Erinevus suurandmete ja Hadoopi vahel

Peamine erinevus - suurandmed vs Hadoop
 

Andmeid kogutakse laialdaselt kogu maailmas. Seda suurt andmemahtu nimetatakse suurandmeteks või suurandmeteks ning tavalised salvestusseadmed ei saa seda hallata. Selle probleemi lahendamiseks saab kasutada tarkvararaamistikku Hadoop, mis on Apache Software Foundationi avatud lähtekoodiga raamistik. võtme erinevus Big Data ja Hadoopi vahel on see Suurandmed on suures koguses keerulisi andmeid, samas kui Hadoop on mehhanism suurandmete tõhusaks ja tulemuslikuks salvestamiseks.

SISU

1. Ülevaade ja peamised erinevused
2. Mis on suurandmed
3. Mis on Hadoop
4. Sarnasused suurandmete ja Hadoopi vahel
5. Kõrvuti võrdlus - suurandmed vs Hadoop tabelina
6. Kokkuvõte

Mis on suurandmed?

Andmeid toodetakse iga päev ja suurtes kogustes. Paremate tulemuste saamiseks on oluline kogutud andmeid vastavalt säilitada ja neid analüüsida. Google, Facebook koguvad iga päev tohutul hulgal andmeid. Andmete korraldamine ja analüüsimine võib organisatsioonile kasuks tulla. Pangas on oluline analüüsida andmeid, et mõista kliendi teavet, tehinguid, kliendiga seotud probleeme. Nende andmete analüüsimine ja lahenduste väljatöötamine suurendab kasumit. See näitab, et andmetel on organisatsiooni tõhusa ja tulemusliku töö tagamiseks ülioluline roll. Kuna andmed kasvavad kiiresti, pole relatsiooniandmebaasid ega tavalised salvestusseadmed piisavad. Sellist suurt andmete kogumist, mida on raske säilitada ja töödelda, võib nimetada suurandmeteks või suurandmeteks.

Suured andmed

Suurandmetel on kolm omadust. Need on maht, kiirus ja mitmekesisus. Esiteks on suurandmed suures mahus andmed. Need andmed võivad võtta Giga baiti, Tera baiti või isegi suuremat. Teine omadus on kiirus. See on andmete genereerimise kiirus. See on oluline omadus keskkonnamuutuste analüüsimisel ja õhusõidukite avastamisel. Andmed peaksid sellistes olukordades olema täpsed ja pidevad. Reaalajas otsuste tegemine on arvestatav tegur. Teine peamine omadus on mitmekesisus, mis kirjeldab andmete tüüpi. Andmed võivad olla tekstivormingus, video-, heli-, pildi-, XML-vormingus, andurite andmed jne.

Mis on Hadoop?

See on Apache Tarkvarafondi avatud lähtekoodiga raamistik suurte andmete salvestamiseks hajutatud keskkonnas paralleelseks töötlemiseks. Sellel on tõhus andmetöötlusmehhanismiga jaotusmälu. Hadoopi salvestussüsteemi tuntakse kui Hadoopi hajutatud failisüsteem (HDFS). See jagab andmed mõne masina vahel. Hadoop järgib ülem-alluv arhitektuuri. Üldsõlm kutsutakse Nimesõlm ja orjad kutsutakse Andmesõlmed. Andmed jaotatakse kõigi andme-sõlmede vahel.

Peamine algoritm, mida kasutatakse Hadoopis andmete töötlemiseks, kannab nime Map Reduce. Kaardistamise vähendamise programme kasutades saab töid saata orjasõlmedesse. Kaardi vähendamise programmide kirjutamiseks on vaikikeel Java, kuid kasutada võib ka teisi keeli. Andmesõlmed või alamsõlmed täidavad analüüsimisülesande ja saadavad tulemuse tagasi peasõlmele / nimesõlmele. Üldsõlmel / nimesõlmel on töö jälgija, et käivitada alamsõlmede töökohtade kaardistamist. Orjasõlmedel / andmesõlmedel on Task Tracker andmete analüüsimise lõpuleviimiseks ja tulemuse tagastamiseks peasõlmele..

Hadoopi arhitektuur

Hadoopil on mõned eelised. See vähendab kulusid, andmete keerukust ja suurendab tõhusust. Hadoopi klastrisse on lihtne lisada veel ühte masinat.

Milline on suurandmete ja Hadoopi sarnasus??

• Nii Big Data kui ka Hadoop on seotud suurte andmemahtudega.

Mis vahe on suurandmete ja Hadoopi vahel??

Big Data vs Hadoop
Big Data on keeruline ja mitmekesine andmete kogum, mida on raske säilitada ja analüüsida traditsiooniliste salvestusmeetodite abil.	Hadoop on tarkvararaamistik suurandmete tõhusaks ja tulemuslikuks salvestamiseks ja töötlemiseks.
Tähtsus
Suurandmetel pole palju tähendust.	Hadoop võib muuta Big-andmed sisukamaks ja on kasulik masinõppeks ning statistiliseks analüüsiks.
Ladustamine
Suurandmeid on raske talletada, kuna need sisaldavad mitmesuguseid andmeid, näiteks struktureeritud ja struktureerimata andmeid.	Hadoop kasutab Hadoopi hajutatud failisüsteemi (HDFS), mis võimaldab salvestada mitmesuguseid andmeid.
Juurdepääsetavus
Suurtele andmetele on raske juurde pääseda.	Hadoop võimaldab suurandmetele kiiremini juurde pääseda ja neid töödelda.

Kokkuvõte - suur Andmed vs Hadoop 

Andmed kasvavad kiiresti. Kõik valitsusasutused ja ettevõtlusorganisatsioonid koguvad andmeid. Andmete analüüsimine on äärmiselt väärtuslik. Ühest arvutist ei piisa suure hulga andmete salvestamiseks. Seda suurt hulka keerulisi andmeid nimetatakse suurandmeteks. Seetõttu saab Hadoopi abil suurandmeid jagada mõne sõlme vahel. Erinevus suurandmete ja Hadoopi vahel on see, et suurandmed on suures koguses keerulisi andmeid ja Hadoop on mehhanism suurandmete tõhusaks ja tulemuslikuks salvestamiseks..

Laadige alla Big Data vs Hadoopi PDF-versioon

Selle artikli PDF-versiooni saate alla laadida ja seda võrguühenduseta otstarbel kasutada tsitaatide märkuse kohaselt. Laadige siit alla PDF-versioon. Erinevus suurandmete ja Hadoopi vahel

Viide:

1. "Mis on suurandmed ja miks see on oluline." Mis on suurandmed? | SAS USA. Saadaval siin 
2.Punkt, õpetused. “Hadoop - suurte andmete ülevaade.” Õppematerjalide punkt, 15. august 2017. Saadaval siin 
3.Punkt, õpetused. „Suur andmeanalüütika ülevaade”. Õppematerjalide punkt, 15. august 2017. Saadaval siin 
4. "Mis vahe on suurandmetel ja Hadoopil?" Techopedia.com. Saadaval siin 
5.thippireddybharath. “Big Data ja Hadoopi kiire sissejuhatus.” YouTube, YouTube, 12. august 2014. Saadaval siin 

Pilt viisakalt:

1.'BigData 2267 × 1146 läbipaistv ': Camelia.boban - Enda töö, (CC BY-SA 3.0) Commonsi Wikimedia kaudu