Avainero – Big Data vs Hadoop
Tietoja kerätään laajasti kaikki alta maailmasta. Tätä suurta datamäärää kutsutaan Big Dataksi tai Big Dataksi, eikä sitä voi käsitellä tavallisilla tallennuslaitteilla. Hadoop-ohjelmistokehystä, joka on Apache Software Foundationin avoimen lähdekoodin kehys, voidaan käyttää tämän ongelman ratkaisemiseen. Suurin ero Big Datan ja Hadoopin välillä on, että Big Data on suuri määrä monimutkaista dataa, kun taas Hadoop on mekanismi Big Datan tehokkaaseen ja tehokkaaseen tallentamiseen.
Mitä on Big Data?
Tietoja tuotetaan päivittäin ja suuria määriä. On tärkeää tallentaa kerätyt tiedot vastaavasti ja analysoida niitä parempien tulosten saamiseksi. Google ja Facebook keräävät v altavan määrän dataa päivittäin. Tietojen järjestäminen ja analysointi voi tuoda etuja organisaatiolle. Pankissa datan analysointi on välttämätöntä asiakastietojen, tapahtumien ja asiakasongelmien ymmärtämiseksi. Näiden tietojen analysointi ja ratkaisujen kehittäminen parantavat tulosta. Tämä osoittaa, että datalla on keskeinen rooli organisaation tehokkaassa ja tuloksellisessa työssä. Koska data kasvaa nopeasti, relaatiotietokannat tai tavalliset tallennuslaitteet eivät riitä. Tällaista laajaa datakokoelmaa, jota on vaikea tallentaa ja käsitellä, voidaan nimittää Big Dataksi tai Big Dataksi.
Big Data
Big datalla on kolme ominaisuutta. Ne ovat tilavuus, nopeus ja vaihtelu. Ensinnäkin Big data on suuri määrä dataa. Nämä tiedot voivat viedä gigatavuja, teratavuja tai jopa enemmän. Toinen ominaisuus on nopeus. Se on nopeus, jolla data syntyy. Tämä on tärkeä ominaisuus ympäristömuutosten analysoinnissa ja lentokoneiden havaitsemisessa. Tietojen tulee olla tarkkoja ja jatkuvia tällaisissa tilanteissa. Se on merkittävä tekijä reaaliaikaisten päätösten tekemisessä. Toinen pääominaisuus on lajike, joka kuvaa tiedon tyyppiä. Data voi olla tekstimuotoa, videota, ääntä, kuvaa, XML-muotoa, anturidataa jne.
Mikä Hadoop on?
Se on Apache Software Foundationin avoimen lähdekoodin kehys suurdatan tallentamiseen hajautetussa ympäristössä rinnakkaiskäsittelyä varten. Siinä on tehokas jakelumuisti tietojenkäsittelymekanismilla. Hadoop-tallennusjärjestelmä tunnetaan nimellä Hadoop Distributed File System (HDFS). Se jakaa tiedot joidenkin koneiden kesken. Hadoop seuraa master-slave -arkkitehtuuria. Pääsolmua kutsutaan nimisolmuksi ja orjia Data-solmuiksi. Data jaetaan kaikkien datasolmujen kesken.
Pääalgoritmi, jota käytetään tietojen käsittelyyn Hadoopissa, on nimeltään Map Reduce. Map-reduce -ohjelmia käyttämällä työt voidaan lähettää orjasolmuille. Oletuskieli karttojen vähentämisohjelmien kirjoittamiseen on Java, mutta myös muita kieliä voidaan käyttää. Data-solmut tai orjasolmut suorittavat analysointitehtävän ja lähettävät tuloksen takaisin isäntäsolmuun/nimisolmuun. Pääsolmussa/nimisolmussa on Job Tracker, joka suorittaa karttavähennystöitä orjasolmuissa. Slave-solmuissa/data-solmuissa on Task Tracker, joka suorittaa tietojen analysoinnin ja lähettää tuloksen takaisin pääsolmuun.
Hadoop-arkkitehtuuri
Hadoopilla on joitain etuja. Se vähentää kustannuksia, tietojen monimutkaisuutta ja lisää tehokkuutta. Hadoop-klusteriin on helppo lisätä toinen kone.
Mikä on samank altaisuus Big Datan ja Hadoopin välillä?
Sekä Big Data että Hadoop liittyvät suuriin tietosummiin
Mitä eroa Big Datalla ja Hadoopilla on?
Big Data vs Hadoop |
|
| Big Data on suuri kokoelma monimutkaisia ja erilaisia tietoja, joita on vaikea tallentaa ja analysoida perinteisillä tallennusmenetelmillä. | Hadoop on ohjelmistokehys suuren datan tallentamiseen ja käsittelyyn tehokkaasti. |
| Merkitys | |
| Big Datalla ei ole paljon merkitystä. | Hadoop voi tehdä Big Datasta mielekkäämpää ja hyödyllistä koneoppimisessa ja tilastoanalyysissä. |
| Tallennustila | |
| Big Dataa on vaikea tallentaa, koska se koostuu erilaisista tiedoista, kuten strukturoidusta ja strukturoimattomasta tiedosta. | Hadoop käyttää Hadoop Distributed File System (HDFS) -järjestelmää, joka mahdollistaa monenlaisen tiedon tallentamisen. |
| Esteettömyys | |
| Big Datan käyttö on vaikeaa. | Hadoop mahdollistaa Big Datan käytön ja käsittelyn nopeammin. |
Yhteenveto – Big Data vs Hadoop
Tiedot kasvavat nopeasti. Hallitus ja liike-elämän organisaatiot keräävät kaikki tietoja. Tietojen analysointi on erittäin arvokasta. Yksi tietokone ei riitä suuren tietomäärän tallentamiseen. Tätä suurta määrää monimutkaista dataa kutsutaan Big Dataksi. Siksi Big Data voidaan jakaa joidenkin solmujen kesken Hadoopin avulla. Ero Big Datan ja Hadoopin välillä on se, että Big Data on suuri määrä monimutkaista dataa ja Hadoop on mekanismi Big Datan tehokkaaseen ja tehokkaaseen tallentamiseen.
Lataa PDF-versio Big Data vs Hadoop
Voit ladata tämän artikkelin PDF-version ja käyttää sitä offline-tarkoituksiin lainaushuomautuksen mukaisesti. Lataa PDF-versio tästä Big Datan ja Hadoopin ero
