Nyckelskillnad – Big Data vs Hadoop
Data samlas in över hela världen. Denna stora mängd data kallas Big data eller Big Data och kan inte hanteras av vanliga lagringsenheter. Hadoop mjukvaruramverk, som är ett ramverk med öppen källkod av Apache Software Foundation, kan användas för att övervinna detta problem. Den viktigaste skillnaden mellan Big Data och Hadoop är att Big Data är en stor mängd komplex data medan Hadoop är en mekanism för att lagra Big Data effektivt och effektivt.
Vad är Big Data?
Data produceras dagligen och i stora mängder. Det är viktigt att lagra den insamlade informationen därefter och att analysera dem för att få bättre resultat. Google, Facebook samlar in en enorm mängd data dagligen. Att organisera data och analysera dem kan ge fördelar för organisationen. I en bank är det viktigt att analysera data för att förstå kundinformation, transaktioner, kundfrågor. Att analysera dessa data och utveckla lösningar kommer att förbättra vinsten. Detta visar att data spelar en avgörande roll för att en organisation ska kunna arbeta effektivt. Eftersom data växer snabbt räcker inte relationsdatabaserna eller vanliga lagringsenheter till. Denna typ av en stor samling av data som är svår att lagra och bearbeta kan benämnas Big data eller Big Data.
Big Data
Big data har tre egenskaper. De är volym, hastighet och variation. För det första är Big data en stor mängd data. Dessa data kan ta volymen Giga Bytes, Tera Bytes eller till och med högre än så. Det andra attributet är hastigheten. Det är hastigheten med vilken data genereras. Detta är en viktig egenskap för att analysera miljöförändringar och för att upptäcka flygplan. Data bör vara korrekta och kontinuerliga i dessa situationer. Det är en betydande faktor att fatta beslut i re altid. En annan huvudegenskap är variation, som beskriver typen av data. Data kan ta textformat, video, ljud, bild, XML-format, sensordata, etc.
Vad är Hadoop?
Det är ett ramverk med öppen källkod från Apache Software Foundation för att lagra Big data i en distribuerad miljö för att bearbeta parallellt. Den har en effektiv distributionslagring med en databehandlingsmekanism. Hadoop lagringssystem är känt som Hadoop Distributed File System (HDFS). Den delar upp data mellan vissa maskiner. Hadoop följer master-slave-arkitekturen. Masternoden kallas Namn-nod och slavar kallas Data-noder. Data distribueras mellan alla datanoder.
Huvudalgoritmen som används för att bearbeta data i Hadoop heter Map Reduce. Med hjälp av map-reduce-program kan jobb skickas till slavnoder. Standardspråk för att skriva map-reduce-program är Java, men andra språk kan också användas. Data-noder eller slavnoder kommer att utföra analysuppgiften och skickar resultatet tillbaka till masternoden/namnnoden. Master-nod/name-node har en Job Tracker för att köra kartreducerande jobb på slavnoder. Slavnoder/datanoder har en uppgiftsspårare för att slutföra dataanalysen och för att skicka tillbaka resultatet till masternoden.
Hadoop Architecture
Hadoop har några fördelar. Det minskar kostnaderna, datakomplexiteten och ökar effektiviteten. Det är lätt att lägga till ytterligare en maskin till Hadoop-klustret.
Vad är likheten mellan Big data och Hadoop?
Både Big Data och Hadoop är relaterade till stora datamängder
Vad är skillnaden mellan Big Data och Hadoop?
Big Data vs Hadoop |
|
| Big Data är en stor samling av komplex och mångfald av data som är svår att lagra och analysera med traditionella lagringsmetoder. | Hadoop är ett ramverk för programvara för att lagra och bearbeta big data effektivt och effektivt. |
| Betydelse | |
| Big Data har inte så stor betydelse. | Hadoop kan göra Big data mer meningsfullt och är användbart för maskininlärning och statistisk analys. |
| Storage | |
| Big Data är svår att lagra eftersom den består av en mängd olika data såsom strukturerad och ostrukturerad data. | Hadoop använder Hadoop Distributed File System (HDFS) som tillåter lagring av en mängd olika data. |
| Tillgänglighet | |
| Det är svårt att komma åt Big Data. | Hadoop gör det möjligt att komma åt och bearbeta Big Data snabbare. |
Sammanfattning – Big Data vs Hadoop
Data växer snabbt. Myndigheter och företagsorganisationer samlar alla in data. Att analysera data är oerhört värdefullt. En enda dator räcker inte för att lagra en stor mängd data. Denna stora mängd komplex data kallas Big data. Därför kan Big data distribueras mellan vissa noder med Hadoop. Skillnaden mellan Big Data och Hadoop är att Big Data är en stor mängd komplex data och Hadoop är en mekanism för att lagra Big Data effektivt och effektivt.
Ladda ned PDF-versionen av Big Data vs Hadoop
Du kan ladda ner PDF-versionen av den här artikeln och använda den för offlineändamål enligt citat. Ladda ner PDF-versionen här Skillnaden mellan Big Data och Hadoop
