Nyckelskillnad - Big Data vs Hadoop
Data samlas i stort över hela världen. Denna stora mängd data kallas Big data eller Big Data och kan inte hanteras av vanliga lagringsenheter. Hadoop-programvara, som är ett open source-ramverk av Apache Software Foundation, kan användas för att övervinna detta problem. Huvudskillnaden mellan Big Data och Hadoop är att Big Data är en stor mängd komplexa data medan Hadoop är en mekanism för att lagra Big data effektivt och effektivt.
INNEHÅLL
1. Översikt och nyckeldifferens
2. Vad är Big Data
3. Vad är Hadoop
4. Likheter mellan Big Data och Hadoop
5. Jämförelse sida vid sida - Big Data vs Hadoop i tabellform
6. Sammanfattning
Vad är Big Data?
Data produceras dagligen och i stora mängder. Det är viktigt att lagra den insamlade informationen i enlighet med detta och att analysera dem för att få bättre resultat. Google, Facebook samlar in en stor mängd data dagligen. Att organisera data och analysera dem kan ge fördelar för organisationen. I en bank är det viktigt att analysera data för att förstå kundinformation, transaktioner, kundfrågor. Att analysera dessa data och utveckla lösningar kommer att förbättra vinsten. Detta visar att data spelar en viktig roll för en organisation att arbeta effektivt och effektivt. Eftersom data växer snabbt är relationsdatabaserna eller vanliga lagringsenheter inte tillräckliga. Denna typ av en stor insamling av data som är svår att lagra och bearbeta kan nämnas som Big data eller Big Data.
Big Data
Big data har tre egenskaper. De är volym, hastighet och variation. För det första är Big data en stor datamängd. Dessa data kan ta volymen Giga Bytes, Tera Bytes eller till och med högre än så. Det andra attributet är hastigheten. Det är den hastighet med vilken data genereras. Detta är en viktig egenskap för att analysera miljöförändringar och för att upptäcka flygplan. Uppgifterna bör vara korrekta och kontinuerliga i dessa situationer. Det är en betydande faktor att fatta beslut i realtid. En annan huvudegenskap är variation, som beskriver typen av data. Data kan ta textformat, video, ljud, bild, XML-format, sensordata etc.
Vad är Hadoop?
Det är ett open source-ramverk av Apache Software Foundation för att lagra Big data i en distribuerad miljö för att bearbeta parallellt. Den har en effektiv distributionslagring med en databehandlingsmekanism. Hadoop-lagringssystem är känt som Hadoop Distributed File System (HDFS). Det delar upp data mellan vissa maskiner. Hadoop följer master-slave-arkitekturen. Huvudnoden kallas Namnod och slavar heter Data-noder. Data fördelas mellan alla datanoder.
Huvudalgoritmen som används för att bearbeta data i Hadoop kallas Map Reduce. Med hjälp av kartreducerande program kan jobb skickas till slavnoder. Standardspråk för att skriva kartreducerande program är Java, men andra språk kan också användas. Data-noder eller slavnoder kommer att utföra analysuppgiften och skickar resultatet tillbaka till masternoden / namn-noden. Master-node / name-node har en Job Tracker för att köra kartreducerande jobb på slavnoder. Slavnoder / datanoder har en aktivitetsspårare för att slutföra dataanalysen och för att skicka resultatet tillbaka till masternoden.
Hadoop-arkitektur
Hadoop har några fördelar. Det minskar kostnader, datakomplexitet och ökar effektiviteten. Det är enkelt att lägga till en annan maskin i Hadoop-klustret.
Vad är likheten mellan Big data och Hadoop?
Både Big Data och Hadoop är relaterade till stora summor data
Vad är skillnaden mellan Big Data och Hadoop?
Skilja artikeln mitt före bordet
Big Data vs Hadoop |
|
| Big Data är en stor samling av komplexa och olika data som är svåra att lagra och analyserar med traditionella lagringsmetoder. | Hadoop är ett programramverk för att lagra och bearbeta big data effektivt och effektivt. |
| Betydelse | |
| Big Data har inte mycket betydelse. | Hadoop kan göra Big data mer meningsfullt och är användbart för maskininlärning och statistisk analys. |
| Lagring | |
| Big Data är svårt att lagra eftersom den består av en mängd olika data som strukturerad och ostrukturerad data. | Hadoop använder Hadoop Distribuerade File System (HDFS) som gör det möjligt att lagra en mängd olika data. |
| Tillgänglighet | |
| Att få tillgång till Big Data är svårt. | Hadoop gör det möjligt att komma åt och behandla Big Data snabbare. |
Sammanfattning - Big Data vs Hadoop
Data växer snabbt. Regerings- och affärsorganisationer samlar alla in data. Att analysera data är extremt värdefullt. En enda dator räcker inte för att lagra en stor mängd data. Denna stora mängd komplexa data kallas Big data. Därför kan stora data distribueras mellan vissa noder med Hadoop. Skillnaden mellan Big Data och Hadoop är att Big data är en stor mängd komplexa data och Hadoop är en mekanism för att lagra Big data effektivt och effektivt.
Ladda ner PDF-versionen av Big Data vs Hadoop
Du kan ladda ner PDF-versionen av den här artikeln och använda den för offlineändamål enligt citat. Ladda ner PDF-version här Skillnaden mellan Big Data och Hadoop
