Care este diferența dintre Big Data și Hadoop?

Big Data și Hadoop sunt cei mai populari doi termeni recent. În acest articol, vă voi oferi o scurtă perspectivă asupra Big Data vs Hadoop și care sunt diferențele dintre ele.

și sunt cei mai cunoscuți doi termeni folosiți în prezent. Ambele sunt legate între ele într-un mod în care fără utilizarea Hadoop, Big Data nu poate fi procesată. În acest articol, vă voi oferi o scurtă perspectivă asupra Big Data vs Hadoop.

Subiectele de mai jos sunt tratate în acest articol:





Să începem!

Introducere în Big Data

Date mare este un termen utilizat pentru o colecție de seturi de date care sunt mari și complexe, care este dificil de stocat și procesat folosind instrumentele disponibile de gestionare a bazelor de date sau aplicațiile tradiționale de procesare a datelor. Provocarea include captarea, curatarea, stocarea, căutarea, partajarea, transferul, analiza și vizualizarea acestor date.



Cele trei formate diferite de date mari sunt:

  1. Structurat: Format de date organizat cu o schemă fixă. Ex: RDBMS

  2. Semi-structurat: Date parțial organizate care nu au un format fix. Ex: XML, JSON



  3. Nestructurat: Date neorganizate cu o schemă necunoscută. Ex: fișiere audio, video etc.

    cum se începe aws cli

Deci, acum că știți ce este big data, să înțelegem acum ce este analiza big data.

Ce este Big Data Analytics?

Pe scurt, Analize Big Data este utilizat în mare măsură de companii pentru a le facilita creșterea și dezvoltarea. Aceasta implică în principal aplicarea diferiților algoritmi de extragere a datelor pe setul dat de date, ceea ce îi va ajuta apoi la luarea mai bună a deciziilor.Există mai multe instrumente pentru procesarea Big Data, cum ar fi , , Stup , Cassandra , , Kafka , etc., în funcție de cerințele organizației.

Instrumente Big Data - Big Data vs Hadoop - Edureka


Dintre acestea, Hadoop este utilizat pe scară largă. Să vedem ce este Hadoop și cum este util.

Introducere în Hadoop

este un cadru software open-source utilizat pentru stocarea și procesarea Big Data într-o manieră distribuită pe clustere mari de hardware de marfă. Hadoop este licențiat sub licența Apache v2.Hadoop a fost dezvoltat, pe baza lucrării scrise de Google pe sistem și aplică concepte de programare funcțională. Hadoop este scris în limbajul de programare Java și se clasează printre proiectele Apache de cel mai înalt nivel. Dacă doriți să aflați mai multe despre Hadoop, verificați cu amabilitate .

Acum că cunoașteți noțiunile de bază ale Big Data și Hadoop, să mergem mai departe și să înțelegem diferența dintre Big Data și Hadoop

Big Data vs Hadoop: Care este diferența dintre Big Data și Hadoop?

CaracteristiciDate mareHadoop

Definiție

Big Data se referă la un volum mare de date atât structurate cât și nestructurate.Hadoop este un cadru pentru gestionarea și procesarea acestui volum mare de date mari

Semnificaţie

Big Data nu are nicio semnificație până când nu este procesată și utilizată pentru a genera venituri.Este un instrument care face ca datele mari să fie mai semnificative prin procesarea datelor.

Depozitare

Este foarte dificil să stochezi date mari deoarece vine într-o formă structurată și nestructurată.Apache Hadoop HDFS este capabil să stocheze date mari.

Accesibilitate

Când vine vorba de accesarea datelor mari, este foarte dificil.Cadrul Hadoop vă permite să accesați și să procesați datele foarte rapid în comparație cu alte instrumente.

Deci, asta a fost vorba despre comparația majoră dintre Big Data și Hadoop. Dacă doriți să obțineți mai multe informații despre Big Data și Hadoop și care sunt caracteristicile cadrului, puteți verifica acest lucru Tutorial Big Data .

Acest blog ne aduce la sfârșitul acestui articol despre Big Data vs Hadoop. Sper că acest blog a fost informativ și a adăugat valoare la cunoștințele dvs.

Acum că ați înțeles Hadoop și caracteristicile sale, verificați de Edureka, o companie de învățare online de încredere, cu o rețea de peste 250.000 de elevi mulțumiți răspândiți pe tot globul. Cursul Edureka Big Data Hadoop Certification Training îi ajută pe cursanți să devină experți în HDFS, Yarn, MapReduce, Pig, Hive, HBase, Oozie, Flume și Sqoop folosind cazuri de utilizare în timp real în domeniul Retail, Social Media, Aviație, Turism, Finanțe.

Ai o întrebare pentru noi? Vă rugăm să o menționați în secțiunea de comentarii a acestui articol de pe blogul „Big Data vs Hadoop” și vă vom răspunde.