και είναι οι δύο πιο γνωστοί όροι που χρησιμοποιούνται αυτήν τη στιγμή. Και οι δύο αλληλοσυνδέονται με τρόπο που χωρίς τη χρήση του Hadoop, δεν είναι δυνατή η επεξεργασία Big Data. Σε αυτό το άρθρο, θα σας δώσω μια σύντομη εικόνα για τα Big Data εναντίον Hadoop.
Τα παρακάτω θέματα καλύπτονται σε αυτό το άρθρο:
- Εισαγωγή στα Big Data
- Τι είναι το Big Data Analytics;
- Εισαγωγή στο Hadoop
- Big Data vs Hadoop: Διαφορά μεταξύ Big Data και Hadoop
Ας αρχίσουμε!
Εισαγωγή στα Big Data
Μεγάλα δεδομένα είναι ένας όρος που χρησιμοποιείται για μια συλλογή συνόλων δεδομένων που είναι μεγάλα και περίπλοκα, η οποία είναι δύσκολο να αποθηκευτεί και να επεξεργαστεί χρησιμοποιώντας διαθέσιμα εργαλεία διαχείρισης βάσεων δεδομένων ή παραδοσιακές εφαρμογές επεξεργασίας δεδομένων. Η πρόκληση περιλαμβάνει την καταγραφή, επιμέλεια, αποθήκευση, αναζήτηση, κοινή χρήση, μεταφορά, ανάλυση και οπτικοποίηση αυτών των δεδομένων.
Οι τρεις διαφορετικές μορφές μεγάλων δεδομένων είναι:
Δομημένος: Οργανωμένη μορφή δεδομένων με ένα σταθερό σχήμα. Π.χ .: RDBMS
Ημι-δομημένο: Μερικώς οργανωμένα δεδομένα που δεν έχουν σταθερή μορφή. Π.χ .: XML, JSON
Μη δομημένο: Μη οργανωμένα δεδομένα με άγνωστο σχήμα. Π.χ .: Ήχος, αρχεία βίντεο κ.λπ.
χρησιμοποιώντας r για μηχανική μάθηση
Λοιπόν, τώρα που γνωρίζετε τι είναι μεγάλα δεδομένα, ας καταλάβουμε τώρα τι είναι τα μεγάλα αναλυτικά δεδομένα.
Τι είναι το Big Data Analytics;
Βασικα, Big Data Analytics χρησιμοποιείται σε μεγάλο βαθμό από εταιρείες για να διευκολύνουν την ανάπτυξη και την ανάπτυξή τους. Αυτό συνεπάγεται κυρίως την εφαρμογή διαφόρων αλγορίθμων εξόρυξης δεδομένων στο δεδομένο σύνολο δεδομένων, οι οποίοι στη συνέχεια θα τους βοηθήσουν στην καλύτερη λήψη αποφάσεων.Υπάρχουν πολλά εργαλεία για την επεξεργασία Big Data όπως , , Κυψέλη , Κασσάνδρα , , Κάφκα , κ.λπ. ανάλογα με τις απαιτήσεις του οργανισμού.
Μεταξύ αυτών, το Hadoop χρησιμοποιείται ευρέως. Ας δούμε τι είναι το Hadoop και πώς είναι χρήσιμο.
Εισαγωγή στο Hadoop
είναι ένα πλαίσιο λογισμικού ανοιχτού κώδικα που χρησιμοποιείται για την αποθήκευση και επεξεργασία Big Data με κατανεμημένο τρόπο σε μεγάλες ομάδες υλικού εξοπλισμού. Το Hadoop έχει άδεια χρήσης με την άδεια Apache v2.Το Hadoop αναπτύχθηκε, με βάση το χαρτί που γράφτηκε από την Google στο σύστημα και εφαρμόζει έννοιες του λειτουργικού προγραμματισμού. Το Hadoop είναι γραμμένο στη γλώσσα προγραμματισμού Java και συγκαταλέγεται μεταξύ των έργων Apache υψηλότερου επιπέδου. Αν θέλετε να μάθετε περισσότερα για το Hadoop, τότε παρακαλούμε να κάνετε check out .
Τώρα που γνωρίζετε τα βασικά στοιχεία του Big Data και του Hadoop, ας προχωρήσουμε περαιτέρω και κατανοήστε τη διαφορά μεταξύ Big Data και Hadoop
Big Data vs Hadoop: Ποια είναι η διαφορά μεταξύ Big Data και Hadoop;
| Χαρακτηριστικά | Μεγάλα δεδομένα | Χάδοπ |
Ορισμός | Το Big Data αναφέρεται σε μεγάλο όγκο δομημένων και μη δομημένων δεδομένων. | Το Hadoop είναι ένα πλαίσιο χειρισμού και επεξεργασίας αυτού του μεγάλου όγκου δεδομένων Big |
Σημασία | Το Big Data δεν έχει σημασία μέχρι να υποβληθεί σε επεξεργασία και να χρησιμοποιηθεί για τη δημιουργία εσόδων. | Είναι ένα εργαλείο που κάνει τα μεγάλα δεδομένα πιο νόημα με την επεξεργασία των δεδομένων. |
Αποθήκευση | Είναι πολύ δύσκολο να αποθηκεύσετε μεγάλα δεδομένα επειδή διατίθενται σε δομημένη και μη δομημένη μορφή. | Το Apache Hadoop HDFS είναι ικανό να αποθηκεύει μεγάλα δεδομένα. |
Προσιτότητα | Όσον αφορά την πρόσβαση στα μεγάλα δεδομένα, είναι πολύ δύσκολο. | Το πλαίσιο Hadoop σάς επιτρέπει να έχετε πρόσβαση και να επεξεργάζεστε τα δεδομένα πολύ γρήγορα σε σύγκριση με άλλα εργαλεία. |
Λοιπόν, αυτό αφορούσε τη σημαντική σύγκριση μεταξύ Big Data και Hadoop. Εάν θέλετε να αποκτήσετε περισσότερες πληροφορίες σχετικά με τα Big Data και Hadoop και ποια είναι τα χαρακτηριστικά του πλαισίου, μπορείτε να το δείτε Big DataTutorial .
Αυτό το ιστολόγιο μας φέρνει στο τέλος αυτού του άρθρου σχετικά με τα Big Data εναντίον Hadoop. Ελπίζω ότι αυτό το ιστολόγιο ήταν ενημερωτικό και προστιθέμενη αξία στις γνώσεις σας.
Τώρα που έχετε κατανοήσει το Hadoop και τα χαρακτηριστικά του, ρίξτε μια ματιά στο από την Edureka, μια αξιόπιστη διαδικτυακή εταιρεία εκμάθησης με δίκτυο περισσότερων από 250.000 ικανοποιημένων μαθητών σε όλο τον κόσμο. Το εκπαιδευτικό πρόγραμμα Edureka Big Data Hadoop Certification βοηθά τους μαθητές να γίνουν ειδικοί σε HDFS, Νήματα, MapReduce, Pig, Hive, HBase, Oozie, Flume και Sqoop χρησιμοποιώντας περιπτώσεις χρήσης σε πραγματικό χρόνο σε τομείς Retail, Social Media, Aviation, Tourism, Finance.
Έχετε μια ερώτηση για εμάς; Παρακαλώ αναφέρετέ το στην ενότητα σχολίων αυτού του άρθρου στο blog 'Big Data vs Hadoop' και θα επικοινωνήσουμε μαζί σας.