diferencia entre Big Data y Hadoop | Grandes datos frente a Hadoop

¿Qué es Big Data?

Internet está lleno de datos, y estos datos están disponibles en formato estructurado y no estructurado en línea. El tamaño de los Datos que se generan todos los días es igual a 2,5 Quintillones de Bytes de Datos. Este conjunto masivo de datos a menudo se conoce como Big Data. Se estima que casi 1,7 megabytes de datos se generarán por segundo para el año 2020 por cada persona en la tierra.

Una colección de conjuntos de datos que es muy complejo y grande, que es muy difícil de procesar y almacenar utilizando la aplicación tradicional de procesamiento de datos o las herramientas de administración de bases de datos se denomina Big Data. Hay muchos aspectos desafiantes, como la visualización de datos, el análisis, la transferencia, el intercambio, la búsqueda, el almacenamiento, la selección y la captura.

El Big Data está disponible en tres formatos, y son:

• No estructurados : Estos son los datos que no están estructurados y no son fáciles de analizar. Estos tipos de datos incluirán esquemas desconocidos, como archivos de video o archivos de audio, etc.
• Semiestructurados : son el tipo de datos en los que algunos están estructurados y otros no. No tiene un formato fijo como JSON, XML, etc.
• Estructurados : Estos son el mejor tipo de datos en términos de estructuración. Los datos están completamente organizados con un esquema fijo como RDBMS, lo que facilita su procesamiento y análisis.

Las 7 V del Big Data

1. Variedad : Big Data tiene muchos tipos diferentes de formato de datos, como correos electrónicos, comentarios, me gusta, compartir, videos, audios, texto, etc.

2. Velocidad : la velocidad de los datos a la que se generan cada minuto todos los días es enorme. Por ejemplo, los usuarios de Facebook generarán 2,77 millones de vistas del video por día y 31,25 millones de mensajes en promedio.

3. Volumen : Big Data debe su nombre principalmente a la cantidad de datos creados cada hora. Por ejemplo, una empresa como WalMart generó 2,5 petabytes de datos de la transacción de los clientes.

4. Veracidad : Se refiere a la incertidumbre del Big Data, lo que significa cuánto se puede confiar en los datos para la toma de decisiones. A menudo se refiere a la precisión de los datos recopilados y, por lo tanto, a veces hace que Big Data no sea confiable para tomar cualquier tipo de decisión perfecta por sí solo.

5. Valor : se refiere al significado de Big Data, lo que significa que solo tener Big Data no significa nada a menos que se procese y analice.

6. Variabilidad : significa que Big Data es el tipo de datos cuyo significado cambia constantemente con el tiempo y no tiene un significado fijo.

7. Visualización : Significa la accesibilidad y legibilidad de Big Data. La legibilidad y accesibilidad de Big Data son muy difíciles debido a su enorme volumen y velocidad.

¿Qué es Hadoop?

Hadoop es uno de los marcos de software de código abierto que se utiliza para procesar y almacenar grandes grupos de hardware básico de forma distribuida. Fue desarrollado por el sistema MapReduce y está licenciado bajo la licencia Apache v2, que aplica los conceptos de programación funcional. Es uno de los proyectos Apache de más alto nivel y está escrito en el lenguaje de programación Java.

Hadoop frente a Big Data

Hadoop se puede usar para almacenar todo tipo de datos estructurados, semiestructurados y no estructurados, mientras que la base de datos tradicional solo podía almacenar datos estructurados, que es la principal diferencia entre Hadoop y la base de datos tradicional.

Diferencia entre Big Data y Hadoop

1. Accesibilidad : se puede usar el marco Hadoop para procesar y acceder a los datos a un ritmo más rápido en comparación con otras herramientas, mientras que es difícil acceder a los grandes datos.

2. Almacenamiento : Apache Hadoop HDFS tiene la capacidad de almacenar big data, pero por otro lado, Big Data es muy difícil de almacenar porque a menudo viene en forma estructurada y no estructurada.

3. Importancia : Hadoop puede procesar Big Data para que sea más significativo, pero Big Data no tiene valor por sí solo hasta que pueda utilizarse para generar algún beneficio después de procesar los datos.

