Hadoop
Data vokser hurtigt. Regerings- og erhvervsorganisationer indsamler alle data. Analyse af data er ekstremt værdifuldt. En enkelt computer er ikke nok til at gemme en stor mængde data. Denne store mængde komplekse data kaldes Big data. Derfor kan store data distribueres mellem nogle noder ved hjælp af Hadoop. Forskellen mellem Big Data og Hadoop er, at Big data er en stor mængde komplekse data, og Hadoop er en mekanisme til at gemme Big data effektivt og effektivt.
Download PDF-versionen af Big Data vs Hadoop
Du kan downloade PDF-version af denne artikel og bruge den til offlineformål som pr. Citatnote. Download venligst PDF-version her Forskellen mellem store data og Hadoop
