Ključna razlika - Big Data vs Hadoop
Podaci se prikupljaju širom svijeta. Ova velika količina podataka naziva se Big data ili Big Data i njome se ne mogu rukovati uobičajeni uređaji za pohranu. Softverski okvir Hadoop, koji je okvir za otvoreni izvor Apache Software Foundation, može se koristiti za prevladavanje ovog problema. Ključna razlika između velikih podataka i Hadoopa je u tome što su veliki podaci velika količina složenih podataka, dok je Hadoop mehanizam za učinkovito i učinkovito spremanje velikih podataka.
SADRŽAJ
1. Pregled i ključna razlika
2. Što su veliki podaci
3. Što je Hadoop
4. Sličnosti između velikih podataka i Hadoop-a
5. Usporedna usporedba - Big Data vs Hadoop u tabličnom obliku
6. Sažetak
Što su veliki podaci?
Podaci se proizvode svakodnevno i u velikim količinama. Važno je prikupljene podatke uskladištiti i analizirati kako bi se postigli bolji rezultati. Google i Facebook svakodnevno prikupljaju veliku količinu podataka. Organiziranje podataka i njihova analiza mogu donijeti koristi organizaciji. U banci je bitno analizirati podatke kako bi se razumjeli podaci o klijentima, transakcije i problemi s klijentima. Analizom ovih podataka i razvojem rješenja poboljšat će se dobit. To pokazuje da podaci igraju vitalnu ulogu za organizaciju da djeluje učinkovito i djelotvorno. Kako podaci brzo rastu, relacijske baze podataka ili redoviti uređaji za pohranu nisu dovoljni. Ova vrsta velike zbirke podataka koju je teško pohraniti i obraditi može se nazvati Big data ili Big Data.
Veliki podaci
Veliki podaci imaju tri svojstva. Oni su volumen, brzina i raznolikost. Prvo, veliki podaci su velika količina podataka. Ti podaci mogu uzeti količinu giga bajta, tera bajta ili čak veći od toga. Drugi atribut je brzina. To je brzina kojom se generiraju podaci. Ovo je glavno svojstvo u analizi okolišnih promjena i otkrivanju zrakoplova. Podaci bi u tim situacijama trebali biti točni i kontinuirani. Značajan je faktor donošenja odluka u stvarnom vremenu. Još jedno glavno svojstvo je raznolikost koja opisuje vrstu podataka. Podaci mogu uzimati format teksta, video, audio, slike, XML format, podatke senzora itd.
Što je Hadoop?
Apache Software Foundation je okvir otvorenog koda za pohranu velikih podataka u distribuiranom okruženju za paralelnu obradu. Ima učinkovitu distribucijsku pohranu s mehanizmom za obradu podataka. Hadoop sustav za pohranu poznat je pod nazivom Hadoop Distributed File System (HDFS). Podijeljuje podatke između nekih strojeva. Hadoop slijedi arhitekturu master-slave. Glavni čvor naziva se Ime-čvor, a pomoćni uređaji nazivaju se Čvorovi podataka. Podaci se distribuiraju između svih čvorova podataka.
Glavni algoritam koji se koristi za obradu podataka u Hadoopu naziva se Map Reduce. Koristeći programe za smanjenje karte, poslovi se mogu slati u pomoćne čvorove. Zadani jezik za pisanje programa za smanjenje karte je Java, ali mogu se koristiti i drugi jezici. Čvorovi podataka ili pomoćni čvorovi izvest će zadatak analiziranja i poslati rezultat natrag glavnom čvoru / čvoru imena. Glavni čvor / čvor imena ima Jocker Tracker za pokretanje poslova smanjenja mapa na slave čvorovima. Podređeni čvorovi / čvorovi podataka imaju alat za praćenje zadataka kako bi dovršili analizu podataka i poslali rezultat natrag glavnom čvoru.
Hadoop arhitektura
Hadoop ima neke prednosti. Smanjuje troškove, složenost podataka i povećava učinkovitost. Lako je dodati još jedan stroj u klaster Hadoop.
Koja je sličnost između velikih podataka i Hadoopa?
I veliki podaci i Hadoop povezani su s velikim količinama podataka
Koja je razlika između velikih podataka i Hadoopa?
Diff Article Sredina prije tablice
Big Data vs Hadoop |
|
| Big Data velika je zbirka složenih i raznolikih podataka koje je teško pohraniti i analizirati tradicionalnim metodama pohrane. | Hadoop je softverski okvir za učinkovito i učinkovito spremanje i obradu velikih podataka. |
| Značaj | |
| Veliki podaci nemaju puno značenja. | Hadoop može velike podatke učiniti značajnijima i koristan je za strojno učenje i statističke analize. |
| Skladištenje | |
| Velike podatke teško je pohraniti jer se sastoje od različitih podataka poput strukturiranih i nestrukturiranih podataka. | Hadoop koristi sustav distribuiranih datoteka Hadoop (HDFS) koji omogućuje pohranu raznih podataka. |
| Pristupačnost | |
| Pristup velikim podacima je težak. | Hadoop omogućuje brži pristup i obradu velikih podataka. |
Sažetak - Big Data vs Hadoop
Podaci brzo rastu. Sve državne i poslovne organizacije prikupljaju podatke. Analiza podataka izuzetno je vrijedna. Jedno računalo nije dovoljno za pohranu velike količine podataka. Ova velika količina složenih podataka naziva se Veliki podaci. Stoga se veliki podaci mogu distribuirati između nekih čvorova pomoću Hadoopa. Razlika između velikih podataka i Hadoopa je u tome što su veliki podaci velika količina složenih podataka, a Hadoop je mehanizam za učinkovito i djelotvorno pohranjivanje velikih podataka.
Preuzmite PDF verziju Big Data vs Hadoop
Možete preuzeti PDF verziju ovog članka i koristiti je u izvanmrežne svrhe prema napomeni. Ovdje preuzmite PDF verziju Razlika između velikih podataka i Hadoopa
