الفرق بين البيانات الضخمة و Hadoop | البيانات الضخمة مقابل Hadoop

ما هي البيانات الضخمة؟

الإنترنت مليء بالبيانات ، وهذه البيانات متاحة بتنسيق منظم وغير منظم عبر الإنترنت. حجم البيانات التي يتم إنشاؤها كل يوم يساوي 2.5 كوينتيليون بايت من البيانات. غالبًا ما يشار إلى هذه المجموعة الضخمة من البيانات باسم البيانات الضخمة. تشير التقديرات إلى أنه سيتم إنشاء ما يقرب من 1.7 ميغا بايت من البيانات في الثانية بحلول عام 2020 بواسطة كل شخص على وجه الأرض.

مجموعة من مجموعة البيانات المعقدة جدًا والكبيرة ، والتي يصعب جدًا معالجتها وتخزينها باستخدام تطبيق معالجة البيانات التقليدي أو أدوات إدارة قواعد البيانات تسمى البيانات الضخمة. هناك العديد من الجوانب الصعبة في ذلك ، مثل تصور البيانات وتحليلها ونقلها ومشاركتها والبحث عنها وتخزينها وتنظيمها والتقاطها.

البيانات الضخمة متوفرة بثلاثة تنسيقات وهي:

• غير منظم : هذه هي البيانات التي ليست منظمة وليس من السهل تحليلها. ستتضمن هذه الأنواع من البيانات مخططات غير معروفة مثل ملفات الفيديو أو ملفات الصوت وما إلى ذلك.
• شبه منظم : هذا هو نوع البيانات التي يتم هيكلة بعضها ، والبعض الآخر ليس كذلك. لا يحتوي على تنسيق ثابت مثل JSON و XML وما إلى ذلك.
• منظم : هذه هي أفضل أنواع البيانات من حيث الهيكلة. يتم تنظيم البيانات بالكامل باستخدام مخطط ثابت مثل RDBMS ، مما يجعل من السهل معالجتها وتحليلها.

The 7's of Big Data

1. التنوع : تحتوي البيانات الضخمة على العديد من الأنواع المختلفة لتنسيق البيانات مثل رسائل البريد الإلكتروني والتعليقات والإعجابات والمشاركة ومقاطع الفيديو والتسجيلات الصوتية والنصوص ، إلخ.

2. السرعة : سرعة البيانات التي يتم إنشاؤها بها كل دقيقة في كل يوم هي سرعة هائلة. على سبيل المثال ، سينشئ مستخدمو Facebook 2.77 مليون مشاهدة للفيديو يوميًا و 31.25 مليون رسالة في المتوسط.

3. الحجم : اكتسبت البيانات الضخمة اسمها بشكل أساسي بسبب كمية البيانات التي يتم إنشاؤها كل ساعة. على سبيل المثال ، أنتجت شركة مثل WalMart 2.5 بيتابايت من البيانات من معاملات العملاء.

4. الصدق : يشير إلى عدم اليقين في البيانات الضخمة ، مما يعني مدى إمكانية الوثوق بالبيانات لاتخاذ القرار. غالبًا ما يشير إلى دقة البيانات التي تم جمعها وبالتالي يجعل البيانات الضخمة في بعض الأحيان غير موثوقة لاتخاذ أي نوع من القرار المثالي بمفرده.

5. القيمة : تشير إلى مغزى البيانات الضخمة ، مما يعني أن مجرد امتلاك البيانات الضخمة لا يعني أي شيء ما لم تتم معالجتها وتحليلها.

6. التقلب : يعني أن البيانات الضخمة هي نوع البيانات التي يتغير معناها باستمرار بمرور الوقت ، وليس لها معنى ثابت.

7. التصور : يعني سهولة الوصول إلى البيانات الضخمة وقراءتها. تعد سهولة قراءة البيانات الضخمة وإمكانية الوصول إليها أمرًا صعبًا للغاية نظرًا لحجمها الهائل وسرعتها.

