Differenza tra Big Data e Hadoop

Differenza chiave: Big Data vs Hadoop
 

I dati sono raccolti ampiamente in tutto il mondo. Questa grande quantità di dati si chiama Big data o Big Data e non può essere gestita da normali dispositivi di archiviazione. La struttura del software Hadoop, che è un framework open source di Apache Software Foundation, può essere utilizzata per risolvere questo problema. Il differenza fondamentale tra Big Data e Hadoop è quello 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.

CONTENUTO

1. Panoramica e differenza chiave
2. Che cosa sono i Big Data
3. Cos'è Hadoop
4. Somiglianze tra Big Data e Hadoop
5. Confronto affiancato - Big Data vs Hadoop in forma tabulare
6. Sommario

Che cosa sono i Big Data?

I dati vengono prodotti giornalmente e in grandi quantità. È importante memorizzare i dati raccolti di conseguenza e analizzarli per ottenere risultati migliori. Google, Facebook raccoglie una grande quantità di dati ogni giorno. Organizzare i dati e analizzarli può portare benefici 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 stanno svolgendo un ruolo fondamentale affinché un'organizzazione possa lavorare in modo efficiente ed efficace. Poiché i dati crescono rapidamente, i database relazionali o i normali dispositivi di archiviazione non sono abbastanza sufficienti. Questo tipo di una grande raccolta di dati che è difficile da memorizzare ed elaborare può essere chiamato 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 prendere il volume di Giga Byte, Tera Byte o anche superiore a quello. Il secondo attributo è la velocità. È la velocità con cui i dati vengono generati. Questa è una proprietà importante nell'analisi dei cambiamenti ambientali e per il rilevamento degli 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 sensore, ecc.

Cos'è Hadoop?

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

L'algoritmo principale utilizzato per elaborare i dati in Hadoop si chiama Riduzione mappa. Utilizzando programmi di riduzione della mappa, i lavori possono essere inviati ai nodi slave. La lingua predefinita per scrivere programmi di riduzione delle mappe è Java, ma è possibile utilizzare anche altre lingue. Nodi dati o nodi slave eseguiranno l'attività di analisi e invierà il risultato al nodo principale / al nodo nome. Nodo master / nodo nome ha un Job Tracker per eseguire la mappa ridurre i lavori sui nodi slave. I nodi slave / i nodi dati hanno un Task Tracker per completare l'analisi dei dati e inviare il risultato al nodo master.

Hadoop Architecture

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 i Big Data che Hadoop sono collegati a grandi somme di dati.

Qual è la differenza tra Big Data e Hadoop?

Big Data vs Hadoop
Big Data è una vasta raccolta di dati complessi e vari che è difficile da memorizzare e analizzare utilizzando i tradizionali metodi di archiviazione.	Hadoop è una struttura 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 archiviare poiché consistono in una varietà di dati come dati strutturati e non strutturati.	Hadoop utilizza Hadoop Distributed File System (HDFS) che consente di memorizzare una varietà di dati.
Accessibilità
L'accesso ai Big Data è difficile.	Hadoop consente di accedere ed elaborare i Big Data più velocemente.

Sommario - Grande Dati vs Hadoop 

I dati stanno crescendo rapidamente. Le organizzazioni governative e aziendali stanno raccogliendo dati. L'analisi dei dati è estremamente preziosa. Un singolo computer non è sufficiente per archiviare una grande quantità di dati. Questa grande quantità di dati complessi si chiama Big data. Pertanto, i dati Big 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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Riferimento:

1. "Che cosa sono i Big Data e perché è importante." Che cosa sono i Big Data? | SAS Stati Uniti. Disponibile qui 
2. Il punto, tutorial. "Hadoop - Panoramica dei Big Data." Punto tutorial, 15 agosto 2017. Disponibile qui 
3. Il punto, tutorial. "Panoramica di Big Data Analytics." Punto tutorial, 15 agosto 2017. Disponibile qui 
4. "Qual è la differenza tra Big Data e Hadoop?" Techopedia.com. Disponibile qui 
5.thippireddybharath. "Big Data e Hadoop Quick Introduction." YouTube, YouTube, 12 agosto 2014. Disponibile qui 

Cortesia dell'immagine:

1.'BigData 2267 × 1146 trasparente 'Di Camelia.boban - Opera propria, (CC BY-SA 3.0) attraverso Commons Wikimedia