Ključna razlika – Big Data proti Hadoop
Podatki se zbirajo povsod po svetu. Ta velika količina podatkov se imenuje Big data ali Big Data in je ni mogoče obdelati z običajnimi napravami za shranjevanje. Za premagovanje te težave je mogoče uporabiti programsko ogrodje Hadoop, ki je odprtokodno ogrodje Apache Software Foundation. Ključna razlika med velikimi podatki in Hadoopom je, da so veliki podatki velika količina kompleksnih podatkov, medtem ko je Hadoop mehanizem za učinkovito in uspešno shranjevanje velikih podatkov.
Kaj so veliki podatki?
Podatki nastajajo dnevno in v velikih količinah. Pomembno je, da zbrane podatke ustrezno shranimo in analiziramo, da dobimo boljše rezultate. Google, Facebook dnevno zbereta ogromno podatkov. Organizacija podatkov in njihova analiza lahko prineseta koristi organizaciji. V banki je bistvenega pomena analiziranje podatkov za razumevanje informacij o strankah, transakcijah, vprašanjih strank. Analiza teh podatkov in razvoj rešitev bosta izboljšala dobiček. To kaže, da imajo podatki ključno vlogo pri učinkovitem in uspešnem delovanju organizacije. Ker podatki hitro rastejo, relacijske baze podatkov ali običajne naprave za shranjevanje ne zadoščajo. To vrsto velike zbirke podatkov, ki jih je težko shraniti in obdelati, lahko poimenujemo Big data ali Big Data.
Veliki podatki
Veliki podatki imajo tri lastnosti. So glasnost, hitrost in raznolikost. Prvič, veliki podatki so velika količina podatkov. Ti podatki lahko obsegajo gigabajte, terabajte ali celo več kot to. Drugi atribut je hitrost. To je hitrost, s katero se podatki generirajo. To je pomembna lastnost pri analizi okoljskih sprememb in za odkrivanje letal. Podatki morajo biti v teh situacijah točni in neprekinjeni. Sprejemanje odločitev v realnem času je pomemben dejavnik. Druga glavna lastnost je raznolikost, ki opisuje vrsto podatkov. Podatki so lahko besedilni, video, avdio, slikovni, XML, podatki senzorja itd.
Kaj je Hadoop?
Je odprtokodno ogrodje Apache Software Foundation za shranjevanje velikih podatkov v porazdeljenem okolju za vzporedno obdelavo. Ima učinkovito distribucijsko shranjevanje z mehanizmom za obdelavo podatkov. Sistem za shranjevanje Hadoop je znan kot Hadoop Distributed File System (HDFS). Podatke razdeli med nekatere stroje. Hadoop sledi arhitekturi master-slave. Glavno vozlišče se imenuje Ime-vozlišče, podrejeni pa Podatkovna vozlišča. Podatki so porazdeljeni med vsa podatkovna vozlišča.
Glavni algoritem, ki se uporablja za obdelavo podatkov v Hadoopu, se imenuje Map Reduce. Z uporabo programov za zmanjševanje zemljevidov lahko opravila pošljete podrejenim vozliščem. Privzeti jezik za pisanje programov za zmanjševanje zemljevidov je Java, lahko pa se uporabljajo tudi drugi jeziki. Podatkovna vozlišča ali podrejena vozlišča bodo izvedla nalogo analize in poslala rezultat nazaj glavnemu vozlišču/imenskemu vozlišču. Glavno vozlišče/imensko vozlišče ima Job Tracker za zagon preslikave zmanjšanja opravil na podrejenih vozliščih. Podrejena vozlišča/podatkovna vozlišča imajo sledilnik opravil za dokončanje analize podatkov in pošiljanje rezultatov nazaj glavnemu vozlišču.
Arhitektura Hadoop
Hadoop ima nekaj prednosti. Zmanjšuje stroške, kompleksnost podatkov in povečuje učinkovitost. V gručo Hadoop je preprosto dodati drug stroj.
Kakšna je podobnost med velikimi podatki in Hadoopom?
Tako Big Data kot Hadoop sta povezana z velikimi količinami podatkov
Kakšna je razlika med Big Data in Hadoop?
Big Data proti Hadoop |
|
| Veliki podatki so velika zbirka kompleksnih in raznolikih podatkov, ki jih je težko shraniti in analizirati z uporabo tradicionalnih metod shranjevanja. | Hadoop je programsko ogrodje za učinkovito in uspešno shranjevanje in obdelavo velikih podatkov. |
| Pomen | |
| Veliki podatki nimajo velikega pomena. | Hadoop lahko poveča pomen velikih podatkov in je uporaben za strojno učenje in statistične analize. |
| Shramba | |
| Velike podatke je težko shraniti, saj so sestavljeni iz različnih podatkov, kot so strukturirani in nestrukturirani podatki. | Hadoop uporablja Hadoop Distributed File System (HDFS), ki omogoča shranjevanje različnih podatkov. |
| Dostopnost | |
| Dostop do velikih podatkov je težak. | Hadoop omogoča hitrejši dostop in obdelavo velikih podatkov. |
Povzetek – Big Data proti Hadoop
Podatki hitro rastejo. Vse državne in poslovne organizacije zbirajo podatke. Analiziranje podatkov je izjemno dragoceno. En sam računalnik ni dovolj za shranjevanje velike količine podatkov. Ta velika količina kompleksnih podatkov se imenuje veliki podatki. Zato je mogoče velike podatke porazdeliti med nekatera vozlišča s pomočjo Hadoopa. Razlika med velikimi podatki in Hadoopom je v tem, da so veliki podatki velika količina kompleksnih podatkov, Hadoop pa je mehanizem za učinkovito in uspešno shranjevanje velikih podatkov.
Prenesite PDF različico Big Data proti Hadoop
Lahko prenesete PDF različico tega članka in jo uporabite za namene brez povezave v skladu z opombo o citiranju. Prosimo, prenesite PDF različico tukaj Razlika med velikimi podatki in Hadoop