ما هو Hadoop؟

Hadoop هو أحد أطر البرامج مفتوحة المصدر التي تُستخدم لمعالجة وتخزين مجموعات كبيرة من الأجهزة السلعية بطريقة موزعة. تم تطويره بواسطة نظام MapReduce وتم ترخيصه بموجب ترخيص Apache v2 ، والذي يطبق مفاهيم البرمجة الوظيفية. إنه واحد من أعلى مشاريع Apache وهو مكتوب بلغة برمجة Java.

Hadoop مقابل البيانات الكبيرة

يمكن استخدام Hadoop لتخزين جميع أنواع البيانات المهيكلة وشبه المهيكلة وغير المهيكلة ، بينما كانت قاعدة البيانات التقليدية قادرة فقط على تخزين البيانات المهيكلة ، وهو الاختلاف الرئيسي بين Hadoop وقاعدة البيانات التقليدية.

الفرق بين البيانات الضخمة و Hadoop

1. إمكانية الوصول : يمكن للمرء استخدام إطار عمل Hadoop لمعالجة البيانات والوصول إليها بمعدل أسرع عند مقارنتها بالأدوات الأخرى ، في حين أنه من الصعب الوصول إلى البيانات الضخمة.

2. التخزين : يتمتع Apache Hadoop HDFS بالقدرة على تخزين البيانات الضخمة ، ولكن من ناحية أخرى ، يصعب تخزين البيانات الضخمة لأنها غالبًا ما تأتي في شكل منظم وغير منظم.

3. الأهمية : يمكن لـ Hadoop معالجة البيانات الضخمة لجعلها أكثر أهمية ، ولكن البيانات الضخمة ليس لها قيمة من تلقاء نفسها حتى يمكن استخدامها لتحقيق بعض الأرباح بعد معالجة البيانات.

4. التعريف : Hadoop هو نوع من الإطار الذي يمكنه التعامل مع الحجم الهائل من البيانات الضخمة ومعالجتها ، في حين أن البيانات الضخمة هي مجرد حجم كبير من البيانات التي يمكن أن تكون في بيانات غير منظمة ومنظمة.

5. المطورون : سوف يقوم مطورو البيانات الضخمة فقط بتطوير تطبيقات في Pig و Hive و Spark و Map Reduce وما إلى ذلك ، بينما سيكون مطورو Hadoop مسؤولين بشكل أساسي عن الترميز الذي سيتم استخدامه لمعالجة البيانات.

6. النوع : البيانات الكبيرة هي نوع من المشاكل ليس لها معنى أو قيمة لها ما لم تتم معالجتها ، و Hadoop هو نوع من الحلول التي تحل المعالجة المعقدة للبيانات الضخمة.

7. الصدق : تعني مدى مصداقية البيانات. يمكن استخدام البيانات التي تتم معالجتها بواسطة Hadoop للمعالجة والتحليل والاستخدام لاتخاذ قرارات أفضل. ولكن من ناحية أخرى ، لا يمكن الاعتماد على البيانات الضخمة بالكامل لاتخاذ أي قرار مثالي لأنها تحتوي على العديد من أنواع التنسيق وحجم البيانات التي تجعلها بيانات منظمة غير مكتملة لتكون قادرة على المعالجة والفهم بكفاءة. يجعل البيانات الضخمة غير موثوقة تمامًا أو جديرة بالثقة لاتخاذ قرار مثالي.

8. الشركات التي تستخدم Hadoop والبيانات الضخمة: الشركات التي تستخدم Hadoop هي IBM و AOL و Amazon و Facebook و Yahoo وغيرها. ويستخدم Facebook البيانات الضخمة التي تولد 500 تيرابايت من البيانات كل يوم وصناعة الخطوط الجوية التي تنتج 10 تيرابايت من البيانات كل نصف ساعة. إجمالي البيانات المتولدة في العالم كل عام 2.5 كوينتيليون بايت من البيانات.

9. الطبيعة : البيانات الضخمة ذات طبيعة شاسعة وتحتوي على مجموعة متنوعة من المعلومات ، وسرعة عالية ، وحجم ضخم من البيانات. البيانات الضخمة ليست أداة ولكن Hadoop هي أداة. يتم التعامل مع البيانات الضخمة كأصل ، والذي يمكن أن يكون ذا قيمة ، في حين يتم التعامل مع Hadoop كبرنامج لإخراج القيمة من الأصل ، وهو الفرق الرئيسي بين Big Data و Hadoop.

