ビッグデータとHadoopの違い| ビッグデータとHadoop

ビッグデータとは何ですか？

インターネットはデータでいっぱいであり、これらのデータは構造化および非構造化形式でオンラインで入手できます。 毎日生成されるデータのサイズは、2.5Quintillionバイトのデータに相当します。 この大量のデータセットは、ビッグデータと呼ばれることがよくあります。 地球上のすべての人が2020年までに毎秒約1.7メガバイトのデータを生成すると推定されています。

従来のデータ処理アプリケーションまたはデータベース管理ツールを使用して処理および保存することが非常に困難な、非常に複雑で大規模なデータセットのコレクションは、ビッグデータと呼ばれます。 データの視覚化、分析、転送、共有、検索、保存、キュレーション、キャプチャなど、多くの困難な側面があります。

ビッグデータは3つの形式で利用でき、次のとおりです。

• 非構造化：これらは、構造化されておらず、分析が容易ではないデータです。 これらのタイプのデータには、ビデオファイルやオーディオファイルなどの不明なスキーマが含まれます。
• 半構造化：これらは、構造化されているものとされていないものがあるタイプのデータです。 JSON、XMLなどの固定形式はありません。
• 構造化：これらは、構造化の観点から最適なタイプのデータです。 データは、RDBMSなどの固定スキーマで完全に編成されているため、処理と分析が容易になります。

ビッグデータの7つのV

1.多様性：ビッグデータには、電子メール、コメント、いいね、共有、ビデオ、オーディオ、テキストなど、さまざまな種類のデータ形式があります

2.速度：毎日1分ごとに生成されるデータの速度は非常に速いです。 たとえば、Facebookユーザーは、1日あたり277万回の動画再生と、平均で3125万回のメッセージを生成します。

3.ボリューム：ビッグデータは、1時間ごとに作成されるデータの量から、主にその名前が付けられています。 たとえば、WalMartのような会社は、顧客のトランザクションから2.5ペタバイトのデータを生成しました。

4.信憑性：ビッグデータの不確実性を指します。これは、意思決定のためにデータをどれだけ信頼できるかを意味します。 これは、収集されたデータの正確性を指すことが多く、したがって、ビッグデータがあらゆる種類の完全な決定を単独で行うことを信頼できないものにすることがあります。

5.価値：ビッグデータの意味を指します。つまり、ビッグデータを持っているだけでは、処理および分析されない限り、何の意味もありません。

6.変動性：ビッグデータとは、時間の経過とともに意味が絶えず変化する種類のデータであり、固定された意味がないことを意味します。

7.視覚化：ビッグデータのアクセシビリティと読みやすさを意味します。 ビッグデータの可読性とアクセス可能性は、その膨大な量と速度のために非常に困難です。

Hadoopとは何ですか？

Hadoopは、コモディティハードウェアの大規模なクラスターを分散して処理および保存するために使用されるオープンソースソフトウェアフレームワークの1つです。 これはMapReduceシステムによって開発され、関数型プログラミングの概念を適用するApachev2ライセンスの下でライセンスされています。 これは最高レベルのApacheプロジェクトの1つであり、Javaプログラミング言語で書かれています。

Hadoopとビッグデータ

Hadoopは、あらゆる種類の構造化データ、半構造化データ、および非構造化データを格納するために使用できますが、従来のデータベースは構造化データしか格納できませんでした。これが、Hadoopと従来のデータベースの主な違いです。

ビッグデータとHadoopの違い

1.アクセシビリティ：Hadoopフレームワークを使用すると、他のツールと比較してデータをより高速に処理およびアクセスできますが、ビッグデータにアクセスするのは困難です。

2.ストレージ：Apache Hadoop HDFSにはビッグデータを保存する機能がありますが、一方で、ビッグデータは非構造化および構造化された形式で提供されることが多いため、保存が非常に困難です。

