Unterschied zwischen Big Data und Hadoop

Schlüsselunterschied - Big Data gegen Hadoop
 

Daten werden weltweit weit verbreitet gesammelt. Diese große Datenmenge wird als Big Data oder Big Data bezeichnet und kann nicht von regulären Speichergeräten behandelt werden. Hadoop Software Framework, ein Open -Source -Framework der Apache Software Foundation, kann verwendet werden, um dieses Problem zu überwinden. Der Schlüsselunterschied Zwischen Big Data und Hadoop ist das Big Data ist eine große Menge komplexer Daten, während Hadoop ein Mechanismus ist, um Big Data effektiv und effizient zu speichern.

INHALT

1. Überblick und wichtiger Unterschied
2. Was ist Big Data
3. Was ist Hadoop
4. Ähnlichkeiten zwischen Big Data und Hadoop
5. Seite an Seite Vergleich - Big Data gegen Hadoop in tabellarischer Form
6. Zusammenfassung

Was ist Big Data?

Die Daten werden täglich und in großen Mengen erstellt. Es ist wichtig, die gesammelten Daten entsprechend zu speichern und sie zu analysieren, um bessere Ergebnisse zu erzielen. Google, Facebook sammelt täglich eine große Menge an Daten. Die Organisation der Daten und die Analyse kann der Organisation Vorteile bringen. In einer Bank ist es wichtig, Daten zu analysieren, um Kundeninformationen, Transaktionen und Kundenprobleme zu verstehen. Die Analyse dieser Daten und der Entwicklung von Lösungen wird den Gewinn verbessern. Dies zeigt, dass Daten für eine Organisation eine wichtige Rolle spielen, um effizient und effektiv zu arbeiten. Da die Daten rasch wachsen, reichen die relationalen Datenbanken oder regulären Speichergeräte nicht genug. Diese Art einer großen Datenerfassung, die schwer zu speichern und zu verarbeiten ist, kann als Big Data oder Big Data bezeichnet werden.

Große Daten

Big Data hat drei Eigenschaften. Sie sind Volumen, Geschwindigkeit und Vielfalt. Erstens ist Big Data ein großes Datenvolumen. Diese Daten können das Volumen von Giga -Bytes, Tera -Bytes oder sogar höher aufnehmen. Das zweite Attribut ist die Geschwindigkeit. Es ist die Geschwindigkeit, mit der die Daten generiert werden. Dies ist eine wichtige Eigenschaft bei der Analyse von Umweltveränderungen und zur Erkennung von Flugzeugen. Die Daten sollten in diesen Situationen genau und kontinuierlich sein. Es ist ein beträchtlicher Faktor, Echtzeitentscheidungen zu treffen. Eine andere Haupteigenschaft ist eine Vielfalt, die die Art der Daten beschreibt. Daten können Textformat, Video, Audio, Bild, XML -Format, Sensordaten usw. annehmen.

Was ist Hadoop?

Es ist ein Open -Source -Framework der Apache Software Foundation, um Big Data in einer verteilten Umgebung zu speichern, um parallel zu verarbeiten. Es verfügt über einen effektiven Verteilungsspeicher mit einem Datenverarbeitungsmechanismus. Das Hadoop -Speichersystem ist bekannt als Hadoop verteiltes Dateisystem (HDFS). Es unterteilt die Daten unter einigen Maschinen. Hadoop folgt Master-Slave-Architektur. Der Masterknoten heißt Namensknoten und Sklaven werden genannt Datennoten. Daten werden auf alle Datennoten verteilt.

Der Hauptalgorithmus, mit dem Daten in Hadoop verarbeitet werden. Mit Map-Reduce-Programmen können Jobs an Sklavenknoten gesendet werden. Standardsprache zum Schreiben von Map-Reduce-Programmen ist Java, aber auch andere Sprachen können verwendet werden. Datennoten oder Slave-Knoten werden die Analyseaufgabe ausführen und das Ergebnis an den Master-Node/Name-Node zurücksenden. Master-Node/Name-Node verfügt über einen Job-Tracker zum Ausführen von Karte reduzieren Jobs auf Sklavenknoten. Slave-Nodes/Data-Nodes verfügt über einen Task-Tracker, um die Datenanalyse abzuschließen und das Ergebnis an den Masterknoten zurückzugeben.

Hadoop -Architektur

Hadoop hat einige Vorteile. Es reduziert die Kosten, die Datenkomplexität und erhöht die Effizienz. Es ist einfach, dem Hadoop -Cluster eine weitere Maschine hinzuzufügen.

Was ist die Ähnlichkeit zwischen Big Data und Hadoop?

• Sowohl Big Data als auch Hadoop beziehen sich auf große Datensummen.

Was ist der Unterschied zwischen Big Data und Hadoop?

Zusammenfassung -groß Daten gegen Hadoop 

Die Daten wachsen schnell. Regierungs- und Geschäftsorganisationen sammeln alle Daten. Die Analyse von Daten ist äußerst wertvoll. Ein einzelner Computer reicht nicht aus, um eine große Datenmenge zu speichern. Diese große Menge komplexer Daten heißt Big Data. Daher können Big Data mit Hadoop unter einigen Knoten verteilt werden. Der Unterschied zwischen Big Data und Hadoop besteht darin, dass Big Data eine große Menge komplexer Daten ist und Hadoop ein Mechanismus ist, um Big Data effektiv und effizient zu speichern.

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Referenz:

1.„Was ist Big Data und warum es wichtig ist."Was ist Big Data? | Sas uns. Hier verfügbar 
2.Der Punkt, Tutorials. „Hadoop - Big Data Übersicht.”Tutorials Punkt, 15. August. 2017. Hier verfügbar 
3.Der Punkt, Tutorials. „Big Data Analytics -Übersicht.”Tutorials Punkt, 15. August. 2017. Hier verfügbar 
4.„Was ist der Unterschied zwischen Big Data und Hadoop?Techopädie.com. Hier verfügbar 
5.Thippeddybharath. „Big Data und Hadoop Schnelle Einführung.”YouTube, YouTube, 12. August. 2014. Hier verfügbar 

Bild mit freundlicher Genehmigung:

1.'BigData 2267 × 1146 TRASPARENT' von Camelia.Boban - eigene Arbeit, (CC BY -SA 3.0) über Commons Wikimedia