Peamine erinevus - Big Data vs Hadoop
Andmeid kogutakse laialdaselt kogu maailmas. Seda suurt andmemahtu nimetatakse suurandmeteks või suurandmeteks ja tavalised salvestusseadmed ei saa sellega hakkama. Selle probleemi ületamiseks saab kasutada tarkvara Hadoop raamistikku, mis on Apache Software Foundationi avatud lähtekoodiga raamistik. Peamine erinevus Big Data ja Hadoop vahel on see, et Big Data on suur hulk keerukaid andmeid, samas kui Hadoop on mehhanism suurandmete tõhusaks ja tõhusaks salvestamiseks.
SISU
1. Ülevaade ja peamine erinevus
2. Mis on suured andmed
3. Mis on Hadoop
4. Big Data ja Hadoopi sarnasused
5. Kõrvuti võrdlus - Big Data vs Hadoop tabelina
6. Kokkuvõte
Mis on suurandmed?
Andmeid toodetakse iga päev ja suurtes kogustes. Paremate tulemuste saamiseks on oluline kogutud andmed vastavalt salvestada ja neid analüüsida. Google, Facebook koguvad iga päev tohutul hulgal andmeid. Andmete korrastamine ja nende analüüs võib organisatsioonile kasu tuua. Pangas on hädavajalik andmeid analüüsida, et mõista kliendiinfot, tehinguid ja kliendiprobleeme. Nende andmete analüüsimine ja lahenduste väljatöötamine suurendab kasumit. See näitab, et andmetel on organisatsiooni tõhusal ja tõhusal töötamisel ülioluline roll. Kuna andmed kasvavad kiiresti, ei ole relatsioonandmebaasid ega tavalised salvestusseadmed piisavad. Sellist suurt andmekogumit, mida on raske salvestada ja töödelda, võib nimetada suurandmeteks või suurandmeteks.
Suured andmed
Suurandmetel on kolm omadust. Need on maht, kiirus ja mitmekesisus. Esiteks on suurandmed suur andmemaht. Need andmed võivad võtta Gigabaiti, Terabaiti või isegi suurema mahtu. Teine atribuut on kiirus. See on andmete genereerimise kiirus. See on peamine omadus keskkonnamuutuste analüüsimisel ja õhusõidukite avastamisel. Andmed peaksid sellistes olukordades olema täpsed ja pidevad. Reaalajas otsuste tegemine on märkimisväärne tegur. Teine peamine omadus on sort, mis kirjeldab andmete tüüpi. Andmed võivad võtta tekstivormingut, videot, heli, pilti, XML-vormingut, anduriandmeid jne.
Mis on Hadoop?
Apache Software Foundation on avatud lähtekoodiga raamistik, et salvestada paralleelselt töötlemiseks suuri andmeid hajutatud keskkonda. Sellel on tõhus andmetöötlusmehhanismiga jaotussalvestusruum. Hadoopi salvestussüsteem on tuntud kui Hadoopi hajutatud failisüsteem (HDFS). See jagab andmed mõne masina vahel. Hadoop järgib ülema-orja arhitektuuri. Põhisõlme nimetatakse nimesõlmeks ja orje nimetatakse andmesõlmedeks. Andmed jaotatakse kõigi andmesõlmede vahel.
Peamist algoritmi, mida Hadoopis andmete töötlemiseks kasutatakse, nimetatakse Map Reduce. Kasutades kaarte vähendavaid programme, saab töökohti saata orjasõlmedesse. Kaarte vähendavate programmide kirjutamiseks on vaikekeel Java, kuid kasutada saab ka teisi keeli. Andmesõlmed või alamsõlmed täidavad analüüsiülesannet ja saadavad tulemuse tagasi põhisõlmele / nimesõlmele. Master-node / name-node'il on tööjälgija, et käivitada kaart orjade sõlmede töökohtade vähendamiseks. Orjasõlmedel / andmesõlmedel on ülesannete jälgija andmete analüüsimise lõpuleviimiseks ja tulemuse saatmiseks tagasi põhisõlmele.
Hadoopi arhitektuur
Hadoopil on mõned eelised. See vähendab kulusid, andmete keerukust ja suurendab tõhusust. Hadoopi klastrisse on lihtne lisada veel üks masin.
Milline on suurandmete ja Hadoopi sarnasus?
Nii Big Data kui ka Hadoop on seotud suurte andmehulkadega
Mis vahe on suurandmetel ja Hadoopil?
Erinev artikkel keskel enne tabelit
Big Data vs Hadoop |
|
| Big Data on suur komplekssete ja mitmekesiste andmete kogum, mida on raske salvestada ja mida saab analüüsida traditsiooniliste salvestusmeetodite abil. | Hadoop on tarkvararaamistik suurandmete tõhusaks ja tõhusaks salvestamiseks ja töötlemiseks. |
| Tähtsus | |
| Big Data'l pole suurt tähendust. | Hadoop suudab suurandmeid sisukamaks muuta ning on kasulik masinõppeks ja statistiliseks analüüsiks. |
| Ladustamine | |
| Big Data on raske salvestada, kuna see koosneb erinevatest andmetest, näiteks struktureeritud ja struktureerimata andmetest. | Hadoop kasutab Hadoopi hajutatud failisüsteemi (HDFS), mis võimaldab salvestada mitmesuguseid andmeid. |
| Juurdepääsetavus | |
| Big Data juurde pääsemine on keeruline. | Hadoop võimaldab suurandmetele kiiremini juurde pääseda ja neid töödelda. |
Kokkuvõte - Big Data vs Hadoop
Andmed kasvavad kiiresti. Valitsus- ja ettevõtlusorganisatsioonid koguvad andmeid. Andmete analüüsimine on äärmiselt väärtuslik. Ühest arvutist ei piisa suure hulga andmete salvestamiseks. Seda suurt hulka keerukaid andmeid nimetatakse suurandmeteks. Seetõttu saab Hadoopi abil suuri andmeid jaotada mõne sõlme vahel. Suurandmete ja Hadoopi erinevus seisneb selles, et suurandmed on suur hulk keerukaid andmeid ja Hadoop on mehhanism suurandmete tõhusaks ja tõhusaks salvestamiseks.
Laadige alla Big Data vs Hadoop PDF-versioon
Selle artikli PDF-versiooni saate alla laadida ja kasutada võrguühenduseta eesmärkidel, nagu tsiteeritud. Laadige siit alla PDF-versioon. Erinevus suurandmete ja Hadoopi vahel
