Βασική διαφορά – Big Data vs Hadoop
Τα δεδομένα συλλέγονται ευρέως σε όλο τον κόσμο. Αυτός ο μεγάλος όγκος δεδομένων ονομάζεται Big data ή Big Data και δεν είναι δυνατός ο χειρισμός του από κανονικές συσκευές αποθήκευσης. Το πλαίσιο λογισμικού Hadoop, το οποίο είναι ένα πλαίσιο ανοιχτού κώδικα από το Apache Software Foundation, μπορεί να χρησιμοποιηθεί για να ξεπεραστεί αυτό το πρόβλημα. Η βασική διαφορά μεταξύ Big Data και Hadoop είναι ότι τα Big Data είναι μια μεγάλη ποσότητα σύνθετων δεδομένων, ενώ το Hadoop είναι ένας μηχανισμός αποθήκευσης μεγάλων δεδομένων αποτελεσματικά και αποδοτικά.
Τι είναι τα μεγάλα δεδομένα;
Τα δεδομένα παράγονται καθημερινά και σε μεγάλες ποσότητες. Είναι σημαντικό να αποθηκεύονται τα δεδομένα που συλλέγονται ανάλογα και να τα αναλύονται για να έχετε καλύτερα αποτελέσματα. Η Google, το Facebook συλλέγουν έναν τεράστιο όγκο δεδομένων καθημερινά. Η οργάνωση των δεδομένων και η ανάλυσή τους μπορεί να αποφέρει οφέλη στον οργανισμό. Σε μια τράπεζα, είναι απαραίτητο να αναλύουμε δεδομένα για να κατανοήσουμε πληροφορίες πελατών, συναλλαγές, ζητήματα πελατών. Η ανάλυση αυτών των δεδομένων και η ανάπτυξη λύσεων θα βελτιώσει το κέρδος. Αυτό δείχνει ότι τα δεδομένα διαδραματίζουν ζωτικό ρόλο για να λειτουργεί αποτελεσματικά και αποτελεσματικά ένας οργανισμός. Καθώς τα δεδομένα αυξάνονται γρήγορα, οι σχεσιακές βάσεις δεδομένων ή οι κανονικές συσκευές αποθήκευσης δεν επαρκούν. Αυτό το είδος μιας μεγάλης συλλογής δεδομένων που είναι δύσκολο να αποθηκευτεί και να επεξεργαστεί μπορεί να ονομαστεί ως Big data ή Big Data.
Big Data
Τα μεγάλα δεδομένα έχουν τρεις ιδιότητες. Είναι ο όγκος, η ταχύτητα και η ποικιλία. Πρώτον, τα μεγάλα δεδομένα είναι ένας μεγάλος όγκος δεδομένων. Αυτά τα δεδομένα μπορεί να πάρουν τον όγκο Giga Bytes, Tera Bytes ή ακόμα και μεγαλύτερο από αυτό. Το δεύτερο χαρακτηριστικό είναι η ταχύτητα. Είναι η ταχύτητα με την οποία παράγονται τα δεδομένα. Αυτή είναι μια σημαντική ιδιότητα στην ανάλυση των περιβαλλοντικών αλλαγών και στην ανίχνευση αεροσκαφών. Τα δεδομένα πρέπει να είναι ακριβή και συνεχή σε αυτές τις περιπτώσεις. Είναι σημαντικός παράγοντας για τη λήψη αποφάσεων σε πραγματικό χρόνο. Μια άλλη κύρια ιδιότητα είναι η ποικιλία, η οποία περιγράφει τον τύπο των δεδομένων. Τα δεδομένα μπορούν να λάβουν μορφή κειμένου, βίντεο, ήχου, εικόνας, μορφής XML, δεδομένων αισθητήρα κ.λπ.
Τι είναι το Hadoop;
Είναι ένα πλαίσιο ανοιχτού κώδικα από το Apache Software Foundation για την αποθήκευση μεγάλων δεδομένων σε ένα κατανεμημένο περιβάλλον για παράλληλη επεξεργασία. Διαθέτει αποτελεσματική αποθήκευση διανομής με μηχανισμό επεξεργασίας δεδομένων. Το σύστημα αποθήκευσης Hadoop είναι γνωστό ως κατανεμημένο σύστημα αρχείων Hadoop (HDFS). Διαιρεί τα δεδομένα μεταξύ ορισμένων μηχανών. Το Hadoop ακολουθεί την αρχιτεκτονική master-slave. Ο κύριος κόμβος ονομάζεται Name-node και οι slaves ονομάζονται Data-nodes. Τα δεδομένα κατανέμονται μεταξύ όλων των κόμβων δεδομένων.
