Ero isojen tietojen ja Hadoopin välillä

Keskeinen ero - iso data vs. Hadoop
 

Tietoja kerätään laajasti ympäri maailmaa. Tätä suurta tietomäärää kutsutaan isoksi dataksi tai isoksi dataksi, eikä normaalit tallennuslaitteet pysty käsittelemään sitä. Hadoop-ohjelmistokehystä, joka on Apache Software Foundationin avoimen lähdekoodin kehys, voidaan käyttää tämän ongelman ratkaisemiseen. avainero Big Data: n ja Hadoopin välillä on se Big Data on suuri määrä monimutkaista dataa, kun taas Hadoop on mekanismi isojen tietojen tallentamiseksi tehokkaasti ja toimivasti.

SISÄLLYS

1. Yleiskatsaus ja keskeiset erot
2. Mikä on iso data
3. Mikä on Hadoop
4. Big Data: n ja Hadoopin väliset yhtäläisyydet
5. Vertailu rinnakkain - Big Data vs. Hadoop taulukkomuodossa
6. Yhteenveto

Mikä on Big Data?

Tietoja tuotetaan päivittäin ja suurina määrinä. On tärkeää tallentaa kerätyt tiedot vastaavasti ja analysoida ne saadaksesi parempia tuloksia. Google, Facebook kerää valtavan määrän tietoja päivittäin. Tietojen järjestäminen ja analysointi voi tuoda hyötyä organisaatiolle. Pankissa on tärkeää analysoida tietoja, jotta ymmärretään asiakastiedot, transaktiot ja asiakaskysymykset. Näiden tietojen analysointi ja ratkaisujen kehittäminen parantavat voittoa. Tämä osoittaa, että tiedolla on elintärkeä rooli organisaatiolle tehokkaan ja toimivan toiminnan kannalta. Koska data kasvaa nopeasti, relaatiotietokannat tai tavalliset tallennuslaitteet eivät riitä. Tällaista suurta datakokoelmaa, jota on vaikea tallentaa ja käsitellä, voidaan kutsua nimellä Big data tai Big Data.

Suuri data

Suurella datalla on kolme ominaisuutta. Ne ovat tilavuus, nopeus ja vaihtelu. Ensinnäkin iso data on suuri tietomäärä. Nämä tiedot voivat viedä Giga-tavua, Tera-tavua tai jopa suuremman. Toinen ominaisuus on nopeus. Se on datan syntymisen nopeus. Tämä on tärkeä ominaisuus ympäristömuutosten analysoinnissa ja ilma-alusten havainnoinnissa. Tietojen olisi oltava täsmällisiä ja jatkuvia näissä tilanteissa. On huomattava tekijä reaaliaikaisten päätösten tekemisessä. Toinen pääominaisuus on lajike, joka kuvaa tietotyyppiä. Tiedot voivat olla tekstimuotoa, video -, ääni -, kuva -, XML - muotoa, anturitietoja jne.

Mikä on Hadoop?

Se on Apache Software Foundation -säätiön avoimen lähdekoodin kehys, jolla voidaan tallentaa suuria tietoja hajautettuun ympäristöön rinnakkaisprosessointia varten. Sillä on tehokas jakeluvarasto tietojenkäsittelymekanismilla. Hadoop-tallennusjärjestelmä tunnetaan nimellä Hadoop-hajautettu tiedostojärjestelmä (HDFS). Se jakaa tiedot joidenkin koneiden kesken. Hadoop seuraa isäntä-orja-arkkitehtuuria. Pääsolmua kutsutaan Name-solmu ja orjia kutsutaan Data-solmut. Tiedot jaetaan kaikkien datasolmujen kesken.

