Perbezaan antara data besar dan hadoop
Perbezaan utama - Big Data vs Hadoop
Data dikumpulkan secara meluas di seluruh dunia. Jumlah data yang besar ini dipanggil data besar atau data besar dan tidak dapat dikendalikan oleh peranti penyimpanan biasa. Rangka Kerja Perisian Hadoop, yang merupakan rangka kerja sumber terbuka oleh Yayasan Perisian Apache, boleh digunakan untuk mengatasi masalah ini. The Perbezaan utama antara data besar dan Hadoop ialah Data Besar adalah sejumlah besar data kompleks manakala Hadoop adalah mekanisme untuk menyimpan data besar dengan berkesan dan cekap.
Kandungan
1. Gambaran Keseluruhan dan Perbezaan Utama
2. Apa itu Data Besar
3. Apa itu Hadoop
4. Persamaan antara Big Data dan Hadoop
5. Perbandingan sampingan - Big Data vs Hadoop dalam bentuk jadual
6. Ringkasan
Apa itu Data Besar?
Data dihasilkan setiap hari dan dalam kuantiti yang banyak. Penting untuk menyimpan data yang dikumpulkan dengan sewajarnya dan menganalisisnya untuk mendapatkan hasil yang lebih baik. Google, Facebook mengumpul sejumlah besar data setiap hari. Mengatur data dan menganalisisnya dapat memberi manfaat kepada organisasi. Di bank, penting untuk menganalisis data untuk memahami maklumat pelanggan, urus niaga, isu pelanggan. Menganalisis data ini dan membangunkan penyelesaian akan meningkatkan keuntungan. Ini menunjukkan bahawa data memainkan peranan penting bagi organisasi untuk bekerja dengan cekap dan berkesan. Apabila data berkembang dengan pesat, pangkalan data relasi atau peranti storan biasa tidak mencukupi. Ini jenis koleksi data yang sukar untuk disimpan dan diproses boleh dinamakan sebagai data besar atau data besar.
Data besar
Data Besar mempunyai tiga sifat. Mereka adalah jumlah, halaju, dan pelbagai. Pertama, data besar adalah jumlah data yang besar. Data ini boleh mengambil jumlah bait giga, tera bytes atau lebih tinggi daripada itu. Atribut kedua adalah halaju. Ia adalah kelajuan di mana data dihasilkan. Ini adalah harta utama dalam menganalisis perubahan alam sekitar dan untuk mengesan pesawat. Data mestilah tepat dan berterusan dalam situasi tersebut. Adalah faktor yang besar untuk membuat keputusan masa nyata. Satu lagi harta utama adalah pelbagai, yang menggambarkan jenis data. Data boleh mengambil format teks, video, audio, imej, format XML, data sensor, dll.
Apa itu Hadoop?
Ini adalah rangka kerja sumber terbuka oleh Yayasan Perisian Apache untuk menyimpan data besar dalam persekitaran yang diedarkan untuk memproses selari. Ia mempunyai penyimpanan pengedaran yang berkesan dengan mekanisme pemprosesan data. Sistem Penyimpanan Hadoop dikenali sebagai Hadoop diedarkan sistem fail (HDFS). Ia membahagikan data di antara beberapa mesin. Hadoop mengikuti seni bina master-hamba. Nod induk dipanggil Nama-nod dan hamba dipanggil Data-nod. Data diedarkan di antara semua nod data.
Algoritma utama yang digunakan untuk memproses data di Hadoop dipanggil peta mengurangkan. Menggunakan program mengurangkan peta, pekerjaan boleh dihantar ke nod hamba. Bahasa lalai untuk menulis program-mengurangkan program adalah Java, tetapi bahasa lain juga boleh digunakan. Nod data atau nod hamba akan melaksanakan tugas menganalisis dan menghantar hasilnya kembali ke nod induk/nama-nama. Master-node/name-node mempunyai pelacak pekerjaan untuk menjalankan peta mengurangkan pekerjaan pada nod hamba. Hamba-nod/nod data mempunyai pelacak tugas untuk menyelesaikan penganalisis data dan menghantar hasilnya kembali ke nod induk.
Senibina Hadoop
Hadoop mempunyai beberapa kelebihan. Ia mengurangkan kos, kerumitan data dan meningkatkan kecekapan. Sangat mudah untuk menambah mesin lain ke kluster Hadoop.
Apakah persamaan antara data besar dan hadoop?
- Kedua -dua Big Data dan Hadoop berkaitan dengan jumlah data yang besar.
Apakah perbezaan antara data besar dan hadoop?
Big Data vs Hadoop | |
| Data Besar adalah koleksi besar kompleks dan pelbagai data yang sukar disimpan dan dianalisis menggunakan kaedah penyimpanan tradisional. | Hadoop adalah rangka kerja perisian untuk menyimpan dan memproses data besar dengan berkesan dan cekap. |
| Makna | |
| Data besar tidak mempunyai banyak makna. | Hadoop boleh membuat data besar lebih bermakna dan berguna untuk pembelajaran mesin dan analisis statistik. |
| Penyimpanan | |
| Data besar sukar disimpan kerana ia terdiri daripada pelbagai data seperti data berstruktur dan tidak berstruktur. | Hadoop menggunakan sistem fail diedarkan Hadoop (HDFS) yang membolehkan menyimpan pelbagai data. |
| Kebolehcapaian | |
| Mengakses data besar sukar. | Hadoop membolehkan untuk mengakses dan memproses data besar lebih cepat. |
Ringkasan -besar Data vs Hadoop
Data berkembang dengan pesat. Organisasi kerajaan dan perniagaan semua mengumpulkan data. Menganalisis data sangat berharga. Satu komputer tidak mencukupi untuk menyimpan sejumlah besar data. Kuantiti data kompleks yang besar ini dipanggil data besar. Oleh itu, data besar boleh diedarkan di antara beberapa nod menggunakan Hadoop. Perbezaan antara Big Data dan Hadoop ialah data besar adalah sejumlah besar data kompleks dan Hadoop adalah mekanisme untuk menyimpan data besar dengan berkesan dan cekap.
Muat turun versi PDF Big Data vs Hadoop
Anda boleh memuat turun versi PDF artikel ini dan menggunakannya untuk tujuan luar talian mengikut nota petikan. Sila muat turun versi PDF di sini perbezaan antara Big Data dan Hadoop
Rujukan:
1."Apa itu data besar dan mengapa penting."Apa itu data besar? | Sas AS. Terdapat di sini
2.Titik, tutorial. "Hadoop - Gambaran Keseluruhan Data Besar."Tutorial Point, 15 Ogos. 2017. Terdapat di sini
3.Titik, tutorial. "Gambaran keseluruhan analisis data besar."Tutorial Point, 15 Ogos. 2017. Terdapat di sini
4."Apakah perbezaan antara Big Data dan Hadoop?"Techopedia.com. Terdapat di sini
5.thippireddybharath. "Big Data dan Hadoop PENGENALAN Cepat."YouTube, YouTube, 12 Ogos. 2014. Terdapat di sini
Ihsan gambar:
1.'Bigdata 2267 × 1146 Trasparent' oleh Camelia.Boban - Kerja Sendiri, (CC BY -SA 3.0) melalui Commons Wikimedia
