Belangrijkste verschil - Big Data versus Hadoop
Gegevens worden over de hele wereld op grote schaal verzameld. Deze grote hoeveelheid gegevens wordt Big data of Big Data genoemd en kan niet worden verwerkt door reguliere opslagapparaten. Hadoop-softwareframework, een open source-framework van de Apache Software Foundation, kan worden gebruikt om dit probleem op te lossen. Het belangrijkste verschil tussen Big Data en Hadoop is dat Big Data een grote hoeveelheid complexe gegevens is, terwijl Hadoop een mechanisme is om Big Data effectief en efficiënt op te slaan.
INHOUD
1. Overzicht en belangrijkste verschil
2. Wat is Big Data
3. Wat is Hadoop
4. Overeenkomsten tussen Big Data en Hadoop
5. Vergelijking zij aan zij - Big Data versus Hadoop in tabelvorm
6. Samenvatting
Wat is Big Data?
Data wordt dagelijks en in grote hoeveelheden geproduceerd. Het is belangrijk om de verzamelde gegevens dienovereenkomstig op te slaan en ze te analyseren om betere resultaten te krijgen. Google en Facebook verzamelen dagelijks een enorme hoeveelheid gegevens. Het organiseren van de gegevens en het analyseren ervan kan voordelen opleveren voor de organisatie. Bij een bank is het essentieel om gegevens te analyseren om klantinformatie, transacties en klantproblemen te begrijpen. Het analyseren van deze gegevens en het ontwikkelen van oplossingen zal de winst verbeteren. Dit toont aan dat data een cruciale rol spelen voor een organisatie om efficiënt en effectief te werken. Omdat gegevens snel groeien, zijn de relationele databases of reguliere opslagapparaten niet voldoende. Dit soort grote gegevensverzameling die moeilijk op te slaan en te verwerken is, kan worden genoemd als Big data of Big Data.
Big data
Big data heeft drie eigenschappen. Ze zijn volume, snelheid en variatie. Ten eerste is big data een grote hoeveelheid gegevens. Deze gegevens kunnen het volume van Giga Bytes, Tera Bytes of zelfs meer dan dat aannemen. Het tweede kenmerk is de snelheid. Het is de snelheid waarmee de gegevens worden gegenereerd. Dit is een belangrijke eigenschap bij het analyseren van omgevingsveranderingen en voor het detecteren van vliegtuigen. De gegevens moeten in die situaties nauwkeurig en continu zijn. Het nemen van realtime beslissingen is een aanzienlijke factor. Een andere belangrijke eigenschap is variëteit, die het type gegevens beschrijft. Gegevens kunnen tekstindeling, video, audio, afbeelding, XML-indeling, sensorgegevens, enz.
Wat is Hadoop?
Het is een open source framework van de Apache Software Foundation om Big data in een gedistribueerde omgeving op te slaan en parallel te verwerken. Het heeft een effectieve distributieopslag met een gegevensverwerkingsmechanisme. Het Hadoop-opslagsysteem staat bekend als Hadoop Distributed File System (HDFS). Het verdeelt de gegevens over sommige machines. Hadoop volgt de master-slave-architectuur. Het masterknooppunt heet Name-node en slaves worden Data-nodes genoemd. Gegevens worden verdeeld over alle gegevensknooppunten.
Het belangrijkste algoritme dat wordt gebruikt om gegevens in Hadoop te verwerken, wordt Map Reduce genoemd. Met behulp van kaartverminderingsprogramma's kunnen taken naar slaafknooppunten worden verzonden. De standaardtaal om kaartverminderende programma's te schrijven is Java, maar andere talen kunnen ook worden gebruikt. Dataknooppunten of slaafknooppunten zullen de analysetaak uitvoeren en het resultaat terugsturen naar het hoofdknooppunt / naamknooppunt. Master-node / name-node heeft een Job Tracker om map-reduceertaken op slaafknooppunten uit te voeren. Slave-nodes / data-nodes hebben een Task Tracker om de data-analyse te voltooien en om het resultaat terug te sturen naar de master node.
Hadoop-architectuur
Hadoop heeft enkele voordelen. Het vermindert de kosten, de gegevenscomplexiteit en verhoogt de efficiëntie. Het is gemakkelijk om een andere machine aan het Hadoop-cluster toe te voegen.
Wat is de overeenkomst tussen big data en Hadoop?
Zowel Big Data als Hadoop hebben betrekking op grote hoeveelheden data
Wat is het verschil tussen Big Data en Hadoop?
Diff Artikel Midden voor Tafel
Big Data versus Hadoop |
|
| Big Data is een grote verzameling complexe en verscheidenheid aan gegevens die moeilijk op te slaan en te analyseren zijn met traditionele opslagmethoden. | Hadoop is een softwareframework om big data effectief en efficiënt op te slaan en te verwerken. |
| Betekenis | |
| Big Data heeft niet veel betekenis. | Hadoop kan big data zinvoller maken en is nuttig voor machine learning en statistische analyse. |
| Opslag | |
| Big Data is moeilijk op te slaan omdat het uit een verscheidenheid aan gegevens bestaat, zoals gestructureerde en ongestructureerde gegevens. | Hadoop maakt gebruik van Hadoop Distributed File System (HDFS) waarmee een verscheidenheid aan gegevens kan worden opgeslagen. |
| Toegankelijkheid | |
| Toegang krijgen tot big data is moeilijk. | Hadoop maakt het mogelijk om Big Data sneller te openen en te verwerken. |
Samenvatting - Big Data versus Hadoop
Data groeit snel. Overheids- en bedrijfsorganisaties verzamelen allemaal gegevens. Het analyseren van gegevens is buitengewoon waardevol. Een enkele computer is niet genoeg om een grote hoeveelheid gegevens op te slaan. Deze grote hoeveelheid complexe data wordt Big data genoemd. Daarom kunnen Big data met Hadoop over sommige knooppunten worden verdeeld. Het verschil tussen Big Data en Hadoop is dat Big data een grote hoeveelheid complexe data is en Hadoop een mechanisme is om Big data effectief en efficiënt op te slaan.
Download de pdf-versie van Big Data versus Hadoop
U kunt de PDF-versie van dit artikel downloaden en voor offline doeleinden gebruiken volgens de citatienota. Download hier de pdf-versie. Verschil tussen Big Data en Hadoop