Tärkeintä algoritmia, jota käytetään tietojen käsittelemiseen Hadoopissa, kutsutaan Map Reduce. Karttaa pienentävien ohjelmien avulla työt voidaan lähettää slave-solmuihin. Oletuskieli kartan pienentämisohjelmien kirjoittamisessa on Java, mutta myös muita kieliä voidaan käyttää. Data-solmut tai orja-solmut suorittavat analysointitehtävän ja lähettävät tuloksen takaisin isäntäsolmulle / nimisolmulle. Pääsolmulla / nimisolmulla on Job Tracker -sovellus, joka ajaa kartan vähentämistä töitä orja-solmuissa. Slave-solmuilla / datasolmuilla on tehtävätehtävä, joka suorittaa tietojen analysoinnin loppuun ja lähettää tuloksen takaisin isäntäsolmuun.

Hadoop-arkkitehtuuri

Hadoopilla on joitain etuja. Se vähentää kustannuksia, tiedon monimutkaisuutta ja lisää tehokkuutta. Toisen koneen lisääminen Hadoop-klusteriin on helppoa.

Mikä on suurien tietojen ja Hadoopin välinen samankaltaisuus??

• Sekä Big Data että Hadoop liittyvät suuriin tietomääriin.

Mikä on ero isojen tietojen ja Hadoopin välillä?

Big Data vs. Hadoop
Big Data on suuri kokoelma monimutkaista ja monenlaista tietoa, jota on vaikea tallentaa ja analysoida perinteisillä tallennusmenetelmillä.	Hadoop on ohjelmistokehys suurten tietojen tallentamiseksi ja käsittelemiseksi tehokkaasti.
Merkitys
Big Data -palvelulla ei ole paljon merkitystä.	Hadoop voi tehdä isoista tiedoista merkityksellisempää ja on hyödyllinen koneoppimisessa ja tilastollisessa analyysissa.
varastointi
Big Data on vaikea tallentaa, koska se koostuu monista tiedoista, kuten jäsennellystä ja jäsentämättömästä tiedosta.	Hadoop käyttää Hadoopin hajautettua tiedostojärjestelmää (HDFS), joka mahdollistaa monenlaisten tietojen tallentamisen.
saavutettavuus
Big Data -sovelluksen käyttö on vaikeaa.	Hadoop antaa pääsyn Big Data -palveluun ja käsitellä sitä nopeammin.

Yhteenveto - Big Data vs. Hadoop 

Tiedot kasvavat nopeasti. Hallituksen ja liike-elämän järjestöt kaikki keräävät tietoja. Tietojen analysointi on erittäin arvokasta. Yksi tietokone ei riitä suuren määrän tiedon tallentamiseen. Tätä suurta määrää monimutkaista dataa kutsutaan Big dataksi. Siksi iso data voidaan jakaa joidenkin solmujen välillä Hadoopilla. Ero Big Data: n ja Hadoopin välillä on se, että Big data on suuri määrä monimutkaista dataa ja Hadoop on mekanismi isojen tietojen tallentamiseksi tehokkaasti ja toimivasti.

Lataa PDF-versio Big Data vs. Hadoop -sovelluksesta

Voit ladata tämän artikkelin PDF-version ja käyttää sitä offline-tarkoituksiin lainaushuomautuksen mukaisesti. Lataa PDF-versio tästä Ero isojen tietojen ja Hadoopin välillä

Viite:

1. "Mikä on Big Data ja miksi sillä on merkitystä." Mikä on Big Data? | SAS USA. Saatavilla täältä 
2.Kohta, oppaat. “Hadoop - Big Data -katsaus.” Tutorials Point, 15. elokuuta 2017. Saatavilla täältä 
3.Kohta, oppaat. ”Big Data Analytics -katsaus.” Tutorials Point, 15. elokuuta 2017. Saatavilla täältä 
4. "Mitä eroa isodatan ja Hadoopin välillä on?" Techopedia.com. Saatavilla täältä 
5.thippireddybharath. ”Big Data ja Hadoop-pikaohjeet.” YouTube, YouTube, 12. elokuuta 2014. Saatavilla täällä 

Kuvan kohteliaisuus:

1.'BigData 2267 × 1146 läpinäkyvä 'kirjoittanut Camelia.boban - Oma työ, (CC BY-SA 3.0) Commons Wikimedian kautta