Perbezaan Antara Data Besar dan Hadoop

Perbezaan Utama - Big Data vs Hadoop
 

Data dikumpulkan secara meluas di seluruh dunia. Data besar ini dipanggil Big data atau Big Data dan tidak dapat dikendalikan oleh peranti storan biasa. Rangka kerja perisian Hadoop, yang merupakan kerangka sumber terbuka oleh Yayasan Software Apache, dapat digunakan untuk mengatasi masalah ini. The perbezaan utama antara Big Data dan Hadoop adalah bahawa Big Data adalah kuantiti yang banyak data kompleks sedangkan Hadoop adalah mekanisme untuk menyimpan data Big secara efektif dan efisien.

KANDUNGAN

1. Gambaran Keseluruhan dan Perbezaan Utama
2. Apakah Data Besar
3. Apa itu Hadoop?
4. Kesamaan Antara Data Besar dan Hadoop
5. Side by Side Comparison - Big Data vs Hadoop dalam Borang Tabular
6. Ringkasan

Apakah Data Besar??

Data dihasilkan setiap hari dan dalam kuantiti yang banyak. Adalah penting untuk menyimpan data yang dikumpulkan dengan sewajarnya dan menganalisisnya untuk mendapatkan hasil yang lebih baik. Google, Facebook mengumpul sejumlah besar data setiap hari. Menguruskan data dan menganalisisnya boleh membawa manfaat kepada organisasi. Di bank, penting untuk menganalisis data untuk memahami maklumat pelanggan, transaksi, isu pelanggan. Menganalisis data ini dan membangun penyelesaian akan meningkatkan keuntungan. Ini menunjukkan bahawa data memainkan peranan penting untuk organisasi berfungsi dengan cekap dan berkesan. Apabila data berkembang dengan pesat, pangkalan data hubungan atau peranti storan biasa tidak mencukupi. Ini jenis koleksi data yang sukar disimpan dan diproses boleh dinamakan sebagai Big data atau Big Data.

Data besar

Data besar mempunyai tiga sifat. Mereka adalah jumlah, halaju, dan pelbagai. Pertama, data Big adalah jumlah data yang besar. Data ini boleh mengambil jumlah Giga Bytes, 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 harus tepat dan berterusan dalam situasi tersebut. Ia adalah faktor yang besar untuk membuat keputusan masa nyata. Satu lagi harta utama adalah pelbagai, yang menerangkan jenis data. Data boleh mengambil format teks, video, audio, imej, format XML, data sensor, dan lain-lain.

Apa itu Hadoop?

Ia merupakan kerangka sumber terbuka oleh Yayasan Perisian Apache untuk menyimpan data Big dalam persekitaran diedarkan untuk memproses selari. Ia mempunyai storan pengedaran yang berkesan dengan mekanisme pemprosesan data. Sistem storan Hadoop dikenali sebagai Sistem Fail Teragih Hadoop (HDFS). Ia membahagikan data di antara beberapa mesin. Hadoop mengikuti arsitektur master-hamba. Nod induk dipanggil Nama-nod dan hamba dipanggil Data-nod. Data diedarkan di antara semua Data-nod.

Algoritma utama yang menggunakan untuk memproses data dalam Hadoop dipanggil Map Reduce. Menggunakan peta mengurangkan program, pekerjaan boleh dihantar ke nod budak. Bahasa lalai untuk menulis peta-mengurangkan program adalah Java, tetapi bahasa-bahasa lain juga boleh digunakan. Data-Node atau nod hamba akan melaksanakan tugas analisa dan menghantar hasilnya kembali ke master-node / node-nama. Master-node / nod nama mempunyai Penjejak Pekerjaan untuk menjalankan peta mengurangkan pekerjaan pada nod budak. Slot-nod / data-node mempunyai Penjejakan Tugas untuk melengkapkan data menganalisis dan menghantar keputusan kembali ke nod induk.

Seni Bina Hadoop

Hadoop mempunyai beberapa kelebihan. Ia mengurangkan kos, kerumitan data dan meningkatkan kecekapan. Ia mudah untuk menambah mesin lain ke cluster Hadoop.

Apakah Kesamaan Antara Data Besar dan Hadoop?

• Kedua-dua Big Data dan Hadoop berkaitan dengan jumlah besar data.

Apakah Perbezaan Antara Data Besar dan Hadoop?

Big Data vs Hadoop
Big Data 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.
Kepentingan
Data Big tidak mempunyai banyak makna.	Hadoop boleh membuat data Big lebih bermakna dan berguna untuk pembelajaran mesin dan analisis statistik.
Penyimpanan
Data Big sulit untuk disimpan kerana ia terdiri daripada pelbagai data seperti data berstruktur dan tidak berstruktur.	Hadoop menggunakan Sistem Fail Teragih Hadoop (HDFS) yang membolehkan menyimpan pelbagai data.
Kebolehcapaian
Mengakses Data Besar sukar.	Hadoop membolehkan untuk mengakses dan memproses Data Big lebih cepat.

Ringkasan - Besar Data vs Hadoop 

Data berkembang pesat. Semua organisasi Kerajaan dan Perniagaan mengumpul data. Menganalisis data sangat berharga. Komputer tunggal tidak mencukupi untuk menyimpan sejumlah besar data. Kuantiti yang banyak data kompleks ini dipanggil Data besar. Oleh itu, data Big boleh diedarkan di antara beberapa node menggunakan Hadoop. Perbezaan antara Big Data dan Hadoop ialah data Big adalah sejumlah besar data kompleks dan Hadoop adalah satu mekanisme untuk menyimpan data Big 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 seperti nota kutipan. Sila muat turun versi PDF di sini Perbezaan antara Big Data dan Hadoop

Rujukan:

1. "Apakah Data Besar dan mengapa ia penting?" Apakah Data Besar? | SAS AS. Terdapat di sini 
2. Titik, Tutorial. "Hadoop - Gambaran Data Besar." Titik Tutorial, 15 Ogos 2017. Boleh didapati di sini 
3. Titik, Tutorial. "Gambaran Keseluruhan Analytics Data Big." Titik Tutorial, 15 Ogos 2017. Boleh didapati di sini 
4. "Apakah perbezaan antara data besar dan Hadoop?" Techopedia.com. Terdapat di sini 
5.thippireddybharath. "Data Besar dan Pengenalan Ringkas Hadoop." YouTube, YouTube, 12 Ogos 2014. Boleh didapati di sini 

Image Courtesy:

1.'BigData 2267 × 1146 trasparent 'Oleh Camelia.boban - Kerja sendiri, (CC BY-SA 3.0) melalui Wikimedia Commons