Unterschied zwischen Big Data und Hadoop | Big Data gegen Hadoop

Was ist Big Data?

Das Internet ist voller Daten, und diese Daten sind in strukturiertem und unstrukturiertem Format online verfügbar. Die Größe der täglich generierten Daten entspricht 2,5 Billionen Bytes an Daten. Dieser riesige Datensatz wird oft als Big Data bezeichnet. Schätzungen zufolge werden bis zum Jahr 2020 fast 1,7 Megabyte an Daten pro Sekunde von jedem Menschen auf der Erde generiert.

Eine sehr komplexe und große Sammlung von Datensätzen, die mit herkömmlichen Datenverarbeitungsanwendungen oder Datenbankverwaltungstools nur sehr schwer zu verarbeiten und zu speichern sind, werden als Big Data bezeichnet. Es gibt viele herausfordernde Aspekte, wie das Visualisieren von Daten, Analysieren, Übertragen, Teilen, Suchen, Speichern, Kuratieren, Erfassen.

Big Data ist in drei Formaten verfügbar, und zwar:

• Unstrukturiert : Dies sind die Daten, die nicht strukturiert und nicht einfach zu analysieren sind. Diese Datentypen enthalten unbekannte Schemas wie Videodateien oder Audiodateien usw.
• Halbstrukturiert : Dies sind die Datentypen, bei denen einige strukturiert sind und andere nicht. Es hat kein festes Format wie JSON, XML usw.
• Strukturiert : Dies sind die besten Datentypen in Bezug auf die Strukturierung. Die Daten sind vollständig mit einem festen Schema wie RDBMS organisiert, was die Verarbeitung und Analyse erleichtert.

Die 7 Vs von Big Data

1. Vielfalt : Big Data hat viele verschiedene Arten von Datenformaten wie E-Mails, Kommentare, Likes, Teilen, Videos, Audios, Text usw

2. Geschwindigkeit : Die Geschwindigkeit von Daten, mit der sie jede Minute an jedem einzelnen Tag generiert werden, ist enorm. Beispielsweise generieren Facebook-Nutzer durchschnittlich 2,77 Millionen Aufrufe des Videos pro Tag und 31,25 Millionen Nachrichten.

3. Volumen : Big Data hat seinen Namen hauptsächlich wegen der Menge an Daten, die jede Stunde erzeugt werden. Beispielsweise generierte ein Unternehmen wie WalMart 2,5 Petabyte an Daten aus den Transaktionen von Kunden.

4. Wahrhaftigkeit : Bezieht sich auf die Ungewissheit der Big Data, was bedeutet, wie sehr den Daten für die Entscheidungsfindung vertraut werden kann. Es bezieht sich oft auf die Genauigkeit der gesammelten Daten und macht Big Data daher manchmal unzuverlässig, um allein eine perfekte Entscheidung zu treffen.

5. Wert : Es bezieht sich auf die Bedeutung von Big Data, was bedeutet, dass Big Data nur dann nichts bedeutet, wenn es verarbeitet und analysiert wird.

6. Variabilität : Dies bedeutet, dass Big Data die Art von Daten ist, deren Bedeutung sich im Laufe der Zeit ständig ändert, und es gibt keine feste Bedeutung dafür.

7. Visualisierung : Es bedeutet die Zugänglichkeit und Lesbarkeit von Big Data. Die Lesbarkeit und Zugänglichkeit von Big Data ist aufgrund der enormen Menge und Geschwindigkeit sehr schwierig.

Was ist Hadoop?

Hadoop ist eines der Open-Source-Software-Frameworks, das für die verteilte Verarbeitung und Speicherung großer Cluster von Standardhardware verwendet wird. Es wurde vom MapReduce-System entwickelt und ist unter der Apache v2-Lizenz lizenziert, die die Konzepte der funktionalen Programmierung anwendet. Es ist eines der Apache-Projekte auf höchstem Niveau und in der Programmiersprache Java geschrieben.

Hadoop vs. Big Data

Hadoop kann verwendet werden, um alle Arten von strukturierten, halbstrukturierten und unstrukturierten Daten zu speichern, während traditionelle Datenbanken nur strukturierte Daten speichern konnten, was der Hauptunterschied zwischen Hadoop und traditionellen Datenbanken ist.

Unterschied zwischen Big Data und Hadoop

1. Zugänglichkeit : Man kann das Hadoop-Framework verwenden, um die Daten im Vergleich zu anderen Tools schneller zu verarbeiten und darauf zuzugreifen, während es schwierig ist, auf Big Data zuzugreifen.

2. Speicher : Apache Hadoop HDFS kann Big Data speichern, aber andererseits ist Big Data sehr schwierig zu speichern, da es oft in unstrukturierter und strukturierter Form vorliegt.

3. Bedeutung : Hadoop kann Big Data verarbeiten, um es aussagekräftiger zu machen, aber Big Data allein hat keinen Wert, bis es verwendet werden kann, um nach der Verarbeitung der Daten einen gewissen Gewinn zu erzielen.

4. Definition : Hadoop ist eine Art Framework, das die riesige Menge an Big Data handhaben und verarbeiten kann, während Big Data nur ein großes Datenvolumen ist, das in unstrukturierten und strukturierten Daten enthalten sein kann.

