Hauptunterschied – Big Data vs. Hadoop
Daten werden weltweit gesammelt. Diese große Datenmenge wird Big Data oder Big Data genannt und kann nicht von normalen Speichergeräten verarbeitet werden. Das Software-Framework Hadoop, ein Open-Source-Framework der Apache Software Foundation, kann verwendet werden, um dieses Problem zu lösen. Der Hauptunterschied zwischen Big Data und Hadoop besteht darin, dass Big Data eine große Menge komplexer Daten ist, während Hadoop ein Mechanismus zum effektiven und effizienten Speichern von Big Data ist.
Was ist Big Data?
Daten werden täglich und in großen Mengen produziert. Es ist wichtig, die gesammelten Daten entsprechend zu speichern und zu analysieren, um bessere Ergebnisse zu erzielen. Google, Facebook sammeln täglich eine Unmenge an Daten. Die Organisation der Daten und deren Analyse kann der Organisation Vorteile bringen. In einer Bank ist es unerlässlich, 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 reguläre Speichermedien nicht aus. Diese Art einer großen Datensammlung, die schwer zu speichern und zu verarbeiten ist, kann als Big Data oder Big Data bezeichnet werden.
Big Data
Big Data hat drei Eigenschaften. Sie sind Lautstärke, Geschwindigkeit und Vielf alt. Erstens ist Big Data eine große Menge an Daten. Diese Daten können das Volumen von Gigabytes, Terabytes oder sogar noch mehr annehmen. Das zweite Attribut ist die Geschwindigkeit. Es ist die Geschwindigkeit, mit der die Daten generiert werden. Dies ist eine wichtige Eigenschaft beim Analysieren von Umgebungsänderungen und zum Erfassen 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 die Vielf alt, die die Art der Daten 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 zur parallelen Verarbeitung zu speichern. Es verfügt über einen effektiven Verteilungsspeicher mit einem Datenverarbeitungsmechanismus. Das Hadoop-Speichersystem ist als Hadoop Distributed File System (HDFS) bekannt. Es teilt die Daten auf einige Maschinen auf. Hadoop folgt einer Master-Slave-Architektur. Der Master-Knoten wird Name-Knoten genannt und Slaves werden Daten-Knoten genannt. Daten werden auf alle Datenknoten verteilt.
Der Hauptalgorithmus, der Daten in Hadoop verarbeitet, heißt Map Reduce. Unter Verwendung von Map-Reduce-Programmen können Jobs an Slave-Knoten gesendet werden. Die Standardsprache zum Schreiben von Map-Reduce-Programmen ist Java, aber es können auch andere Sprachen verwendet werden. Datenknoten oder Slave-Knoten führen die Analyseaufgabe aus und senden das Ergebnis zurück an den Master-Knoten/Namensknoten. Master-Knoten/Name-Knoten hat einen Job-Tracker, um Map-Reduce-Jobs auf Slave-Knoten auszuführen. Slave-Knoten/Daten-Knoten haben 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 erhöht die Effizienz. Es ist einfach, eine weitere Maschine zum Hadoop-Cluster hinzuzufügen.
Was ist die Ähnlichkeit zwischen Big Data und Hadoop?
Bei Big Data und Hadoop geht es um große Datenmengen
Was ist der Unterschied zwischen Big Data und Hadoop?
Big Data vs. Hadoop |
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| Big Data ist eine große Sammlung komplexer und vielfältiger Daten, die mit herkömmlichen Speichermethoden schwer zu speichern und zu analysieren sind. | Hadoop ist ein Software-Framework zum effektiven und effizienten Speichern und Verarbeiten von Big Data. |
| Bedeutung | |
| Big Data hat nicht viel Bedeutung. | Hadoop kann Big Data aussagekräftiger machen und ist nützlich für maschinelles Lernen und statistische Analysen. |
| Speicher | |
| Big Data ist schwer zu speichern, da es aus einer Vielzahl von Daten wie strukturierten und unstrukturierten Daten besteht. | Hadoop verwendet das Hadoop Distributed File System (HDFS), das das Speichern einer Vielzahl von Daten ermöglicht. |
| Barrierefreiheit | |
| Der Zugriff auf Big Data ist schwierig. | Hadoop ermöglicht den schnelleren Zugriff und die schnellere Verarbeitung von Big Data. |
Zusammenfassung – Big Data vs. Hadoop
Daten wachsen schnell. Regierungs- und Geschäftsorganisationen sammeln alle Daten. Die Analyse von Daten ist äußerst wertvoll. Ein einzelner Computer reicht nicht aus, um eine große Datenmenge zu speichern. Diese große Menge komplexer Daten nennt man Big Data. 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 und Hadoop ein Mechanismus zum effektiven und effizienten Speichern von Big Data ist.
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