Ključna razlika – veliki podaci u odnosu na Hadoop
Podaci se prikupljaju naširoko širom svijeta. Ova velika količina podataka naziva se Big data ili Big Data i ne može se njome rukovati pomoću uobičajenih uređaja za pohranu. Hadoop softverski okvir, koji je okvir otvorenog koda od strane Apache Software Foundation, može se koristiti za prevazilaženje ovog problema. Ključna razlika između Big Data i Hadoop-a je u tome što su Big Data velika količina složenih podataka, dok je Hadoop mehanizam za efikasno i efikasno skladištenje velikih podataka.
Šta su veliki podaci?
Podaci se proizvode svakodnevno iu velikim količinama. Važno je u skladu s tim pohraniti prikupljene podatke i analizirati ih kako biste dobili bolje rezultate. Google, Facebook prikupljaju ogromnu količinu podataka dnevno. Organiziranje podataka i njihova analiza mogu donijeti koristi organizaciji. U banci je bitno analizirati podatke kako bi se razumjeli informacije o klijentima, transakcije, problemi s klijentima. Analiza ovih podataka i razvoj rješenja će poboljšati profit. Ovo pokazuje da podaci igraju vitalnu ulogu da organizacija radi efikasno i efektivno. Kako podaci brzo rastu, relacijske baze podataka ili obični uređaji za pohranu nisu dovoljni. Ova vrsta velike zbirke podataka koju je teško pohraniti i obraditi može se nazvati Big data ili Big Data.
Big Data
Veliki podaci imaju tri svojstva. Oni su volumen, brzina i raznolikost. Prvo, veliki podaci su velika količina podataka. Ovi podaci mogu uzeti volumen od giga bajtova, tera bajtova ili čak veći od toga. Drugi atribut je brzina. To je brzina kojom se podaci generiraju. Ovo je glavno svojstvo u analizi promjena okoliša i za otkrivanje aviona. Podaci bi trebali biti tačni i kontinuirani u takvim situacijama. To je značajan faktor za donošenje odluka u realnom vremenu. Još jedno glavno svojstvo je raznolikost, koja opisuje vrstu podataka. Podaci mogu uzeti tekstualni format, video, audio, sliku, XML format, podatke senzora, itd.
Šta je Hadoop?
To je okvir otvorenog koda od strane Apache Software Foundation za skladištenje velikih podataka u distribuiranom okruženju za paralelnu obradu. Ima efikasno skladište za distribuciju sa mehanizmom za obradu podataka. Hadoop sistem za skladištenje poznat je kao Hadoop Distributed File System (HDFS). On dijeli podatke među nekim mašinama. Hadoop prati arhitekturu master-slave. Glavni čvor se zove Ime-čvor, a podređeni čvorovi se nazivaju Data-čvorovi. Podaci se distribuiraju između svih Data-čvorova.
Glavni algoritam koji se koristi za obradu podataka u Hadoop-u se zove Map Reduce. Koristeći programe za reduciranje mape, poslovi se mogu poslati podređenim čvorovima. Zadani jezik za pisanje programa za smanjenje mapa je Java, ali se mogu koristiti i drugi jezici. Podaci-čvorovi ili podređeni čvorovi će izvršiti zadatak analize i poslati rezultat nazad glavnom-čvoru/ime-čvoru. Glavni-čvor/ime-čvor ima Job Tracker za pokretanje poslova smanjenja mape na podređenim čvorovima. Slave-čvorovi/čvorovi podataka imaju Task Tracker za završetak analize podataka i slanje rezultata nazad glavnom čvoru.
Hadoop Architecture
Hadoop ima neke prednosti. Smanjuje troškove, složenost podataka i povećava efikasnost. Lako je dodati još jednu mašinu u Hadoop klaster.
Koja je sličnost između velikih podataka i Hadoop-a?
I Big Data i Hadoop su povezani sa velikim količinama podataka
Koja je razlika između Big Data i Hadoop-a?
Big Data vs Hadoop |
|
| Big Data je velika zbirka složenih i raznovrsnih podataka koje je teško pohraniti i analizirati koristeći tradicionalne metode skladištenja. | Hadoop je softverski okvir za efikasno i efikasno skladištenje i obradu velikih podataka. |
| Značaj | |
| Veliki podaci nemaju mnogo značenja. | Hadoop može učiniti velike podatke značajnijim i koristan je za mašinsko učenje i statističku analizu. |
| Skladište | |
| Velike podatke je teško pohraniti jer se sastoje od raznih podataka kao što su strukturirani i nestrukturirani podaci. | Hadoop koristi Hadoop Distributed File System (HDFS) koji omogućava pohranjivanje različitih podataka. |
| Pristupačnost | |
| Pristup velikim podacima je težak. | Hadoop omogućava brži pristup i obradu velikih podataka. |
Sažetak – Big Data vs Hadoop
Podaci brzo rastu. Državne i poslovne organizacije prikupljaju podatke. Analiza podataka je izuzetno vrijedna. Jedan računar nije dovoljan za skladištenje velike količine podataka. Ova velika količina složenih podataka naziva se Big data. Stoga se veliki podaci mogu distribuirati među nekim čvorovima koristeći Hadoop. Razlika između Big Data i Hadoop-a je u tome što su Big data velika količina složenih podataka, a Hadoop je mehanizam za efikasno i efikasno skladištenje velikih podataka.
Preuzmite PDF verziju Big Data vs Hadoop
Možete preuzeti PDF verziju ovog članka i koristiti ga za vanmrežne svrhe prema napomeni o citatu. Molimo preuzmite PDF verziju ovdje Razlika između velikih podataka i Hadoop-a
