Hovedforskjell - Big Data vs Hadoop
Data samles vidt over hele verden. Denne store mengden data kalles Big data eller Big Data og kan ikke håndteres av vanlige lagringsenheter. Hadoop programvarerammeverk, som er et open source-rammeverk av Apache Software Foundation, kan brukes til å løse dette problemet. Hovedforskjellen mellom Big Data og Hadoop er at Big Data er en stor mengde komplekse data, mens Hadoop er en mekanisme for å lagre Big data effektivt og effektivt.
INNHOLD
1. Oversikt og nøkkelforskjell
2. Hva er Big Data
3. Hva er Hadoop
4. Likheter mellom Big Data og Hadoop
5. Sammenligning side om side - Big Data vs Hadoop i tabellform
6. Sammendrag
Hva er Big Data?
Data produseres daglig og i store mengder. Det er viktig å lagre de innsamlede dataene deretter og analysere dem for å få bedre resultater. Google, Facebook samler inn enorme mengder data daglig. Å organisere dataene og analysere dem kan gi organisasjonen fordeler. I en bank er det viktig å analysere data for å forstå kundeinformasjon, transaksjoner, kundeproblemer. Å analysere disse dataene og utvikle løsninger vil forbedre fortjenesten. Dette viser at data spiller en viktig rolle for en organisasjon å jobbe effektivt. Siden data vokser raskt, er ikke relasjonsdatabaser eller vanlige lagringsenheter tilstrekkelig. Denne typen store innsamling av data som er vanskelig å lagre og behandle, kan betegnes som Big data eller Big Data.
Stor Data
Big data har tre egenskaper. De er volum, hastighet og variasjon. For det første er Big data et stort datamengde. Disse dataene kan ta volumet av Giga Bytes, Tera Bytes eller enda høyere enn det. Det andre attributtet er hastigheten. Det er hastigheten som dataene genereres på. Dette er en viktig egenskap for å analysere miljøendringer og for å oppdage fly. Data skal være nøyaktige og kontinuerlige i slike situasjoner. Det er en betydelig faktor å ta sanntidsbeslutninger. En annen hovedegenskap er variasjon som beskriver typen data. Data kan ta tekstformat, video, lyd, bilde, XML-format, sensordata, etc.
Hva er Hadoop?
Det er et open source-rammeverk fra Apache Software Foundation for å lagre store data i et distribuert miljø for å behandle parallelt. Den har en effektiv distribusjonslagring med en databehandlingsmekanisme. Hadoop-lagringssystem er kjent som Hadoop Distributed File System (HDFS). Den deler dataene mellom noen maskiner. Hadoop følger master-slave-arkitekturen. Masternoden kalles Navneknute og slaver kalles Data-noder. Data fordeles mellom alle datanoder.
Hovedalgoritmen som brukes til å behandle data i Hadoop kalles Map Reduce. Ved hjelp av kartreduserende programmer kan jobber sendes til slaveknuter. Standardspråk for å skrive kartreduserende programmer er Java, men andre språk kan også brukes. Data-noder eller slave noder vil utføre analysen oppgaven og sender resultatet tilbake til master-node / navn-node. Master-node / name-node har en Job Tracker for å kjøre kartreduserende jobber på slave-noder. Slave-noder / data-noder har en oppgavetracker for å fullføre dataanalysen og for å sende resultatet tilbake til masternoden.
Hadoop Arkitektur
Hadoop har noen fordeler. Det reduserer kostnadene, datakompleksiteten og øker effektiviteten. Det er enkelt å legge til en annen maskin i Hadoop-klyngen.
Hva er likheten mellom store data og Hadoop?
Både Big Data og Hadoop er relatert til store datamengder
Hva er forskjellen mellom Big Data og Hadoop?
Diff Article Midt før tabell
Big Data vs Hadoop |
|
| Big Data er en stor samling av komplekse og forskjellige data som er vanskelig å lagre og analyserer ved hjelp av tradisjonelle lagringsmetoder. | Hadoop er et programvarerammeverk for å lagre og behandle stordata effektivt og effektivt. |
| Betydning | |
| Big Data har ikke mye mening. | Hadoop kan gjøre Big data mer meningsfull og er nyttig for maskinlæring og statistisk analyse. |
| Oppbevaring | |
| Big Data er vanskelig å lagre, siden den består av en rekke data som strukturerte og ustrukturerte data. | Hadoop bruker Hadoop Distributed File System (HDFS) som gjør det mulig å lagre en rekke data. |
| tilgjengelighet | |
| Å få tilgang til Big Data er vanskelig. | Hadoop gir tilgang til og behandler Big Data raskere. |
Sammendrag - Big Data vs Hadoop
Data vokser raskt. Regjerings- og forretningsorganisasjoner samler alle inn data. Det er ekstremt verdifullt å analysere data. En enkelt datamaskin er ikke nok til å lagre store datamengder. Denne store mengden av komplekse data kalles Big data. Derfor kan store data distribueres mellom noen noder ved hjelp av Hadoop. Forskjellen mellom Big Data og Hadoop er at Big data er en stor mengde komplekse data, og Hadoop er en mekanisme for å lagre Big data effektivt og effektivt.
Last ned PDF-versjonen av Big Data vs Hadoop
Du kan laste ned PDF-versjonen av denne artikkelen og bruke den til frakoblede formål som angitt i en henvisning. Last ned PDF-versjon her Forskjellen mellom store data og Hadoop