5. Entwickler : Big-Data-Entwickler werden nur Anwendungen in Pig, Hive, Spark, Map Reduce usw. entwickeln, während die Hadoop-Entwickler hauptsächlich für die Codierung verantwortlich sind, die zur Verarbeitung der Daten verwendet wird.

6. Typ : Big Data ist ein Problemtyp, der keine Bedeutung oder keinen Wert hat, wenn er nicht verarbeitet wird, und Hadoop ist ein Lösungstyp, der die komplexe Verarbeitung riesiger Daten löst.

7. Wahrhaftigkeit : Es bedeutet, wie vertrauenswürdig die Daten sind. Die von Hadoop verarbeiteten Daten können zur Verarbeitung, Analyse und Nutzung für eine bessere Entscheidungsfindung verwendet werden. Aber auf der anderen Seite kann man sich nicht vollständig auf Big Data verlassen, um eine perfekte Entscheidung zu treffen, da es so viele verschiedene Formate und Datenmengen gibt, dass es unvollständig strukturierte Daten gibt, um sie effizient verarbeiten und verstehen zu können. Es macht Big Data nicht ganz zuverlässig oder vertrauenswürdig, um eine perfekte Entscheidung zu treffen.

8. Unternehmen, die Hadoop und Big Data verwenden: Die Unternehmen, die Hadoop verwenden, sind IBM, AOL, Amazon, Facebook, Yahoo usw. Big Data wird von Facebook verwendet, das täglich 500 TB Daten generiert, und von der Luftfahrtindustrie, die produziert 10 TB Daten pro halbe Stunde. Die Gesamtdaten, die jedes Jahr weltweit generiert werden, belaufen sich auf 2,5 Quintillionen Datenbytes.

9. Natur : Big Data ist von Natur aus riesig mit einer großen Vielfalt an Informationen, einer hohen Geschwindigkeit und einem riesigen Datenvolumen. Big Data ist kein Werkzeug, aber Hadoop ist ein Werkzeug. Big Data wird wie ein Vermögenswert behandelt, der wertvoll sein kann, während Hadoop wie ein Programm behandelt wird, um den Wert aus dem Vermögenswert herauszuholen, was der Hauptunterschied zwischen Big Data und Hadoop ist.

Big Data ist unsortiert und roh, während Hadoop darauf ausgelegt ist, komplizierte und anspruchsvolle Big Data zu verwalten und zu handhaben. Big Data ist eher ein Begriff für Unternehmen, der verwendet wird, um eine große Vielfalt und Menge von Datensätzen zu bezeichnen, aber Hadoop ist nur eine weitere Technologieinfrastruktur zum Analysieren, Verwalten und Speichern dieser riesigen Datensätze in großen Mengen.

10. Repräsentation : Big Data ist wie ein Regenschirm, der die Sammlung von Technologien in der Welt darstellt, während Hadoop nur eines der vielen Frameworks darstellt, die Big-Data-Prinzipien für die Verarbeitung implementieren.

11. Geschwindigkeit : Die Geschwindigkeit von Big Data ist sehr, sehr langsam und besonders im Vergleich zu Hadoop. Hadoop kann die Daten vergleichsweise schneller verarbeiten.

12. Anwendungsbereich : Big Data hat ein breites Anwendungsspektrum in vielen Unternehmensbereichen wie Banken und Finanzen, Informationstechnologie, Einzelhandel, Telekommunikation, Transport und Gesundheitswesen. Hadoop wird verwendet, um hauptsächlich drei Arten von Komponenten zu lösen, nämlich YARN für das Cluster-Ressourcenmanagement, MapReduce für die parallele Verarbeitung und HDFS für die Datenspeicherung.

13. Herausforderungen : Für Big Data ist das Sichern von Big Data, das Verarbeiten von Daten riesiger Mengen und das Speichern von Daten riesiger Mengen eine sehr große Herausforderung, während Hadoop nicht diese Art von Problemen hat, mit denen Big Data konfrontiert ist.

14. Verwaltbarkeit : Die Verwaltung von Hadoop ist sehr einfach, da es wie ein Tool oder Programm ist, das programmiert werden kann. Aber Big Data ist nicht so einfach zu verwalten oder zu handhaben, da es hauptsächlich wegen der Menge, Menge, des Volumens und der Vielfalt der Datensätze als Big Data bezeichnet wird. Die Verwaltung und Verarbeitung dieser Art von Daten ist eine Herausforderung und kann nur von großen Unternehmen mit großen Ressourcen durchgeführt werden.

15. Anwendungen : Big Data kann für Wettervorhersagen, die Verhinderung von Cyberangriffen, das selbstfahrende Auto von Google, Forschung und Wissenschaft, Sensordaten, Textanalyse, Betrugserkennung, Stimmungsanalyse usw. verwendet werden. Hadoop kann verwendet werden, um komplexe Daten zu verarbeiten Daten einfach und schnell, Verarbeitung von Daten in Echtzeit für die Entscheidungsfindung und Optimierung von Geschäftsprozessen.

Fazit

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