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. Il differenza fondamentale tra Big Data e Hadoop è quello Big Data è una grande quantità di dati complessi mentre Hadoop è un meccanismo per archiviare Big Data in modo efficace ed efficiente.
Che cosa sono i Big Data?
I dati vengono prodotti quotidianamente e in grandi quantità. È importante archiviare 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 o i normali dispositivi di archiviazione non sono sufficienti. Questo tipo di grande raccolta di dati, difficile da archiviare ed elaborare, può essere denominata 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 Byte, Tera Byte o anche superiore. Il secondo attributo è la velocità. È la velocità con cui vengono generati i dati. Questa è una proprietà importante nell'analisi dei cambiamenti ambientali e nel rilevamento degli aerei. I dati dovrebbero essere accurati e continui in tali 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?
Si tratta di un framework open source della Apache Software Foundation per archiviare Big Data in un ambiente distribuito da elaborare in parallelo. Ha un'efficace archiviazione di distribuzione 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 sono distribuiti tra tutti i nodi di dati.
L'algoritmo principale utilizzato per elaborare i dati in Hadoop si chiama 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 possono essere utilizzati anche altri linguaggi. I nodi dati o i nodi slave eseguiranno l'attività di analisi e invieranno il risultato al nodo principale/nodo-nome. Il nodo principale/nodo-nome ha un Job Tracker per eseguire lavori di riduzione della mappa sui nodi slave. I nodi slave/nodi di dati hanno un Task Tracker per completare l'analisi dei dati e 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?
Big Data vs Hadoop |
|
| I Big Data sono una vasta raccolta di dati complessi e vari che è difficile archiviare e analizzare utilizzando i metodi di archiviazione tradizionali. | Hadoop è un framework software per archiviare ed elaborare 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. |
| Stoccaggio | |
| I Big Data sono difficili da archiviare in quanto sono costituiti da una varietà di dati, ad esempio dati strutturati e non strutturati. | Hadoop utilizza Hadoop Distributed File System (HDFS) che consente di archiviare una varietà di dati. |
| Accessibilità | |
| Accedere 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 Big Data è una grande quantità di dati complessi e Hadoop è un meccanismo per archiviare Big Data in modo efficace ed efficiente.
Scarica la versione PDF di Big Data vs Hadoop
Puoi scaricare la versione PDF di questo articolo e usarla per scopi offline come da nota di citazione. Si prega di scaricare la versione PDF qui Differenza tra Big Data e Hadoop
