Forskjellen mellom store data og Hadoop
Share
Nøkkelforskjell - Big Data vs Hadoop
Data er samlet over hele verden. Denne store mengden data kalles store data eller store data og kan ikke håndteres av vanlige lagringsenheter. Hadoop programvare rammeverk, som er et open source rammeverk av Apache Software Foundation, kan brukes til å overvinne dette problemet. De nøkkelforskjell mellom Big Data og Hadoop er det Big Data er en stor mengde komplekse data mens Hadoop er en mekanisme for å lagre store data effektivt og effektivt.
INNHOLD
1. Oversikt og nøkkelforskjell
2. Hva er Big Data
3. Hva er Hadoop
4. Likheter mellom store data og Hadoop
5. Side ved side-sammenligning - 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 tilsvarende og for å analysere dem for å få bedre resultater. Google samler Facebook daglig en stor mengde data. Organisering av data og analyse av dem kan gi fordeler til organisasjonen. I en bank er det viktig å analysere data for å forstå kundeinformasjon, transaksjoner, kundeproblemer. Analysere disse dataene og utvikle løsninger vil forbedre fortjenesten. Dette viser at data spiller en viktig rolle for en organisasjon å jobbe effektivt og effektivt. Da data vokser raskt, er relasjonsdatabaser eller vanlige lagringsenheter ikke tilstrekkelig nok. Denne typen en stor samling av data som er vanskelig å lagre og behandle kan bli kalt Big data eller Big Data.
Stor Data
Store data har tre egenskaper. De er volum, hastighet og variasjon. For det første er store data et stort volum data. Disse dataene kan ta volumet av Giga Bytes, Tera Bytes eller enda høyere enn det. Den andre egenskapen er hastigheten. Det er hastigheten som dataene genereres på. Dette er en viktig egenskap ved å analysere miljøforandringer og for å oppdage fly. Dataene skal være nøyaktige og kontinuerlige i disse situasjonene. Det er en betydelig faktor å ta beslutninger i sanntid. En annen hovedegenskap er variasjon, som beskriver typen data. Data kan ta tekstformat, video, lyd, bilde, XML-format, sensordata, osv.
Hva er Hadoop?
Det er en åpen kildekode ramme av 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 distribuert filsystem (HDFS). Det deler dataene mellom enkelte maskiner. Hadoop følger master-slave arkitektur. Masterkoden er kalt Navn-node og slaver blir kalt Data-noder. Data distribueres blant alle Data-noder.
Hovedalgoritmen som bruker til å behandle data i Hadoop, kalles Map Reduce. Ved hjelp av kartreduserende programmer kan jobber sendes til slave noder. Standard språk for å skrive kart-redusere programmer er Java, men andre språk kan også brukes. Data-noder eller slave noder vil utføre analyseringsoppgaven og sender resultatet tilbake til master-node / name-node. Master-node / name-node har en Job Tracker å kjøre kart redusere jobber på slave noder. Slave noder / data-noder har en Oppgave Tracker for å fullføre dataanalysen og sende resultatet tilbake til hovedknuten.
Hadoop Arkitektur
Hadoop har noen fordeler. Det reduserer kostnadene, datakompleksiteten og øker effektiviteten. Det er lett 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 summer av data.
Hva er forskjellen mellom store data og Hadoop?
Big Data vs Hadoop | |
| Big Data er en stor samling av komplekse og mangfoldige data som er vanskelig å lagre og analysere ved hjelp av tradisjonelle lagringsmetoder. | Hadoop er en programvare rammeverk for å lagre og behandle store data effektivt og effektivt. |
| Betydning | |
| Store data har ikke mye mening. | Hadoop kan gjøre store data mer meningsfylte og er nyttig for maskinlæring og statistisk analyse. |
| Oppbevaring | |
| Store data er vanskelig å lagre, da det består av en rekke data som strukturert og ustrukturert data. | Hadoop bruker Hadoop Distributed File System (HDFS) som tillater lagring av en rekke data. |
| tilgjengelighet | |
| Å få tilgang til store data er vanskelig. | Hadoop tillater tilgang til og behandle store data raskere. |
Sammendrag - Big Data versus Hadoop
Dataene vokser raskt. Regjerings- og bedriftsorganisasjoner alle samler data. Analysere data er ekstremt verdifullt. En enkelt datamaskin er ikke nok til å lagre en stor mengde data. Denne store mengden av komplekse data kalles store data. Derfor kan store data distribueres blant noen noder ved hjelp av Hadoop. Forskjellen mellom Big Data og Hadoop er at Store data er en stor mengde komplekse data, og Hadoop er en mekanisme for å lagre store 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 off-line formål som per sitatnotat. Vennligst last ned PDF-versjon her Forskjellen mellom store data og Hadoop
Henvisning:
1. "Hva er store data og hvorfor det betyr noe." Hva er store data? | SAS USA. Tilgjengelig her
2. Poenget, Tutorials. "Hadoop - Big Data Oversikt." Tutorials Point, 15. august 2017. Tilgjengelig her
3. Poenget, Tutorials. "Big Data Analytics Oversikt." Tutorials Point, 15. august 2017. Tilgjengelig her
4. "Hva er forskjellen mellom store data og Hadoop?" Techopedia.com. Tilgjengelig her
5.thippireddybharath. "Big Data and Hadoop Quick Introduksjon." YouTube, YouTube, 12. august 2014. Tilgjengelig her
Bilde Courtesy:
1.'BigData 2267 × 1146 trasparent 'Av Camelia.boban - Eget arbeid, (CC BY-SA 3.0) via Commons Wikimedia
