Perbezaan Utama - Data Besar vs Hadoop
Data dikumpulkan secara meluas di seluruh dunia. Sebilangan besar data ini disebut Big data atau Big Data dan tidak dapat ditangani oleh perangkat penyimpanan biasa. Rangka kerja perisian Hadoop, yang merupakan kerangka sumber terbuka oleh Apache Software Foundation, dapat digunakan untuk mengatasi masalah ini. Perbezaan utama antara Big Data dan Hadoop adalah Big Data adalah sebilangan besar data kompleks sedangkan Hadoop adalah mekanisme untuk menyimpan data Big dengan berkesan dan efisien.
KANDUNGAN
1. Gambaran Keseluruhan dan Perbezaan Utama
2. Apa itu Data Besar
3. Apa itu Hadoop
4. Persamaan Antara Data Besar dan Hadoop
5. Perbandingan Berdampingan - Data Besar vs Hadoop dalam Borang Jadual
6. Ringkasan
Apa itu Big Data?
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 mengumpulkan sejumlah besar data setiap hari. Menyusun data dan menganalisisnya dapat memberi manfaat kepada organisasi. Di bank, penting untuk menganalisis data untuk memahami maklumat pelanggan, transaksi, masalah pelanggan. Menganalisis data ini dan mengembangkan penyelesaian akan meningkatkan keuntungan. Ini menunjukkan bahawa data memainkan peranan penting bagi organisasi untuk bekerja dengan cekap dan berkesan. Oleh kerana data berkembang pesat, pangkalan data hubungan atau peranti penyimpanan biasa tidak mencukupi. Jenis kumpulan data yang besar yang sukar disimpan dan diproses dapat dinamakan sebagai Big data atau Big Data.
Data besar
Data besar mempunyai tiga sifat. Kelantangan, kelajuan, dan pelbagai. Pertama, Big data adalah sebilangan besar data. Data ini dapat mengambil jumlah Giga Bytes, Tera Bytes atau bahkan lebih tinggi daripada itu. Atribut kedua ialah halaju. Ini adalah kelajuan di mana data dihasilkan. Ini adalah harta utama dalam menganalisis perubahan persekitaran dan untuk mengesan kapal terbang. Data harus tepat dan berterusan dalam situasi tersebut. Ini adalah faktor yang cukup besar untuk membuat keputusan masa nyata. Harta utama lain adalah pelbagai, yang menerangkan jenis data. Data boleh mengambil format teks, video, audio, gambar, format XML, data sensor, dll.
Apa itu Hadoop?
Ini adalah rangka kerja sumber terbuka oleh Yayasan Perisian Apache untuk menyimpan data Besar di persekitaran yang diedarkan untuk diproses secara selari. Ia mempunyai penyimpanan pengedaran yang berkesan dengan mekanisme pemprosesan data. Sistem penyimpanan Hadoop dikenali sebagai Hadoop Distused File System (HDFS). Ia membahagikan data di antara beberapa mesin. Hadoop mengikuti seni bina master-slave. Nod induk disebut Node-nama dan hamba disebut-simpul Data. Data diedarkan di antara semua nod Data.
Algoritma utama yang digunakan untuk memproses data di Hadoop disebut Map Reduce. Dengan menggunakan program pengurangan peta, pekerjaan dapat dikirim ke node hamba. Bahasa lalai untuk menulis program pengurangan peta adalah Java, tetapi bahasa lain juga dapat digunakan. Data-Node atau nod hamba akan melakukan tugas menganalisis dan menghantar hasilnya kembali ke master-node / name-node. Master-node / name-node mempunyai Job Tracker untuk menjalankan peta mengurangkan pekerjaan pada nod hamba. Slave-node / data-node mempunyai Task Tracker untuk menyelesaikan penganalisisan data dan menghantar hasilnya kembali ke induk utama.
Senibina Hadoop
Hadoop mempunyai beberapa kelebihan. Ia mengurangkan kos, kerumitan data dan meningkatkan kecekapan. Sangat mudah untuk menambahkan mesin lain ke kluster Hadoop.
Apakah Kesamaan Antara Big data dan Hadoop?
Data Besar dan Hadoop berkaitan dengan sejumlah besar data
Apakah Perbezaan Antara Big Data dan Hadoop?
Artikel Diff Tengah sebelum Jadual
Data Besar vs Hadoop |
|
| Big Data adalah kumpulan besar dan pelbagai data yang sukar disimpan dan dianalisis menggunakan kaedah penyimpanan tradisional. | Hadoop adalah kerangka perisian untuk menyimpan dan memproses data besar dengan berkesan dan cekap. |
| Kepentingan | |
| Big Data tidak mempunyai banyak makna. | Hadoop dapat menjadikan data Big lebih bermakna dan berguna untuk pembelajaran mesin dan analisis statistik. |
| Penyimpanan | |
| Big Data sukar disimpan kerana terdiri daripada pelbagai data seperti data berstruktur dan tidak berstruktur. | Hadoop menggunakan Hadoop Distused File System (HDFS) yang membolehkan menyimpan pelbagai data. |
| Kebolehcapaian | |
| Mengakses Big Data sukar. | Hadoop membolehkan untuk mengakses dan memproses Big Data dengan lebih pantas. |
Ringkasan - Big Data vs Hadoop
Data berkembang dengan pesat. Semua organisasi Kerajaan dan Perniagaan mengumpulkan data. Menganalisis data sangat berharga. Komputer tunggal tidak mencukupi untuk menyimpan sejumlah besar data. Sebilangan besar data kompleks ini disebut Big data. Oleh itu, data besar dapat diedarkan di antara beberapa nod menggunakan Hadoop. Perbezaan antara Big Data dan Hadoop adalah bahawa Big data adalah sejumlah besar data kompleks dan Hadoop adalah mekanisme untuk menyimpan data Big dengan berkesan dan efisien.
Muat turun Versi PDF Big Data vs Hadoop
Anda boleh memuat turun versi PDF artikel ini dan menggunakannya untuk tujuan luar talian seperti dalam catatan petikan. Sila muat turun versi PDF di sini Perbezaan Antara Big Data dan Hadoop
