Ključna razlika – Big Data vs Hadoop
Podaci se prikupljaju širom svijeta. Ova velika količina podataka naziva se Big data ili Big Data i ne mogu njome rukovati uobičajeni uređaji za pohranu. Softverski okvir Hadoop, koji je okvir otvorenog koda Apache Software Foundationa, može se koristiti za prevladavanje ovog problema. Ključna razlika između Big Data i Hadoopa je u tome što je Big Data velika količina složenih podataka, dok je Hadoop mehanizam za učinkovito i učinkovito pohranjivanje Big podataka.
Što je Big Data?
Podaci se proizvode svakodnevno i u velikim količinama. Važno je prikupljene podatke skladištiti u skladu s tim i analizirati ih kako bismo dobili bolje rezultate. Google, Facebook svakodnevno prikupljaju golemu količinu podataka. Organizacija podataka i njihova analiza mogu donijeti dobrobiti organizaciji. U banci je ključno analizirati podatke kako bi se razumjeli podaci o klijentima, transakcije, problemi s klijentima. Analizom ovih podataka i razvojem rješenja poboljšat će se dobit. To pokazuje da podaci igraju ključnu ulogu za učinkovit i djelotvoran rad organizacije. Kako podaci brzo rastu, relacijske baze podataka ili uobičajeni uređaji za pohranu nisu dovoljni. Ova vrsta velike zbirke podataka koju je teško pohraniti i obraditi može se nazvati Big data ili Big Data.
Big Data
Veliki podaci imaju tri svojstva. To su volumen, brzina i raznolikost. Prvo, Big data je velika količina podataka. Ovi podaci mogu imati volumen od Giga bajtova, tera bajtova ili čak i više od toga. Drugi atribut je brzina. To je brzina kojom se podaci generiraju. Ovo je glavno svojstvo u analizi promjena okoliša i za otkrivanje zrakoplova. Podaci bi u tim situacijama trebali biti točni i kontinuirani. Značajan je faktor donošenje odluka u stvarnom vremenu. Drugo glavno svojstvo je raznolikost, koja opisuje vrstu podataka. Podaci mogu imati tekstualni format, video, audio, sliku, XML format, podatke senzora itd.
Što je Hadoop?
To je okvir otvorenog koda Apache Software Foundationa 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 kao Hadoop Distributed File System (HDFS). Dijeli podatke među nekim strojevima. Hadoop slijedi master-slave arhitekturu. Glavni čvor se zove Ime-čvor, a podređeni se nazivaju Podatkovni čvorovi. Podaci se distribuiraju među svim podatkovnim čvorovima.
Glavni algoritam koji se koristi za obradu podataka u Hadoopu zove se Map Reduce. Korištenjem programa za smanjenje karte, poslovi se mogu slati podređenim čvorovima. Zadani jezik za pisanje programa za smanjenje karte je Java, ali se mogu koristiti i drugi jezici. Podatkovni čvorovi ili podređeni čvorovi izvršit će zadatak analize i poslati rezultat natrag glavnom čvoru/čvoru imena. Master-node/name-node ima Job Tracker za pokretanje mapiranja smanjenih poslova na podređenim čvorovima. Slave-čvorovi/podatkovni čvorovi imaju Task Tracker za dovršetak analize podataka i slanje rezultata natrag glavnom čvoru.
Hadoop arhitektura
Hadoop ima neke prednosti. Smanjuje troškove, složenost podataka i povećava učinkovitost. Lako je dodati još jedno računalo u Hadoop klaster.
Koja je sličnost između Big data i Hadoopa?
I Big Data i Hadoop povezani su s velikim količinama podataka
Koja je razlika između Big Data i Hadoopa?
Big Data vs Hadoop |
|
| Big Data je velika zbirka složenih i raznolikih podataka koje je teško pohraniti i analizirati pomoću tradicionalnih metoda pohrane. | Hadoop je softverski okvir za učinkovito i učinkovito pohranjivanje i obradu velikih podataka. |
| Značaj | |
| Big Data nema puno značenja. | Hadoop može Big data učiniti smislenijim i koristan je za strojno učenje i statističku analizu. |
| Pohrana | |
| Big Data je teško pohraniti jer se sastoji od raznih podataka kao što su strukturirani i nestrukturirani podaci. | Hadoop koristi Hadoop Distributed File System (HDFS) koji omogućuje pohranu različitih podataka. |
| Pristupačnost | |
| Pristup velikim podacima je težak. | Hadoop omogućuje brži pristup i obradu velikih podataka. |
Sažetak – Big Data vs Hadoop
Podaci brzo rastu. Državne i poslovne organizacije prikupljaju podatke. Analiza podataka iznimno je vrijedna. Jedno računalo nije dovoljno za pohranu velike količine podataka. Ova velika količina složenih podataka naziva se Big data. Stoga se veliki podaci mogu distribuirati između nekih čvorova pomoću Hadoopa. Razlika između Big Data i Hadoopa je u tome što su Big data velika količina složenih podataka, a Hadoop je mehanizam za učinkovitu i učinkovitu pohranu velikih podataka.
Preuzmite PDF verziju Big Data vs Hadoop
Možete preuzeti PDF verziju ovog članka i koristiti ga za izvanmrežne svrhe prema napomeni o citatu. Ovdje preuzmite PDF verziju Razlika između Big Data i Hadoop
