Differenza tra Big Data e Hadoop | Big Data contro Hadoop

Cosa sono i Big Data?

Internet è piena di dati e questi dati sono disponibili online in formato strutturato e non strutturato. La dimensione dei Dati che vengono generati ogni giorno è pari a 2,5 Quintilioni di Byte di Dati. Questo enorme insieme di dati viene spesso definito Big Data. Si stima che entro il 2020 ogni persona sulla terra genererà quasi 1,7 megabyte di dati al secondo.

Una raccolta di dati molto complessa e di grandi dimensioni, molto difficile da elaborare e archiviare utilizzando le tradizionali applicazioni di elaborazione dati o strumenti di gestione di database, è chiamata Big Data. Ci sono molti aspetti impegnativi, come la visualizzazione dei dati, l'analisi, il trasferimento, la condivisione, la ricerca, l'archiviazione, la cura, l'acquisizione.

I Big Data sono disponibili in tre formati e sono:

• Non strutturati : sono dati non strutturati e non facili da analizzare. Questi tipi di dati includeranno schemi sconosciuti come file video o file audio ecc.
• Semi-strutturati : questi sono i tipi di dati in cui alcuni sono strutturati e altri no. Non ha un formato fisso come JSON, XML, ecc.
• Strutturato : questi sono i migliori tipi di dati in termini di strutturazione. I dati sono interamente organizzati con schemi fissi come RDBMS, che ne semplificano l'elaborazione e l'analisi.

Le 7 V dei Big Data

1. Varietà : i Big Data hanno molti tipi diversi di formati di dati come e-mail, commenti, Mi piace, condivisione, video, audio, testo, ecc.

2. Velocità : la velocità dei dati con cui vengono generati ogni minuto in ogni singolo giorno è enorme. Ad esempio, gli utenti di Facebook genereranno 2,77 milioni di visualizzazioni del video al giorno e in media 31,25 milioni di messaggi.

3. Volume : I Big Data hanno preso il nome principalmente dalla quantità di dati creata ogni ora. Ad esempio, un'azienda come WalMart ha generato 2,5 petabyte di dati dalla transazione dei clienti.

4. Verità : si riferisce all'incertezza dei Big Data, il che significa quanto ci si può fidare dei dati per il processo decisionale. Spesso si riferisce all'accuratezza dei Dati raccolti e quindi a volte rende i Big Data inaffidabili per prendere qualsiasi tipo di decisione perfetta da soli.

5. Valore : Si riferisce alla significatività dei Big Data, il che significa che solo avere Big Data non significa nulla a meno che e fino a quando non vengono elaborati e analizzati.

6. Variabilità : significa che i Big Data sono il tipo di dati il ​​cui significato cambia costantemente nel tempo e non hanno un significato fisso.

7. Visualizzazione : Significa l'accessibilità e la leggibilità dei Big Data. La leggibilità e l'accessibilità dei Big Data sono molto difficili a causa dell'enorme volume e velocità degli stessi.

Cos'è Hadoop?

Hadoop è uno dei framework software open source utilizzato per l'elaborazione e l'archiviazione di grandi cluster di hardware di base in modo distribuito. È stato sviluppato dal sistema MapReduce ed è concesso in licenza con la licenza Apache v2, che applica i concetti di programmazione funzionale. È uno dei progetti Apache di più alto livello ed è scritto in linguaggio di programmazione Java.

Hadoop contro Big Data

Hadoop può essere utilizzato per archiviare tutti i tipi di dati strutturati, semi-strutturati e non strutturati, mentre il database tradizionale era in grado di archiviare solo dati strutturati, che è la principale differenza tra Hadoop e il database tradizionale.

Differenza tra Big Data e Hadoop

1. Accessibilità : è possibile utilizzare il framework Hadoop per elaborare e accedere ai dati a una velocità maggiore rispetto ad altri strumenti, mentre è difficile accedere ai big data.

2. Archiviazione : Apache Hadoop HDFS ha la capacità di archiviare big data, ma d'altra parte, i big data sono molto difficili da archiviare perché spesso si presentano in una forma non strutturata e strutturata.

3. Importanza : Hadoop può elaborare i Big Data per renderli più significativi, ma i Big Data non hanno valore da soli finché non possono essere utilizzati per creare un profitto dopo l'elaborazione dei dati.