Ο κύριος αλγόριθμος που χρησιμοποιείται για την επεξεργασία δεδομένων στο Hadoop ονομάζεται Map Reduce. Χρησιμοποιώντας προγράμματα μείωσης χάρτη, οι εργασίες μπορούν να σταλούν σε εξαρτημένους κόμβους. Η προεπιλεγμένη γλώσσα για τη σύνταξη προγραμμάτων μείωσης χάρτη είναι η Java, αλλά μπορούν να χρησιμοποιηθούν και άλλες γλώσσες. Οι κόμβοι δεδομένων ή οι υποτελείς κόμβοι θα εκτελέσουν την εργασία ανάλυσης και θα στείλουν το αποτέλεσμα πίσω στον κύριο κόμβο/όνομα-κόμβο. Ο κύριος κόμβος/όνομα-κόμβος έχει ένα Job Tracker για την εκτέλεση εργασιών μείωσης χάρτη σε υποτελείς κόμβους. Οι Slave-nodes/data-nodes διαθέτουν ένα Task Tracker για την ολοκλήρωση της ανάλυσης δεδομένων και την αποστολή του αποτελέσματος πίσω στον κύριο κόμβο.
Αρχιτεκτονική Hadoop
Το Hadoop έχει ορισμένα πλεονεκτήματα. Μειώνει το κόστος, την πολυπλοκότητα των δεδομένων και αυξάνει την αποτελεσματικότητα. Είναι εύκολο να προσθέσετε ένα άλλο μηχάνημα στο σύμπλεγμα Hadoop.
Ποια είναι η ομοιότητα μεταξύ Big data και Hadoop;
Τόσο τα Big Data όσο και το Hadoop σχετίζονται με μεγάλα ποσά δεδομένων
Ποια είναι η διαφορά μεταξύ Big Data και Hadoop;
Big Data vs Hadoop |
|
| Το Big Data είναι μια μεγάλη συλλογή σύνθετων και ποικίλων δεδομένων που είναι δύσκολο να αποθηκευτούν και να αναλυθούν με χρήση παραδοσιακών μεθόδων αποθήκευσης. | Το Hadoop είναι ένα πλαίσιο λογισμικού για την αποθήκευση και την επεξεργασία μεγάλων δεδομένων αποτελεσματικά και αποδοτικά. |
| Σημασία | |
| Τα μεγάλα δεδομένα δεν έχουν μεγάλη σημασία. | Το Hadoop μπορεί να κάνει τα μεγάλα δεδομένα πιο ουσιαστικά και είναι χρήσιμο για τη μηχανική μάθηση και τη στατιστική ανάλυση. |
| Αποθήκευση | |
| Τα μεγάλα δεδομένα είναι δύσκολο να αποθηκευτούν καθώς αποτελούνται από μια ποικιλία δεδομένων, όπως δομημένα και μη δομημένα δεδομένα. | Hadoop χρησιμοποιεί Hadoop Distributed File System (HDFS) που επιτρέπει την αποθήκευση μιας ποικιλίας δεδομένων. |
| Προσβασιμότητα | |
| Η πρόσβαση στα μεγάλα δεδομένα είναι δύσκολη. | Το Hadoop επιτρέπει την ταχύτερη πρόσβαση και επεξεργασία Big Data. |
Σύνοψη – Big Data vs Hadoop
Τα δεδομένα αυξάνονται γρήγορα. Κυβέρνηση και επιχειρηματικοί οργανισμοί όλοι συλλέγουν δεδομένα. Η ανάλυση δεδομένων είναι εξαιρετικά πολύτιμη. Ένας μόνο υπολογιστής δεν αρκεί για την αποθήκευση μεγάλου όγκου δεδομένων. Αυτή η μεγάλη ποσότητα σύνθετων δεδομένων ονομάζεται Big data. Επομένως, τα μεγάλα δεδομένα μπορούν να διανεμηθούν μεταξύ ορισμένων κόμβων χρησιμοποιώντας το Hadoop. Η διαφορά μεταξύ Big Data και Hadoop είναι ότι τα Big Data είναι ένας μεγάλος όγκος πολύπλοκων δεδομένων και το Hadoop είναι ένας μηχανισμός για την αποτελεσματική και αποδοτική αποθήκευση μεγάλων δεδομένων.
Λήψη της έκδοσης PDF του Big Data vs Hadoop
Μπορείτε να κατεβάσετε την έκδοση PDF αυτού του άρθρου και να τη χρησιμοποιήσετε για σκοπούς εκτός σύνδεσης σύμφωνα με τη σημείωση παραπομπής. Κάντε λήψη της έκδοσης PDF εδώ Διαφορά μεταξύ Big Data και Hadoop
