Galvenā atšķirība - lielie dati un Hadoop
Dati tiek vākti plaši visā pasaulē. Šo lielo datu apjomu sauc par lielajiem datiem vai lielajiem datiem, un to nevar apstrādāt ar parastajām uzglabāšanas ierīcēm. Lai atrisinātu šo problēmu, var izmantot Hadoop programmatūras ietvaru, kas ir Apache Software Foundation atvērtā pirmkoda ietvars. Galvenā atšķirība starp lielajiem datiem un Hadoop ir tā, ka lielie dati ir liels daudzums sarežģītu datu, turpretim Hadoop ir mehānisms, lai efektīvi un lietderīgi uzglabātu lielos datus.
Kas ir lielie dati?
Dati tiek ražoti katru dienu un lielos daudzumos. Ir svarīgi savāktos datus atbilstoši uzglabāt un analizēt, lai iegūtu labākus rezultātus. Google, Facebook katru dienu savāc milzīgu datu apjomu. Datu sakārtošana un to analīze var dot labumu organizācijai. Bankā ir būtiski analizēt datus, lai izprastu klientu informāciju, darījumus, klientu problēmas. Šo datu analīze un risinājumu izstrāde uzlabos peļņu. Tas parāda, ka datiem ir būtiska nozīme, lai organizācija darbotos efektīvi un produktīvi. Tā kā dati strauji pieaug, nepietiek ar relāciju datu bāzēm vai parastajām atmiņas ierīcēm. Šāda veida lielu datu kolekciju, ko ir grūti uzglabāt un apstrādāt, var nosaukt par lielajiem datiem vai lielajiem datiem.
Lieli dati
Lielajiem datiem ir trīs īpašības. Tie ir tilpums, ātrums un dažādība. Pirmkārt, lielie dati ir liels datu apjoms. Šo datu apjoms var būt gigabaiti, tera baiti vai pat vairāk. Otrais atribūts ir ātrums. Tas ir datu ģenerēšanas ātrums. Tas ir galvenais īpašums vides izmaiņu analīzē un gaisa kuģu noteikšanā. Šādās situācijās datiem jābūt precīziem un nepārtrauktiem. Tas ir būtisks faktors, lai pieņemtu lēmumus reāllaikā. Vēl viena galvenā īpašība ir dažādība, kas raksturo datu veidu. Dati var būt teksta formātā, video, audio, attēlu, XML formātā, sensoru dati utt.
Kas ir Hadoop?
Tā ir Apache Software Foundation atvērtā pirmkoda ietvars, lai uzglabātu lielos datus sadalītā vidē, lai apstrādātu paralēli. Tam ir efektīva izplatīšanas krātuve ar datu apstrādes mehānismu. Hadoop krātuves sistēma ir pazīstama kā Hadoop izplatītā failu sistēma (HDFS). Tas sadala datus starp dažām iekārtām. Hadoop seko master-slave arhitektūrai. Galvenais mezgls tiek saukts Name-node un vergu sauc par datu mezgliem. Dati tiek sadalīti starp visiem datu mezgliem.
Galvenais algoritms, kas tiek izmantots datu apstrādei programmā Hadoop, tiek saukts par Map Reduce. Izmantojot kartes samazināšanas programmas, darbus var nosūtīt uz vergu mezgliem. Noklusējuma valoda karšu samazināšanas programmu rakstīšanai ir Java, taču var izmantot arī citas valodas. Datu mezgli vai pakārtotie mezgli veiks analīzes uzdevumu un nosūtīs rezultātu atpakaļ uz galveno mezglu/nosaukuma mezglu. Galvenajam mezglam/nosaukuma mezglam ir Job Tracker, lai palaistu kartes samazināšanas darbus pakārtotajos mezglos. Vergu mezgliem/datu mezgliem ir uzdevumu izsekotājs, lai pabeigtu datu analīzi un nosūtītu rezultātu atpakaļ uz galveno mezglu.
Hadoop Architecture
Hadoop ir dažas priekšrocības. Tas samazina izmaksas, datu sarežģītību un palielina efektivitāti. Hadoop klasterim ir viegli pievienot citu mašīnu.
Kāda ir līdzība starp lielajiem datiem un Hadoop?
Gan Big Data, gan Hadoop ir saistīti ar lielām datu summām
Kāda ir atšķirība starp Big Data un Hadoop?
Big Data vs Hadoop |
|
| Lielie dati ir liela sarežģītu un dažādu datu kolekcija, ko ir grūti uzglabāt un analizēt, izmantojot tradicionālās uzglabāšanas metodes. | Hadoop ir programmatūras ietvars, kas ļauj efektīvi un produktīvi uzglabāt un apstrādāt lielus datus. |
| Nozīme | |
| Lielajiem datiem nav lielas nozīmes. | Hadoop var padarīt lielos datus jēgpilnākus un ir noderīgs mašīnmācībai un statistikas analīzei. |
| Storage | |
| Lielos datus ir grūti uzglabāt, jo tie sastāv no dažādiem datiem, piemēram, strukturētiem un nestrukturētiem datiem. | Hadoop izmanto Hadoop izplatīto failu sistēmu (HDFS), kas ļauj saglabāt dažādus datus. |
| Pieejamība | |
| Piekļuve lielajiem datiem ir sarežģīta. | Hadoop ļauj ātrāk piekļūt lielajiem datiem un tos apstrādāt. |
Kopsavilkums - lielie dati pret Hadoop
Dati strauji pieaug. Visas valdības un biznesa organizācijas vāc datus. Datu analīze ir ārkārtīgi vērtīga. Ar vienu datoru nepietiek, lai uzglabātu lielu datu apjomu. Šo lielo sarežģīto datu daudzumu sauc par lielajiem datiem. Tāpēc lielos datus var izplatīt starp dažiem mezgliem, izmantojot Hadoop. Atšķirība starp lielajiem datiem un Hadoop ir tāda, ka lielie dati ir liels sarežģītu datu apjoms, un Hadoop ir mehānisms, lai efektīvi un efektīvi uzglabātu lielos datus.
Lejupielādējiet Big Data vs Hadoop PDF versiju
Varat lejupielādēt šī raksta PDF versiju un izmantot to bezsaistē saskaņā ar atsauces piezīmi. Lūdzu, lejupielādējiet PDF versiju šeit Atšķirība starp lielajiem datiem un Hadoop
