Ключова разлика – големи данни срещу Hadoop
Данните се събират широко по целия свят. Това голямо количество данни се нарича Big data или Big Data и не може да се обработва от обикновени устройства за съхранение. Софтуерната рамка Hadoop, която е рамка с отворен код от Apache Software Foundation, може да се използва за преодоляване на този проблем. Ключовата разлика между Big Data и Hadoop е, че Big Data е голямо количество сложни данни, докато Hadoop е механизъм за ефективно и ефикасно съхраняване на Big Data.
Какво е Big Data?
Данните се произвеждат ежедневно и в големи количества. Важно е да съхранявате събраните данни по съответния начин и да ги анализирате, за да получите по-добри резултати. Google, Facebook събират огромно количество данни всеки ден. Организирането на данните и тяхното анализиране може да донесе ползи на организацията. В една банка е от съществено значение да се анализират данните, за да се разбере информацията за клиентите, транзакциите, проблемите на клиентите. Анализирането на тези данни и разработването на решения ще подобрят печалбата. Това показва, че данните играят жизненоважна роля за ефикасната и ефективна работа на една организация. Тъй като данните нарастват бързо, релационните бази данни или обикновените устройства за съхранение не са достатъчни. Този вид голяма колекция от данни, която е трудна за съхраняване и обработка, може да бъде наречена Big data или Big Data.
Големи данни
Големите данни имат три свойства. Те са обем, скорост и разнообразие. Първо, големите данни са голям обем данни. Тези данни могат да заемат обем от Giga Bytes, Tera Bytes или дори повече от това. Вторият атрибут е скоростта. Това е скоростта, с която се генерират данните. Това е основно свойство при анализиране на промените в околната среда и за откриване на самолети. Данните трябва да бъдат точни и непрекъснати в тези ситуации. Важен фактор е вземането на решения в реално време. Друго основно свойство е разнообразието, което описва вида на данните. Данните могат да приемат текстов формат, видео, аудио, изображение, XML формат, данни от сензори и др.
Какво е Hadoop?
Това е рамка с отворен код от Apache Software Foundation за съхраняване на големи данни в разпределена среда за паралелна обработка. Има ефективно хранилище за разпространение с механизъм за обработка на данни. Системата за съхранение Hadoop е известна като Hadoop Distributed File System (HDFS). Той разделя данните между някои машини. Hadoop следва архитектурата master-slave. Главният възел се нарича Name-node, а подчинените се наричат Data-nodes. Данните се разпределят между всички Data-nodes.
Основният алгоритъм, който се използва за обработка на данни в Hadoop, се нарича Map Reduce. Използвайки програми за намаляване на картата, заданията могат да се изпращат до подчинени възли. Езикът по подразбиране за писане на програми за намаляване на картата е Java, но могат да се използват и други езици. Data-Nodes или подчинените възли ще изпълнят задачата за анализ и ще изпратят резултата обратно към главния възел/именен възел. Master-node/name-node има Job Tracker за стартиране на задачи за намаляване на картата на подчинени възли. Slave-nodes/data-nodes имат Task Tracker за завършване на анализа на данните и за изпращане на резултата обратно към главния възел.
Архитектура на Hadoop
Hadoop има някои предимства. Намалява разходите, сложността на данните и повишава ефективността. Лесно е да добавите друга машина към клъстера Hadoop.
Каква е приликата между Big data и Hadoop?
И Big Data, и Hadoop са свързани с големи количества данни
Каква е разликата между Big Data и Hadoop?
Големи данни срещу Hadoop |
|
| Големите данни са голяма колекция от сложни и разнообразни данни, които трудно се съхраняват и анализират с помощта на традиционни методи за съхранение. | Hadoop е софтуерна рамка за съхраняване и обработка на големи данни ефективно и ефикасно. |
| Значение | |
| Големите данни нямат особено значение. | Hadoop може да направи големите данни по-смислени и е полезен за машинно обучение и статистически анализ. |
| Съхранение | |
| Големите данни се съхраняват трудно, тъй като се състоят от различни данни като структурирани и неструктурирани данни. | Hadoop използва Hadoop Distributed File System (HDFS), която позволява съхраняването на различни данни. |
| Достъпност | |
| Достъпът до Big Data е труден. | Hadoop позволява по-бърз достъп и обработка на големи данни. |
Обобщение – Big Data срещу Hadoop
Данните нарастват бързо. Всички държавни и бизнес организации събират данни. Анализирането на данни е изключително ценно. Един компютър не е достатъчен за съхранение на голямо количество данни. Това голямо количество сложни данни се нарича Големи данни. Следователно Big data може да се разпространява между някои възли с помощта на Hadoop. Разликата между Big Data и Hadoop е, че Big data е голямо количество сложни данни, а Hadoop е механизъм за ефективно и ефикасно съхраняване на Big data.
Изтеглете PDF версията на Big Data срещу Hadoop
Можете да изтеглите PDF версия на тази статия и да я използвате за офлайн цели според бележката за цитиране. Моля, изтеглете PDF версия тук Разлика между Big Data и Hadoop
