Unterschied zwischen Big Data und Hadoop

Hauptunterschied - Big Data vs Hadoop
 

Daten werden auf der ganzen Welt gesammelt. Diese große Datenmenge wird Big Data oder Big Data genannt und kann nicht von normalen Speichergeräten verarbeitet werden. Hadoop-Software-Framework, ein Open-Source-Framework der Apache Software Foundation, kann verwendet werden, um dieses Problem zu lösen. Das Hauptunterschied zwischen Big Data und Hadoop ist das Big Data ist eine große Menge komplexer Daten, während Hadoop ein Mechanismus zum effektiven und effizienten Speichern von Big Data ist.

INHALT

1. Übersicht und Schlüsseldifferenz
2. Was ist Big Data?
3. Was ist Hadoop?
4. Ähnlichkeiten zwischen Big Data und Hadoop
5. Vergleich nebeneinander - Big Data und Hadoop in Tabellenform
6. Zusammenfassung

Was ist Big Data??

Daten werden täglich und in großen Mengen produziert. Es ist wichtig, die gesammelten Daten entsprechend zu speichern und sie zu analysieren, um bessere Ergebnisse zu erzielen. Google, Facebook erheben täglich eine riesige Datenmenge. Das Organisieren und Analysieren der Daten kann für die Organisation von Nutzen sein. In einer Bank ist es wichtig, Daten zu analysieren, um Kundeninformationen, Transaktionen und Kundenprobleme zu verstehen. Die Analyse dieser Daten und die Entwicklung von Lösungen verbessern den Gewinn. Dies zeigt, dass Daten eine entscheidende Rolle spielen, damit ein Unternehmen effizient und effektiv arbeiten kann. Da die Daten schnell wachsen, reichen die relationalen Datenbanken oder regulären Speichergeräte nicht aus. Diese Art einer großen Sammlung von Daten, die schwer zu speichern und zu verarbeiten ist, kann als Big Data oder Big Data bezeichnet werden.

Große Daten

Big Data hat drei Eigenschaften. Sie sind Volumen, Geschwindigkeit und Vielfalt. Erstens ist Big Data eine große Datenmenge. Diese Daten können das Volumen von Gigabytes, Terabytes oder sogar noch mehr aufnehmen. Das zweite Attribut ist die Geschwindigkeit. Es ist die Geschwindigkeit, mit der die Daten generiert werden. Dies ist eine wichtige Eigenschaft bei der Analyse von Umweltveränderungen und bei der Erkennung von Flugzeugen. Die Daten sollten in diesen Situationen genau und kontinuierlich sein. Es ist ein erheblicher Faktor, Entscheidungen in Echtzeit zu treffen. Eine weitere Haupteigenschaft ist Varietät, die den Datentyp beschreibt. Daten können Textformat, Video, Audio, Bild, XML - Format, Sensordaten usw. annehmen.

Was ist Hadoop??

Es ist ein Open Source-Framework der Apache Software Foundation, um Big Data in einer verteilten Umgebung für die parallele Verarbeitung zu speichern. Es verfügt über einen effektiven Verteilungsspeicher mit einem Datenverarbeitungsmechanismus. Das Hadoop-Speichersystem ist bekannt als Hadoop Distributed File System (HDFS). Es teilt die Daten auf einige Maschinen auf. Hadoop folgt der Master-Slave-Architektur. Der Master-Knoten wird aufgerufen Name-Knoten und Sklaven werden gerufen Datenknoten. Die Daten werden auf alle Datenknoten verteilt.

Der Hauptalgorithmus, der zur Verarbeitung von Daten in Hadoop verwendet wird, heißt Map Reduce. Mit Map-Reduction-Programmen können Jobs an Slave-Knoten gesendet werden. Die Standardsprache zum Schreiben von Kartenreduzierungsprogrammen ist Java, es können jedoch auch andere Sprachen verwendet werden. Datenknoten oder Slave-Knoten führen die Analyseaufgabe aus und senden das Ergebnis an den Master-Knoten / Name-Knoten zurück. Master-Node / Name-Node verfügt über einen Job Tracker, um Map-Reduction-Jobs auf Slave-Nodes auszuführen. Slave-Knoten / Datenknoten verfügen über einen Task Tracker, um die Datenanalyse abzuschließen und das Ergebnis an den Master-Knoten zurückzusenden.

Hadoop-Architektur

Hadoop hat einige Vorteile. Es reduziert Kosten, Datenkomplexität und steigert die Effizienz. Es ist einfach, einen weiteren Computer zum Hadoop-Cluster hinzuzufügen.

Was ist die Ähnlichkeit zwischen Big Data und Hadoop?

• Sowohl Big Data als auch Hadoop beziehen sich auf große Datenmengen.

Was ist der Unterschied zwischen Big Data und Hadoop??

Big Data vs Hadoop
Big Data ist eine große Sammlung komplexer und vielfältiger Daten, die schwer zu speichern sind und mit herkömmlichen Speichermethoden analysiert werden können.	Hadoop ist ein Software-Framework, um Big Data effektiv und effizient zu speichern und zu verarbeiten.
Bedeutung
Big Data hat nicht viel Bedeutung.	Hadoop kann Big Data aussagekräftiger machen und eignet sich für maschinelles Lernen und statistische Analysen.
Lager
Big Data ist schwer zu speichern, da es aus einer Vielzahl von Daten besteht, beispielsweise aus strukturierten und unstrukturierten Daten.	Hadoop verwendet das Hadoop Distributed File System (HDFS), mit dem eine Vielzahl von Daten gespeichert werden können.
Zugänglichkeit
Der Zugriff auf Big Data ist schwierig.	Mit Hadoop können Sie schneller auf Big Data zugreifen und diese verarbeiten.

Zusammenfassung - groß Daten gegen Hadoop 

Die Daten wachsen schnell. Regierungs- und Wirtschaftsorganisationen sammeln Daten. Das Analysieren von Daten ist äußerst wertvoll. Ein einzelner Computer reicht nicht aus, um große Datenmengen zu speichern. Diese große Menge komplexer Daten wird Big Data genannt. Daher können Big Data mithilfe von Hadoop auf einige Knoten verteilt werden. Der Unterschied zwischen Big Data und Hadoop besteht darin, dass Big Data eine große Menge komplexer Daten ist und Hadoop ein Mechanismus zum effektiven und effizienten Speichern von Big Data ist.

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Referenz:

1. „Was ist Big Data und warum ist es wichtig?“ Was ist Big Data? | SAS US. Hier verfügbar 
2. Der Punkt, Tutorials. "Hadoop - Big Data-Übersicht." Tutorials Punkt, 15. August 2017. Hier verfügbar 
3. Der Punkt, Tutorials. "Big Data Analytics - Übersicht." Tutorials Punkt, 15. August 2017. Hier verfügbar 
4. "Was ist der Unterschied zwischen Big Data und Hadoop?" Techopedia.com. Hier verfügbar 
5. „Schnelle Einführung in Big Data und Hadoop.“ YouTube, YouTube, 12. August 2014. Hier verfügbar 

Bildhöflichkeit:

1.'BigData 2267 × 1146 durchsichtig 'Von Camelia.boban - Eigene Arbeit, (CC BY-SA 3.0) über Commons Wikimedia