Différence entre Big Data et Hadoop | Big Data contre Hadoop

Qu'est-ce que le Big Data ?

Internet regorge de données, et ces données sont disponibles en ligne en format structuré et non structuré. La taille des données générées chaque jour est égale à 2,5 quintillions d'octets de données. Cet ensemble massif de données est souvent appelé Big Data. On estime que près de 1,7 mégaoctets de données seront générés par seconde d'ici 2020 par chaque personne sur terre.

Une collection d'ensembles de données très complexe et volumineux, qui est très difficile à traiter et à stocker à l'aide de l'application de traitement de données traditionnelle ou des outils de gestion de base de données, est appelée Big Data. Il comporte de nombreux aspects difficiles, tels que la visualisation des données, l'analyse, le transfert, le partage, la recherche, le stockage, la conservation, la capture.

Le Big Data est disponible en trois formats, et ce sont :

• Non structurées : Ce sont les données qui ne sont pas structurées et pas faciles à analyser. Ces types de données incluront des schémas inconnus tels que des fichiers vidéo ou des fichiers audio, etc.
• Semi-structurées : ce sont le type de données dans lesquelles certaines sont structurées et d'autres non. Il n'a pas de format fixe tel que JSON, XML, etc.
• Structuré : Ce sont les meilleurs types de données en termes de structuration. Les données sont entièrement organisées avec un schéma fixe tel que RDBMS, ce qui facilite leur traitement et leur analyse.

Les 7 V du Big Data

1. Variété : Big Data a de nombreux types différents de format de données tels que les e-mails, les commentaires, les likes, le partage, les vidéos, les audios, le texte, etc.

2. Vélocité : La vitesse à laquelle les données sont générées chaque minute chaque jour est énorme. Par exemple, les utilisateurs de Facebook généreront 2,77 millions de vues de la vidéo par jour et 31,25 millions de messages en moyenne.

3. Volume : Le Big Data tire son nom principalement de la quantité de données créées chaque heure. Par exemple, une entreprise comme WalMart a généré 2,5 pétaoctets de données à partir des transactions des clients.

4. Véracité : Cela fait référence à l'incertitude du Big Data, ce qui signifie à quel point les données peuvent être fiables pour la prise de décision. Il fait souvent référence à l'exactitude des données collectées et rend donc parfois le Big Data peu fiable pour prendre seul tout type de décision parfaite.

5. Valeur : Cela fait référence à la signification du Big Data, ce qui signifie que le simple fait d'avoir du Big Data ne signifie rien à moins et jusqu'à ce qu'il soit traité et analysé.

6. Variabilité : Cela signifie que le Big Data est le type de données dont la signification change constamment au fil du temps, et qu'il n'y a pas de signification fixe.

7. Visualisation : Cela signifie l'accessibilité et la lisibilité du Big Data. La lisibilité et l'accessibilité du Big Data sont très difficiles en raison de son volume et de sa vitesse colossaux.

Qu'est-ce qu'Hadoop ?

Hadoop est l'un des frameworks logiciels open source utilisé pour traiter et stocker de manière distribuée de grands clusters de matériel de base. Il a été développé par le système MapReduce et est distribué sous la licence Apache v2, qui applique les concepts de la programmation fonctionnelle. C'est l'un des projets Apache de plus haut niveau et il est écrit en langage de programmation Java.

Hadoop contre Big Data

Hadoop peut être utilisé pour stocker toutes sortes de données structurées, semi-structurées et non structurées, alors que la base de données traditionnelle ne pouvait stocker que des données structurées, ce qui est la principale différence entre Hadoop et la base de données traditionnelle.

Différence entre Big Data et Hadoop

1. Accessibilité : On peut utiliser le framework Hadoop pour traiter et accéder aux données plus rapidement par rapport à d'autres outils, alors qu'il est difficile d'accéder au Big Data.

2. Stockage : Apache Hadoop HDFS a la capacité de stocker des données volumineuses, mais d'un autre côté, les données volumineuses sont très difficiles à stocker car elles se présentent souvent sous une forme non structurée et structurée.

3. Importance : Hadoop peut traiter le Big Data pour le rendre plus significatif, mais le Big Data n'a aucune valeur en soi jusqu'à ce qu'il puisse être utilisé pour créer un profit après le traitement des données.