البيانات الضخمة هي بيانات خام وغير مرتبة ، بينما تم تصميم Hadoop لإدارة ومعالجة البيانات الضخمة المعقدة والمعقدة. تشبه البيانات الضخمة مفهومًا للأعمال يستخدم للإشارة إلى مجموعة متنوعة وحجم كبير من مجموعات البيانات ، لكن Hadoop هو مجرد بنية تحتية تقنية أخرى لتحليل هذه المجموعات الضخمة من البيانات وإدارتها وتخزينها بكميات كبيرة.

10. التمثيل : البيانات الضخمة مثل المظلة التي تمثل مجموعة من التقنيات في العالم ، في حين أن Hadoop يمثل فقط أحد الأطر العديدة التي تنفذ مبادئ البيانات الضخمة للمعالجة.

11. السرعة : سرعة البيانات الضخمة بطيئة جدًا جدًا وخاصة بالمقارنة مع Hadoop. يمكن لبرنامج Hadoop معالجة البيانات بشكل أسرع نسبيًا.

12. مجموعة التطبيقات : البيانات الضخمة لها مجموعة واسعة من الاستخدامات في العديد من قطاعات الأعمال مثل البنوك والتمويل وتكنولوجيا المعلومات وصناعة التجزئة والاتصالات والنقل والرعاية الصحية. يستخدم Hadoop في حل ثلاثة أنواع أساسية من المكونات ، وهي YARN لإدارة موارد المجموعة ، و MapReduce للمعالجة المتوازية ، و HDFS لتخزين البيانات.

13. التحديات : بالنسبة للبيانات الضخمة ، وتأمين البيانات الضخمة ، ومعالجة البيانات ذات الأحجام الضخمة ، وتخزين البيانات ذات الأحجام الضخمة يمثل تحديًا كبيرًا للغاية ، في حين أن Hadoop لا يعاني من تلك الأنواع من المشاكل التي تواجهها البيانات الضخمة.

14. قابلية الإدارة : إدارة Hadoop سهلة للغاية لأنها تشبه أداة أو برنامج يمكن برمجته. لكن البيانات الضخمة ليس من السهل إدارتها أو التعامل معها حيث يطلق عليها اسم البيانات الضخمة ويرجع ذلك أساسًا إلى مقدار مجموعة البيانات وكميتها وحجمها وتنوعها. من الصعب إدارة ومعالجة هذا النوع من البيانات ولا يمكن القيام به إلا من قبل الشركات الكبيرة ذات الموارد الكبيرة.

15. التطبيقات : يمكن استخدام البيانات الضخمة للتنبؤ بالطقس ، ومنع الهجمات الإلكترونية ، والسيارة ذاتية القيادة من Google ، والبحوث والعلوم ، وبيانات الاستشعار ، وتحليلات النص ، واكتشاف الاحتيال ، وتحليل المشاعر ، وما إلى ذلك. يمكن استخدام Hadoop للتعامل مع المعقد البيانات بسهولة وبسرعة ، ومعالجة البيانات في الوقت الفعلي لاتخاذ القرار وتحسين العمليات التجارية.

خاتمة

إذا كنت مهتمًا بمعرفة المزيد عن البيانات الضخمة ، فراجع دبلومة PG في تخصص تطوير البرمجيات في برنامج البيانات الضخمة المصمم للمهنيين العاملين ويوفر أكثر من 7 دراسات حالة ومشاريع ، ويغطي 14 لغة وأدوات برمجة ، وتدريب عملي عملي ورش العمل ، أكثر من 400 ساعة من التعلم الصارم والمساعدة في التوظيف مع الشركات الكبرى.

تعلم دورات تطوير البرمجيات عبر الإنترنت من أفضل الجامعات في العالم. اربح برامج PG التنفيذية أو برامج الشهادات المتقدمة أو برامج الماجستير لتتبع حياتك المهنية بشكل سريع.