Atšķirība Starp Lielajiem Datiem Un Hadoop

2024 Autors: Mildred Bawerman | [email protected]. Pēdējoreiz modificēts: 2023-12-16 08:40

Galvenā atšķirība - Big Data vs Hadoop

Dati tiek vākti plaši visā pasaulē. Šo lielo datu apjomu sauc par lielajiem datiem vai par lielajiem datiem, un parastās atmiņas ierīces to nevar apstrādāt. Šīs problēmas pārvarēšanai var izmantot Hadoop programmatūras ietvaru, kas ir Apache programmatūras fonda atvērtā koda ietvars. Galvenā atšķirība starp lielajiem datiem un Hadoop ir tāda, ka lielie dati ir liels daudzums sarežģītu datu, turpretī Hadoop ir mehānisms, lai efektīvi un efektīvi uzglabātu lielos datus.

SATURS

1. Pārskats un galvenās atšķirības

2. Kas ir lielie dati

3. Kas ir Hadoop

4. Lielo datu un Hadoop līdzības

5. Blakus salīdzinājums - Big Data vs Hadoop tabulas veidā

6. Kopsavilkums

Kas ir Big Data?

Dati tiek ražoti katru dienu un lielos apjomos. Ir svarīgi attiecīgi uzglabāt savāktos datus un tos analizēt, lai iegūtu labākus rezultātus. Google, Facebook katru dienu vāc milzīgu datu apjomu. Datu organizēšana un to analizēšana var dot labumu organizācijai. Bankā ir svarīgi analizēt datus, lai izprastu klientu informāciju, darījumus un klientu jautājumus. Šo datu analīze un risinājumu izstrāde uzlabos peļņu. Tas parāda, ka datiem ir būtiska nozīme, lai organizācija darbotos efektīvi. Tā kā dati strauji pieaug, relāciju datu bāzes vai parastās glabāšanas ierīces nav pietiekamas. Šāda veida lielu datu kolekciju, kuru ir grūti uzglabāt un apstrādāt, var nosaukt par lielajiem vai lielajiem datiem.

Lielie dati

Lielajiem datiem ir trīs īpašības. Tie ir tilpums, ātrums un dažādība. Pirmkārt, lielie dati ir liels datu apjoms. Šie dati var sasniegt Giga Bytes, Tera Bytes vai pat lielāku par to. Otrais atribūts ir ātrums. Tas ir datu ģenerēšanas ātrums. Tas ir galvenais īpašums, analizējot vides izmaiņas un atklājot lidmašīnas. Šādās situācijās datiem jābūt precīziem un nepārtrauktiem. Tas ir ievērojams faktors, lai pieņemtu lēmumus reāllaikā. Vēl viena galvenā īpašība ir šķirne, kas raksturo datu veidu. Dati var būt teksta formāts, video, audio, attēls, XML formāts, sensora dati utt.

Kas ir Hadoop?

Apache programmatūras fonds ir atvērta pirmkoda sistēma lielo datu glabāšanai izplatītā vidē, lai tos paralēli apstrādātu. Tam ir efektīva izplatīšanas krātuve ar datu apstrādes mehānismu. Hadoop uzglabāšanas sistēma ir pazīstama kā Hadoop izplatītā failu sistēma (HDFS). Tas sadala datus starp dažām mašīnām. Hadops seko kapteiņa-verga arhitektūrai. Galveno mezglu sauc par nosaukuma mezglu, bet vergus - par datu mezgliem. Dati tiek sadalīti starp visiem datu mezgliem.

Galvenais algoritms, kas tiek izmantots datu apstrādei Hadoop, tiek saukts par kartes samazināšanu. Izmantojot kartes samazināšanas programmas, darbus var nosūtīt uz vergu mezgliem. Noklusējuma valoda, lai rakstītu kartes samazinošas programmas, ir Java, taču var izmantot arī citas valodas. Datu mezgli vai pakārtotie mezgli veiks analīzes uzdevumu un nosūtīs rezultātu atpakaļ uz galveno mezglu / nosaukuma mezglu. Galvenajam mezglam / nosaukuma mezglam ir darba izsekotājs, lai palaistu karti, lai samazinātu darbu vergu mezglos. Vergu mezgliem / datu mezgliem ir uzdevumu izsekotājs, lai pabeigtu datu analīzi un rezultātu nosūtītu atpakaļ galvenajam mezglam.

Hadoop arhitektūra

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

Kāda ir līdzība starp lielajiem datiem un Hadoop?

Gan Big Data, gan Hadoop ir saistīti ar lielu datu apjomu

Kāda ir atšķirība starp lielajiem datiem un Hadoop?

Atšķirīgs raksts vidū pirms tabulas

Big Data vs Hadoop
Lielie dati ir liela sarežģītu un dažādu datu kolekcija, kuru ir grūti uzglabāt, un tā tiek analizēta, izmantojot tradicionālās glabāšanas metodes.	Hadoop ir programmatūras ietvars lielu datu efektīvai un efektīvai glabāšanai un apstrādei.
Nozīme
Big Data nav lielas nozīmes.	Hadoop var padarīt lielos datus nozīmīgākus un noder mašīnmācībai un statistikas analīzei.
Uzglabāšana
Lielos datus ir grūti uzglabāt, jo tie sastāv no dažādiem datiem, piemēram, strukturētiem un nestrukturētiem datiem.	Hadoop izmanto Hadoop Distributed File System (HDFS), kas ļauj uzglabāt dažādus datus.
Pieejamība
Piekļūt lielajiem datiem ir grūti.	Hadoop ļauj ātrāk piekļūt lielajiem datiem un tos apstrādāt.

Kopsavilkums - Big Data vs Hadoop

Dati strauji pieaug. Valdības un biznesa organizācijas visas vāc datus. Datu analīze ir ārkārtīgi vērtīga. Viena datora nepietiek, lai uzglabātu lielu datu apjomu. Šo lielo sarežģīto datu daudzumu sauc par lielajiem datiem. Tāpēc lielos datus var sadalīt starp dažiem mezgliem, izmantojot Hadoop. Atšķirība starp lielajiem datiem un Hadoop ir tāda, ka lielie dati ir liels daudzums sarežģītu datu, un Hadoop ir mehānisms, lai efektīvi un efektīvi uzglabātu lielos datus.

Lejupielādējiet Big Data vs Hadoop PDF versiju

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