4. Définition : Hadoop est une sorte de framework capable de gérer l'énorme volume de Big Data et de le traiter, alors que le Big Data n'est qu'un grand volume de données qui peuvent se trouver dans des données non structurées et structurées.

5. Développeurs : Les développeurs Big Data développeront simplement des applications en Pig, Hive, Spark, Map Reduce, etc. alors que les développeurs Hadoop seront principalement responsables du codage, qui servira à traiter les données.

6. Type : Big Data est un type de problème qui n'a de sens ou de valeur que s'il est traité, et Hadoop est un type de solution qui résout le traitement complexe de Huge Data.

7. Véracité : Cela signifie à quel point les données sont fiables. Les données traitées par Hadoop peuvent être utilisées pour traiter, analyser et utiliser pour une meilleure prise de décision. Mais d'un autre côté, on ne peut pas compter entièrement sur le Big Data pour prendre une décision parfaite car il a tellement de variétés de format et de volume de données qui en font des données structurées incomplètes pour pouvoir les traiter efficacement et les comprendre. Cela rend le Big Data pas entièrement fiable ou digne de confiance pour prendre une décision parfaite.

8. Entreprises utilisant Hadoop et Big Data : Les entreprises qui utilisent Hadoop sont IBM, AOL, Amazon, Facebook, Yahoo, etc. Le Big Data est utilisé par Facebook, qui génère 500 To de données chaque jour et l'industrie des compagnies aériennes, qui produit 10 To de données toutes les demi-heures. Le total des données générées dans le monde chaque année est de 2,5 quintillions d'octets de données.

9. Nature : Le Big Data est vaste par nature avec une grande variété d'informations, une vitesse élevée et un volume de données énorme. Le Big Data n'est pas un outil mais Hadoop est un outil. Le Big Data est traité comme un atout, qui peut être précieux, alors que Hadoop est traité comme un programme pour faire ressortir la valeur de l'actif, ce qui est la principale différence entre le Big Data et Hadoop.

Le Big Data est non trié et brut, tandis que Hadoop est conçu pour gérer et gérer le Big Data complexe et sophistiqué. Le Big Data ressemble plus à un concept pour les entreprises utilisé pour désigner une grande variété et un grand volume d'ensembles de données, mais Hadoop n'est qu'une autre infrastructure technologique pour analyser, gérer et stocker ces vastes ensembles de données en grandes quantités.

10. Représentation : Le Big Data est comme un parapluie qui représente l'ensemble des technologies dans le monde, alors que Hadoop ne représente que l'un des nombreux cadres qui mettent en œuvre les principes du Big Data pour le traitement.

11. Vitesse : La vitesse du Big Data est très, très lente et surtout en comparaison avec Hadoop. Hadoop peut traiter les données plus rapidement comparativement.

12. Gamme d'applications : Le Big Data a une large gamme d'utilisations dans de nombreux secteurs d'activité tels que la banque et la finance, les technologies de l'information, le commerce de détail, les télécommunications, les transports et les soins de santé. Hadoop est utilisé pour résoudre principalement trois types de composants, qui sont YARN pour la gestion des ressources du cluster, MapReduce pour le traitement parallèle et HDFS pour le stockage des données.

13. Défis : Pour le Big Data, la sécurisation du Big Data, le traitement des données de volumes massifs et le stockage de données de volumes énormes est un très grand défi, alors que Hadoop n'a pas ce genre de problèmes auxquels sont confrontés les Big Data.

14. Gérabilité : La gestion de Hadoop est très simple car c'est comme un outil ou un programme qui peut être programmé. Mais le Big Data n'est pas si facile à gérer ou à gérer car il est appelé Big Data principalement en raison de la quantité, de la quantité, du volume et de la variété des ensembles de données. Il est difficile de gérer et de traiter ce type de données et cela ne peut être fait que par de grandes entreprises disposant de ressources importantes.

15. Applications : Le Big Data peut être utilisé pour les prévisions météorologiques, la prévention des cyberattaques, la voiture autonome de Google, la recherche et la science, les données de capteur, l'analyse de texte, la détection de fraude, l'analyse des sentiments, etc. Hadoop peut être utilisé pour gérer des données facilement et rapidement, en traitant les données en temps réel pour la prise de décision et l'optimisation des processus métier.

Conclusion

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