3.重要性：Hadoopはビッグデータを処理してより意味のあるものにすることができますが、データの処理後に何らかの利益を生み出すために利用できるようになるまで、ビッグデータ自体には価値がありません。

4.定義：Hadoopは、大量のビッグデータを処理して処理できる一種のフレームワークですが、ビッグデータは、非構造化データと構造化データに含まれる可能性のある大量のデータです。

5.開発者：ビッグデータ開発者は、Pig、Hive、Spark、Map Reduceなどでアプリケーションを開発するだけですが、Hadoop開発者は、データの処理に使用されるコーディングを主に担当します。

6.タイプ：ビッグデータは、処理されない限り意味も価値もない問題の一種であり、Hadoopは、巨大データの複雑な処理を解決するソリューションの一種です。

7.信憑性：データの信頼性を意味します。 Hadoopによって処理されるデータは、より良い意思決定のために処理、分析、および使用するために使用できます。 しかし一方で、ビッグデータは、データの形式と量が非常に多く、効率的に処理して理解できるように構造化されたデータが不完全であるため、完全に信頼して完全な決定を下すことはできません。 ビッグデータは、完全な決定を下すために完全に信頼できるものでも信頼できるものでもありません。

8. Hadoopとビッグデータを使用している企業：Hadoopを使用している企業は、IBM、AOL、Amazon、Facebook、Yahooなどです。ビッグデータは、毎日500 TBのデータを生成するFacebookと、 30分ごとに10TBのデータ。 世界で毎年生成されるデータの合計は、2.5兆バイトのデータです。

9.性質：ビッグデータは、多種多様な情報、高速、および膨大な量のデータを備えた広大な性質を持っています。 ビッグデータはツールではありませんが、Hadoopはツールです。 ビッグデータは資産のように扱われ、価値がありますが、Hadoopは資産から価値を引き出すプログラムのように扱われます。これが、ビッグデータとHadoopの主な違いです。

ビッグデータは分類されておらず、未加工ですが、Hadoopは複雑で洗練されたビッグデータを管理および処理するように設計されています。 ビッグデータは、多種多様で大量のデータセットを表すために使用されるビジネスの概念に似ていますが、Hadoopは、これらの膨大なデータセットを大量に分析、管理、および保存するためのもう1つのテクノロジーインフラストラクチャです。

10.表現：ビッグデータは、世界のテクノロジーのコレクションを表す傘のようなものですが、Hadoopは、処理のためのビッグデータの原則を実装している多くのフレームワークの1つを表しているにすぎません。

11.速度：ビッグデータの速度は非常に遅く、特にHadoopと比較して遅くなります。 Hadoopは、データを比較的高速に処理できます。

12.アプリケーションの範囲：ビッグデータは、銀行および金融、情報技術、小売業、電気通信、輸送、ヘルスケアなどのビジネスの多くのセクターで幅広い用途があります。 Hadoopは、主に3種類のコンポーネントを解決するために使用されます。クラスターリソース管理用のYARN、並列処理用のMapReduce、およびデータストレージ用のHDFSです。

13.課題：ビッグデータの場合、ビッグデータの保護、大量のデータの処理、大量のデータの保存は非常に大きな課題ですが、Hadoopにはビッグデータが直面するような問題はありません。

14.管理性：Hadoopの管理は、プログラム可能なツールやプログラムと同じように非常に簡単です。 しかし、ビッグデータは、主にデータセットの量、量、量、多様性のためにビッグデータと呼ばれるため、管理や処理がそれほど簡単ではありません。 この種のデータを管理および処理することは困難であり、大規模なリソースを持つ大企業のみが実行できます。

15.アプリケーション：ビッグデータは、天気予報、サイバー攻撃の防止、Googleの自動運転車、研究と科学、センサーデータ、テキスト分析、不正検出、感情分析などに使用できます。Hadoopは複雑な処理に使用できますデータを簡単かつ迅速に処理し、意思決定とビジネスプロセスの最適化のためにデータをリアルタイムで処理します。

結論

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