Peamine erinevus – suurandmed vs Hadoop
Andmeid kogutakse laialdaselt üle kogu maailma. Seda suurt andmemahtu nimetatakse suurandmeteks või suurandmeteks ja seda ei saa tavaliste salvestusseadmetega töödelda. Selle probleemi lahendamiseks saab kasutada Hadoopi tarkvararaamistikku, mis on Apache Software Foundationi avatud lähtekoodiga raamistik. Peamine erinevus suurandmete ja Hadoopi vahel on see, et suurandmed on suur hulk keerulisi andmeid, samas kui Hadoop on mehhanism suurandmete tõhusaks ja tõhusaks salvestamiseks.
Mis on suurandmed?
Andmeid toodetakse iga päev ja suurtes kogustes. Oluline on kogutud andmed vastav alt talletada ja paremate tulemuste saamiseks analüüsida. Google ja Facebook koguvad iga päev tohutul hulgal andmeid. Andmete korrastamine ja analüüsimine võib organisatsioonile kasu tuua. Pangas on oluline analüüsida andmeid, et mõista kliendiinfot, tehinguid, kliendiprobleeme. Nende andmete analüüsimine ja lahenduste väljatöötamine suurendab kasumit. See näitab, et andmed mängivad organisatsiooni tõhusaks ja tulemuslikuks tööks üliolulist rolli. Kuna andmed kasvavad kiiresti, ei piisa relatsiooniandmebaasidest või tavalistest salvestusseadmetest. Sellist suurt andmekogu, mida on raske salvestada ja töödelda, võib nimetada suurandmeteks või suurandmeteks.
Suurandmed
Suurandmetel on kolm omadust. Need on maht, kiirus ja mitmekesisus. Esiteks on suurandmed suur andmemaht. Nende andmete maht võib olla gigabaiti, terabaiti või isegi rohkem. Teine omadus on kiirus. See on andmete genereerimise kiirus. See on oluline omadus keskkonnamuutuste analüüsimisel ja lennukite tuvastamisel. Andmed peaksid sellistes olukordades olema täpsed ja pidevad. See on reaalajas otsuste tegemisel märkimisväärne tegur. Teine peamine omadus on mitmekesisus, mis kirjeldab andmete tüüpi. Andmed võivad olla tekstivormingus, video-, heli-, pildi-, XML-vormingus, anduriandmed jne.
Mis on Hadoop?
See on Apache Software Foundationi avatud lähtekoodiga raamistik suurandmete salvestamiseks hajuskeskkonda, et neid paralleelselt töödelda. Sellel on tõhus andmetöötlusmehhanismiga jaotussalvestusruum. Hadoopi salvestussüsteem on tuntud kui Hadoop Distributed File System (HDFS). See jagab andmed mõne masina vahel. Hadoop järgib ülem-alluv arhitektuuri. Ülemsõlme nimetatakse nimisõlmeks ja alamsõlme nimetatakse andmesõlmedeks. Andmed jaotatakse kõigi andmesõlmede vahel.
Peamist algoritmi, mida Hadoopis andmete töötlemiseks kasutatakse, nimetatakse Map Reduce. Kaardi vähendamise programme kasutades saab töid saata alamsõlmedesse. Kaardi vähendamise programmide kirjutamise vaikekeel on Java, kuid kasutada saab ka teisi keeli. Andmesõlmed või alamsõlmed täidavad analüüsiülesande ja saadavad tulemuse tagasi ülemsõlmele/nimesõlmele. Ülemsõlmel/nimesõlmel on tööjälgija, et käivitada alamsõlmedes kaardivähendustöid. Slave-sõlmedel/andmesõlmedel on tegumijälgija, mis viib andmete analüüsi lõpule ja saadab tulemuse tagasi põhisõlme.
Hadoopi arhitektuur
Hadoopil on mõned eelised. See vähendab kulusid, andmete keerukust ja suurendab tõhusust. Hadoopi klastrisse on lihtne lisada teist masinat.
Mis on suurandmete ja Hadoopi sarnasus?
Nii suurandmed kui ka Hadoop on seotud suurte andmehulkadega
Mis vahe on suurandmetel ja Hadoopil?
Big Data vs Hadoop |
|
| Suurandmed on suur kompleks keerulisi ja erinevaid andmeid, mida on raske salvestada ja traditsiooniliste salvestusmeetodite abil analüüsida. | Hadoop on tarkvararaamistik suurandmete tõhusaks ja tõhusaks salvestamiseks ja töötlemiseks. |
| Tähtsus | |
| Suurandmetel pole erilist tähendust. | Hadoop võib muuta suurandmed tähendusrikkamaks ning on kasulik masinõppe ja statistilise analüüsi jaoks. |
| Salvestusruum | |
| Suurandmeid on raske salvestada, kuna need koosnevad mitmesugustest andmetest, näiteks struktureeritud ja struktureerimata andmetest. | Hadoop kasutab Hadoopi hajutatud failisüsteemi (HDFS), mis võimaldab salvestada mitmesuguseid andmeid. |
| Juurdepääsetavus | |
| Suurandmetele juurdepääs on raske. | Hadoop võimaldab suurtele andmetele kiiremini juurde pääseda ja neid töödelda. |
Kokkuvõte – suurandmed vs Hadoop
Andmed kasvavad kiiresti. Kõik valitsus- ja äriorganisatsioonid 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 jagada suurandmeid mõne sõlme vahel. Suurandmete ja Hadoopi erinevus seisneb selles, et suurandmed on suur hulk keerulisi andmeid ja Hadoop on mehhanism suurandmete tõhusaks ja tõhusaks salvestamiseks.
Laadige alla Big Data vs Hadoop PDF-versioon
Saate alla laadida selle artikli PDF-versiooni ja kasutada seda võrguühenduseta kasutamiseks vastav alt tsitaadi märkusele. Laadige PDF-versioon alla siit Big Data ja Hadoopi erinevus