4. Definición : Hadoop es un tipo de marco que puede manejar el gran volumen de Big Data y procesarlo, mientras que Big Data es solo un gran volumen de datos que pueden estar en datos estructurados y no estructurados.

5. Desarrolladores : los desarrolladores de Big Data solo desarrollarán aplicaciones en Pig, Hive, Spark, Map Reduce, etc., mientras que los desarrolladores de Hadoop serán los principales responsables de la codificación, que se utilizará para procesar los datos.

6. Tipo : Big Data es un tipo de problema que no tiene significado ni valor a menos que se procese, y Hadoop es un tipo de solución que resuelve el procesamiento complejo de Big Data.

7. Veracidad : Significa cuán confiables son los Datos. Los datos que procesa Hadoop se pueden usar para procesar, analizar y usar para una mejor toma de decisiones. Pero, por otro lado, no se puede confiar completamente en Big Data para tomar una decisión perfecta porque tiene tantas variedades de formato y volumen de datos que los convierte en datos estructurados incompletos para poder procesarlos de manera eficiente y comprenderlos. Hace que Big Data no sea del todo confiable o confiable para tomar una decisión perfecta.

8. Empresas que usan Hadoop y Big Data: Las empresas que están usando Hadoop son IBM, AOL, Amazon, Facebook, Yahoo, etc. Facebook, que genera 500 TB de datos por día, y la industria de las aerolíneas, que produce 10 TB de datos cada media hora. El total de datos generados en el mundo cada año es de 2,5 quintillones de bytes de datos.

9. Naturaleza : Big Data es de naturaleza vasta con una gran variedad de información, alta velocidad y un volumen descomunal de datos. Big Data no es una herramienta, pero Hadoop es una herramienta. Big Data se trata como un activo, que puede ser valioso, mientras que Hadoop se trata como un programa para sacar el valor del activo, que es la principal diferencia entre Big Data y Hadoop.

Big Data no está clasificado y sin procesar, mientras que Hadoop está diseñado para administrar y manejar Big Data complicado y sofisticado. Big Data es más como un concepto de negocios utilizado para denotar una amplia variedad y volumen de conjuntos de datos, pero Hadoop es solo otra infraestructura tecnológica para analizar, administrar y almacenar estos vastos conjuntos de datos en grandes cantidades.

10. Representación : Big Data es como un paraguas que representa la colección de tecnologías en el mundo, mientras que Hadoop solo representa uno de los muchos marcos que implementan los principios de big data para el procesamiento.

11. Velocidad : la velocidad de Big Data es muy, muy lenta y especialmente en comparación con Hadoop. Hadoop puede procesar los datos más rápido comparativamente.

12. Rango de aplicaciones : Big Data tiene una amplia gama de usos en muchos sectores de negocios como banca y finanzas, tecnología de la información, industria minorista, telecomunicaciones, transporte y atención médica. Hadoop se utiliza para resolver principalmente tres tipos de componentes, que son YARN para la gestión de recursos del clúster, MapReduce para el procesamiento paralelo y HDFS para el almacenamiento de datos.

13. Desafíos : para Big Data, asegurar Big Data, procesar datos de volúmenes masivos y almacenar datos de grandes volúmenes es un desafío muy grande, mientras que Hadoop no tiene ese tipo de problemas que enfrenta Big Data.

14. Manejabilidad : La gestión de Hadoop es muy fácil ya que es como una herramienta o programa que se puede programar. Pero Big Data no es tan fácil de administrar o manejar como se llama Big Data principalmente debido a la cantidad, cantidad, volumen y variedad de conjuntos de datos. Es un desafío administrar y procesar este tipo de datos y solo lo pueden hacer las grandes empresas con grandes recursos.

15. Aplicaciones : Big Data se puede usar para el pronóstico del tiempo, la prevención de ataques cibernéticos, el automóvil autónomo de Google, la investigación y la ciencia, los datos de sensores, el análisis de texto, la detección de fraudes, el análisis de sentimientos, etc. Hadoop se puede usar para manejar complejos datos de forma fácil y rápida, procesando datos en tiempo real para la toma de decisiones y optimización de procesos de negocio.

Conclusión

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