ir yra du žinomiausi šiuo metu vartojami terminai. Abi yra susijusios tarpusavyje taip, kad nenaudojant „Hadoop“, „Big Data“ negalima apdoroti. Šiame straipsnyje aš jums pateiksiu trumpą įžvalgą apie „Big Data vs Hadoop“.
Šiame straipsnyje aptariamos šios temos:
- „Big Data“ įvadas
- Kas yra „Big Data Analytics“?
- Hadoopo įvadas
- „Big Data“ ir „Hadoop“: skirtumas tarp „Big Data“ ir „Hadoop“
Pradėkime!
„Big Data“ įvadas
Dideli duomenys yra terminas, vartojamas didelių ir sudėtingų duomenų rinkinių rinkiniui, kurį sunku saugoti ir apdoroti naudojant turimas duomenų bazių valdymo priemones ar tradicines duomenų apdorojimo programas. Iššūkis apima šių duomenų fiksavimą, tvarkymą, saugojimą, paiešką, dalijimąsi, persiuntimą, analizavimą ir vizualizavimą.
Trys skirtingi didžiųjų duomenų formatai yra šie:
Struktūrinis: Sutvarkytas duomenų formatas su fiksuota schema. Pvz .: RDBMS
Pusiau struktūrinis: Iš dalies sutvarkyti duomenys, kurie nėra fiksuoto formato. Pvz .: XML, JSON
Nestruktūruotas: Neorganizuoti duomenys su nežinoma schema. Pvz .: garso, vaizdo failai ir kt.
kaip išeiti iš java metodo
Taigi, dabar, kai žinote, kas yra didieji duomenys, supraskime, kas yra didžiųjų duomenų analizė.
Kas yra „Big Data Analytics“?
Iš esmės, Didžiųjų duomenų analizė dažniausiai įmonės naudoja savo augimui ir plėtrai palengvinti. Tai iš esmės apima įvairių duomenų gavybos algoritmų taikymą tam tikram duomenų rinkiniui, o tai padės jiems geriau priimti sprendimus.Yra keli „Big Data“ apdorojimo įrankiai, pvz , , Avilys , Kasandra , , Kafka ir t. t., atsižvelgiant į organizacijos reikalavimus.
Tarp jų Hadoopas yra plačiai naudojamas. Pažiūrėkime, kas yra Hadoopas ir kuo jis naudingas.
Hadoopo įvadas
yra atviro kodo programinės įrangos sistema, naudojama paskirstytiems didiesiems duomenims saugoti ir apdoroti dideliuose prekių aparatūros klasteriuose. „Hadoop“ yra licencijuota pagal „Apache v2“ licenciją.'Hadoop' buvo sukurtas remiantis 'Google' parašytu dokumentu sistema ir ji taiko funkcinio programavimo koncepcijas. „Hadoop“ yra parašytas „Java“ programavimo kalba ir priskiriamas prie aukščiausio lygio „Apache“ projektų. Jei norite sužinoti daugiau apie „Hadoop“, maloniai patikrinkite .
Dabar, kai žinote „Big Data“ ir „Hadoop“ pagrindus, eikime toliau ir supraskime skirtumą tarp „Big Data“ ir „Hadoop“
„Big Data“ ir „Hadoop“: Kuo skiriasi „Big Data“ ir „Hadoop“?
| funkcijos | Dideli duomenys | Hadoopas |
Apibrėžimas | Didieji duomenys reiškia didelę struktūrizuotų ir nestruktūruotų duomenų apimtį. | „Hadoop“ yra sistema, skirta tvarkyti ir apdoroti šią didelę didelių duomenų apimtį |
Reikšmė | Didieji duomenys neturi jokios reikšmės, kol jie nėra apdorojami ir naudojami siekiant gauti pajamų. | Tai įrankis, kuris didelius duomenis įprasmina apdorodamas duomenis. |
Sandėliavimas | Labai sunku saugoti didelius duomenis, nes jie pateikiami struktūrizuota ir nestruktūruota forma. | „Apache Hadoop HDFS“ gali saugoti didelius duomenis. |
Prieinamumas | Kalbant apie prieigą prie didžiųjų duomenų, tai yra labai sunku. | „Hadoop“ sistema leidžia prieiti prie duomenų ir juos apdoroti labai greitai, palyginti su kitais įrankiais. |
Taigi, viskas buvo apie pagrindinį „Big Data“ ir „Hadoop“ palyginimą. Jei norite gauti daugiau įžvalgų apie „Big Data“ ir „Hadoop“ ir kokias yra sistemos ypatybes, galite tai patikrinti „Big DataTutorial“ .
Šis tinklaraštis pateikia mums šio straipsnio apie „Big Data vs Hadoop“ pabaigą. Tikiuosi, kad šis tinklaraštis buvo informatyvus ir suteikė pridėtinės vertės jūsų žinioms.
kaip nustatyti "classpath" Java sistemoje "Windows 10"
Dabar, kai supratote „Hadoop“ ir jo ypatybes, patikrinkite sukūrė „Edureka“ - patikima internetinė mokymosi įmonė, turinti daugiau nei 250 000 patenkintų besimokančiųjų tinklą. „Edureka Big Data Hadoop“ sertifikavimo mokymo kursai padeda besimokantiesiems tapti HDFS, verpalų, „MapReduce“, „Pig“, „Hive“, „HBase“, „Oozie“, „Flume“ ir „Sqoop“ ekspertais, naudojant realaus laiko naudojimo atvejus mažmeninės prekybos, socialinės žiniasklaidos, aviacijos, turizmo, finansų srityse.
Turite mums klausimą? Prašau tai paminėti šio straipsnio komentarų skiltyje „Big Data vs Hadoop“ tinklaraštyje ir mes su jumis susisieksime.