Razlika med velikimi podatki in Hadoopom

Ključna razlika - Big Data proti Hadoop
 

Podatki se zbirajo široko po vsem svetu. Ta velika količina podatkov se imenuje Big data ali Big Data in jih ni mogoče uporabljati z običajnimi napravami za shranjevanje. Za premagovanje te težave je mogoče uporabiti programski okvir Hadoop, ki je odprtokodni okvir Apache Software Foundation. The ključna razlika med Big Data in Hadoop je to Big Data je velika količina zapletenih podatkov, medtem ko je Hadoop mehanizem za učinkovito in učinkovito shranjevanje velikih podatkov.

VSEBINA

1. Pregled in ključne razlike
2. Kaj so veliki podatki
3. Kaj je Hadoop
4. Podobnosti med Big Data in Hadoop-om
5. Primerjava ob strani - Big Data vs Hadoop v tabeli
6. Povzetek

Kaj so veliki podatki?

Podatki se proizvajajo dnevno in v velikih količinah. Pomembno je, da zbrane podatke shranimo v skladu s tem in jih analiziramo, da dosežemo boljše rezultate. Google, Facebook dnevno zbirajo ogromno podatkov. Organiziranje podatkov in njihova analiza lahko družbi prinese koristi. V banki je bistvenega pomena za analizo podatkov, da bi razumeli informacije o strankah, transakcije in vprašanja strank. Analiza teh podatkov in razvoj rešitev bo izboljšala dobiček. To kaže, da podatki igrajo ključno vlogo, da organizacija deluje učinkovito in uspešno. Ker podatki hitro rastejo, relacijske baze podatkov ali običajne naprave za shranjevanje ne zadostujejo. Tovrstno veliko zbirko podatkov, ki jo je težko shraniti in obdelati, lahko poimenujemo kot Big data ali Big Data.

Veliki podatki

Veliki podatki imajo tri lastnosti. So glasnost, hitrost in raznolikost. Prvič, Veliki podatki so velika količina podatkov. Ti podatki lahko sprejmejo količino giga bajtov, tera bajtov ali celo večjo od tega. Drugi atribut je hitrost. To je hitrost generiranja podatkov. To je glavna prednost pri analizi okoljskih sprememb in zaznavanju letal. V teh okoliščinah morajo biti podatki natančni in neprekinjeni. Pomemben dejavnik za sprejemanje odločitev v realnem času. Druga glavna lastnost je raznolikost, ki opisuje vrsto podatkov. Podatki lahko vključujejo besedilno obliko, video, zvok, sliko, format XML, podatke senzorjev itd.

Kaj je Hadoop?

Program Apache Software Foundation je odprtokodni okvir za shranjevanje velikih podatkov v porazdeljenem okolju za vzporedno obdelavo. Ima učinkovito distribucijsko shranjevanje z mehanizmom za obdelavo podatkov. Hadoop sistem za shranjevanje je znan kot Hadoop porazdeljeni datotečni sistem (HDFS). Podatke deli med nekatere stroje. Hadoop sledi arhitekturi master-slave. Pokliče se glavno vozlišče Ime-vozlišče imenujejo se sužnji Podatkovna vozlišča. Podatki so razporejeni med vsemi Data vozlišči.

Glavni algoritem, ki se uporablja za obdelavo podatkov v Hadoopu, se imenuje Reduce Map. Z uporabo programov za zmanjšanje zemljevidov lahko opravila pošljete v podrejena vozlišča. Privzeti jezik za pisanje programov za zmanjšanje zemljevidov je Java, vendar se lahko uporabljajo tudi drugi jeziki. Podatkovna vozla ali podrejena vozlišča bodo opravila analizirano nalogo in rezultat poslala nazaj v glavno vozlišče / ime-vozlišče. Glavno vozlišče / ime-vozlišče ima Job Tracker za zagon zemljevida za zmanjšanje opravil na podrejenih vozliščih. V podrejenih vozliščih / vozliščih podatkov je na voljo sledilnik opravil za dokončanje analize podatkov in pošiljanje rezultata nazaj v glavno vozlišče.

Hadoop arhitektura

Hadoop ima nekaj prednosti. Zmanjša stroške, zapletenost podatkov in poveča učinkovitost. V skupino Hadoop je enostavno dodati še en stroj.

Kakšna je podobnost med velikimi podatki in Hadoopom?

• Tako Big Data kot Hadoop sta povezana z velikimi vsotami podatkov.

Kakšna je razlika med velikimi podatki in Hadoopom?

Big Data vs Hadoop
Big Data je velika zbirka zapletenih in raznolikih podatkov, ki jih je težko shranjevati in analizirati z uporabo tradicionalnih načinov shranjevanja.	Hadoop je programski okvir za učinkovito in učinkovito shranjevanje in obdelavo velikih podatkov.
Pomembnost
Big Data nima veliko pomena.	Hadoop lahko naredi velike podatke bolj pomembne in je uporaben za strojno učenje in statistične analize.
Skladiščenje
Big Data je težko shraniti, saj je sestavljen iz različnih podatkov, kot so strukturirani in nestrukturirani podatki.	Hadoop uporablja Hadoop Distributed File System (HDFS), ki omogoča shranjevanje različnih podatkov.
Dostopnost
Dostop do velikih podatkov je težak.	Hadoop omogoča hitrejši dostop do velikih podatkov in njihovo obdelavo.

Povzetek - velik Data vs Hadoop 

Podatki hitro rastejo. Vse vladne in poslovne organizacije zbirajo podatke. Analiza podatkov je izjemno dragocena. En sam računalnik ni dovolj za shranjevanje velike količine podatkov. Ta velika količina zapletenih podatkov se imenuje Big data. Zato se podatki Big lahko razdelijo med nekatera vozlišča s pomočjo Hadoopa. Razlika med Big Data in Hadoopom je v tem, da so Big data velika količina zapletenih podatkov in Hadoop je mehanizem za učinkovito in učinkovito shranjevanje velikih podatkov.

Prenesite PDF različico Big Data vs Hadoop

Lahko prenesete PDF različico tega članka in jo uporabljate za namene brez povezave, kot je navedeno v navodilu. Prosimo, prenesite PDF različico tukaj Razlika med velikimi podatki in Hadoopom

Referenca:

1. "Kaj so veliki podatki in zakaj so pomembni." Kaj so veliki podatki? | SAS US. Na voljo tukaj 
2.Točka, Vadnice. "Hadoop - pregled velikih podatkov." Točka za vaje, 15. avgust 2017. Na voljo tukaj 
3.Poan, vaje. "Pregled velikih podatkov o analizi podatkov." Točka za vaje, 15. avgust 2017. Na voljo tukaj 
4. "Kakšna je razlika med velikimi podatki in Hadoopom?" Techopedia.com. Na voljo tukaj 
5.thpipireddybharath. "Big Data in Hadoop Hitre predstavitve." YouTube, YouTube, 12. avgust 2014. Na voljo tukaj 

Vljudnost slik:

1.'BigData 2267 × 1146 trasparent 'Avtor Camelia.boban - Lastno delo, (CC BY-SA 3.0) prek Commons Wikimedia