4. Definizione : Hadoop è una sorta di framework in grado di gestire l'enorme volume di Big Data ed elaborarlo, mentre i Big Data sono solo un grande volume di dati che possono trovarsi in dati non strutturati e strutturati.

5. Sviluppatori : gli sviluppatori di Big Data svilupperanno solo applicazioni in Pig, Hive, Spark, Map Reduce, ecc. Mentre gli sviluppatori Hadoop saranno i principali responsabili della codifica, che verrà utilizzata per elaborare i dati.

6. Tipo : Big Data è un tipo di problema che non ha significato o valore a meno che non venga elaborato e Hadoop è un tipo di soluzione che risolve la complessa elaborazione di Huge Data.

7. Vericità : indica quanto siano affidabili i Dati. I Dati elaborati da Hadoop possono essere utilizzati per elaborare, analizzare e utilizzare per un migliore processo decisionale. Ma d'altra parte, non è possibile fare affidamento sui Big Data per prendere una decisione perfetta perché hanno così tante varietà di formati e volumi di dati che rendono i dati strutturati incompleti da poter elaborare in modo efficiente e comprendere. Rende i Big Data non del tutto affidabili o affidabili per prendere una decisione perfetta.

8. Aziende che utilizzano Hadoop e Big Data: le aziende che utilizzano Hadoop sono IBM, AOL, Amazon, Facebook, Yahoo, ecc. I Big Data sono utilizzati da Facebook, che genera 500 TB di dati ogni giorno e dall'industria delle compagnie aeree, che produce 10 TB di dati ogni mezz'ora. I dati totali generati nel mondo ogni anno sono 2,5 quintilioni di byte di dati.

9. Natura : i Big Data sono di natura vasta con un'elevata varietà di informazioni, un'elevata velocità e un volume enorme di dati. I Big Data non sono uno strumento ma Hadoop è uno strumento. I Big Data sono trattati come una risorsa, che può essere preziosa, mentre Hadoop è trattato come un programma per far emergere il valore dalla risorsa, che è la principale differenza tra Big Data e Hadoop.

I Big Data non sono ordinati e grezzi, mentre Hadoop è progettato per gestire e gestire Big Data complicati e sofisticati. I Big Data sono più simili a un concetto per il business utilizzato per denotare un'ampia varietà e volume di set di dati, ma Hadoop è solo un'altra infrastruttura tecnologica per analizzare, gestire e archiviare questi vasti set di dati in grandi quantità.

10. Rappresentazione : i Big Data sono come un ombrello che rappresenta la raccolta di tecnologie nel mondo, mentre Hadoop rappresenta solo uno dei tanti framework che stanno implementando i principi dei big data per l'elaborazione.

11. Velocità : La velocità dei Big Data è molto, molto lenta e soprattutto rispetto ad Hadoop. Hadoop può elaborare i dati in modo comparativo più veloce.

12. Gamma di applicazioni : i big data hanno una vasta gamma di usi in molti settori di attività come banche e finanza, tecnologia dell'informazione, industria al dettaglio, telecomunicazioni, trasporti e sanità. Hadoop viene utilizzato per risolvere principalmente tre tipi di componenti, che sono YARN per la gestione delle risorse del cluster, MapReduce per l'elaborazione parallela e HDFS per l'archiviazione dei dati.

13. Sfide : per i big data, la protezione dei big data, l'elaborazione di dati di grandi volumi e l'archiviazione di dati di enormi volumi è una sfida molto grande, mentre Hadoop non ha quel tipo di problemi che devono affrontare i big data.

14. Gestibilità : la gestione di Hadoop è molto semplice in quanto è proprio come uno strumento o programma che può essere programmato. Ma i Big Data non sono così facili da gestire o gestire in quanto vengono chiamati Big Data principalmente a causa della quantità, quantità, volume, varietà di set di dati. È difficile gestire ed elaborare questo tipo di dati e può essere fatto solo da grandi aziende con grandi risorse.

15. Applicazioni : i big data possono essere utilizzati per le previsioni meteorologiche, la prevenzione degli attacchi informatici, l'auto a guida autonoma di Google, la ricerca e la scienza, i dati dei sensori, l'analisi del testo, il rilevamento delle frodi, l'analisi del sentimento, ecc. Hadoop può essere utilizzato per gestire complessi dati facilmente e con velocità, elaborando i dati in tempo reale per il processo decisionale e l'ottimizzazione dei processi aziendali.

Conclusione

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