Differenza Tra Big Data E Hadoop

2024 Autore: Mildred Bawerman | [email protected]. Ultima modifica: 2023-12-16 08:39

Differenza chiave: Big Data vs Hadoop

I dati vengono raccolti ampiamente in tutto il mondo. Questa grande quantità di dati è chiamata Big Data o Big Data e non può essere gestita dai normali dispositivi di archiviazione. Il framework software Hadoop, che è un framework open source della Apache Software Foundation, può essere utilizzato per superare questo problema. La differenza fondamentale tra Big Data e Hadoop è che i Big Data sono una grande quantità di dati complessi mentre Hadoop è un meccanismo per archiviare i Big Data in modo efficace ed efficiente.

CONTENUTI

1. Panoramica e differenze chiave

2. Che cosa sono i Big Data

3. Che cos'è Hadoop

4. Somiglianze tra Big Data e Hadoop

5. Confronto affiancato - Big Data vs Hadoop in forma tabulare

6. Riepilogo

Cosa sono i Big Data?

I dati vengono prodotti quotidianamente e in grandi quantità. È importante memorizzare i dati raccolti di conseguenza e analizzarli per ottenere risultati migliori. Google, Facebook raccolgono una grande quantità di dati ogni giorno. Organizzare i dati e analizzarli può portare vantaggi all'organizzazione. In una banca, è essenziale analizzare i dati per comprendere le informazioni sui clienti, le transazioni, i problemi dei clienti. L'analisi di questi dati e lo sviluppo di soluzioni miglioreranno il profitto. Ciò dimostra che i dati svolgono un ruolo fondamentale affinché un'organizzazione funzioni in modo efficiente ed efficace. Poiché i dati crescono rapidamente, i database relazionali oi normali dispositivi di archiviazione non sono sufficienti. Questo tipo di vasta raccolta di dati che è difficile da memorizzare ed elaborare può essere denominato Big Data o Big Data.

Big Data

I big data hanno tre proprietà. Sono volume, velocità e varietà. In primo luogo, i Big Data sono un grande volume di dati. Questi dati possono richiedere il volume di Giga Bytes, Tera Bytes o anche superiore. Il secondo attributo è la velocità. È la velocità con cui vengono generati i dati. Questa è una proprietà importante per analizzare i cambiamenti ambientali e per rilevare gli aerei. I dati dovrebbero essere accurati e continui in quelle situazioni. È un fattore considerevole per prendere decisioni in tempo reale. Un'altra proprietà principale è la varietà, che descrive il tipo di dati. I dati possono assumere formato testo, video, audio, immagine, formato XML, dati del sensore, ecc.

Cos'è Hadoop?

È un framework open source di Apache Software Foundation per archiviare i Big Data in un ambiente distribuito per l'elaborazione parallela. Ha una memoria di distribuzione efficace con un meccanismo di elaborazione dei dati. Il sistema di archiviazione Hadoop è noto come Hadoop Distributed File System (HDFS). Divide i dati tra alcune macchine. Hadoop segue l'architettura master-slave. Il nodo master si chiama Name-node e gli slave sono chiamati Data-nodes. I dati vengono distribuiti tra tutti i nodi di dati.

L'algoritmo principale utilizzato per elaborare i dati in Hadoop è chiamato Map Reduce. Utilizzando i programmi di riduzione della mappa, i lavori possono essere inviati ai nodi slave. La lingua predefinita per scrivere programmi di riduzione della mappa è Java, ma è possibile utilizzare anche altre lingue. I nodi di dati oi nodi slave eseguiranno l'attività di analisi e invieranno il risultato al nodo master / nodo nome. Master-node / name-node dispone di un Job Tracker per eseguire la mappatura dei lavori sui nodi slave. I nodi-slave / nodi-dati hanno un Task Tracker per completare l'analisi dei dati e per inviare il risultato al nodo master.

Architettura Hadoop

Hadoop ha alcuni vantaggi. Riduce i costi, la complessità dei dati e aumenta l'efficienza. È facile aggiungere un'altra macchina al cluster Hadoop.

Qual è la somiglianza tra Big Data e Hadoop?

Sia Big Data che Hadoop sono correlati a grandi quantità di dati

Qual è la differenza tra Big Data e Hadoop?

Articolo diff. Al centro prima della tabella

Big Data vs Hadoop
I Big Data sono una vasta raccolta di dati complessi e vari, difficili da archiviare e da analizzare utilizzando i metodi di archiviazione tradizionali.	Hadoop è un framework software per archiviare ed elaborare i big data in modo efficace ed efficiente.
Significato
I Big Data non hanno molto significato.	Hadoop può rendere i Big Data più significativi ed è utile per l'apprendimento automatico e l'analisi statistica.
Conservazione
I Big Data sono difficili da memorizzare poiché consistono in una varietà di dati come dati strutturati e non strutturati.	Hadoop utilizza Hadoop Distributed File System (HDFS) che consente di archiviare una varietà di dati.
Accessibilità
L'accesso ai Big Data è difficile.	Hadoop consente di accedere ed elaborare i Big Data più velocemente.

Riepilogo: Big Data vs Hadoop

I dati stanno crescendo rapidamente. Le organizzazioni governative e imprenditoriali stanno raccogliendo dati. L'analisi dei dati è estremamente preziosa. Un solo computer non è sufficiente per memorizzare una grande quantità di dati. Questa grande quantità di dati complessi è chiamata Big data. Pertanto, i Big Data possono essere distribuiti tra alcuni nodi utilizzando Hadoop. La differenza tra Big Data e Hadoop è che i Big Data sono una grande quantità di dati complessi e Hadoop è un meccanismo per archiviare i Big Data in modo efficace ed efficiente.

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