빅 데이터와 하둡의 차이점 | 빅 데이터 대 하둡

빅 데이터란 무엇입니까?

인터넷은 데이터로 가득 차 있으며 이러한 데이터는 온라인에서 정형 및 비정형 형식으로 제공됩니다. 매일 생성되는 데이터의 크기는 2.5500000000000000000 바이트의 데이터와 같습니다. 이 방대한 데이터 집합을 흔히 빅 데이터라고 합니다. 2020년까지 지구상의 모든 사람이 초당 거의 1.7MB의 데이터를 생성할 것으로 추정됩니다.

기존의 데이터 처리 응용 프로그램이나 데이터베이스 관리 도구를 사용하여 처리하고 저장하기가 매우 어려웠던 매우 복잡하고 큰 데이터 집합을 빅 데이터라고 합니다. 데이터 시각화, 분석, 전송, 공유, 검색, 저장, 큐레이팅, 캡처와 같은 여러 가지 어려운 측면이 있습니다.

빅 데이터는 세 가지 형식으로 제공되며 다음과 같습니다.

• 비정형 : 구조화되지 않고 분석하기 쉽지 않은 데이터입니다. 이러한 유형의 데이터에는 비디오 파일 또는 오디오 파일 등과 같은 알 수 없는 스키마가 포함됩니다.
• 반구조화 : 일부는 구조화되고 일부는 그렇지 않은 데이터 유형입니다. JSON, XML 등과 같은 고정된 형식이 없습니다.
• 구조화 : 구조화 측면에서 가장 좋은 유형의 데이터입니다. 데이터는 RDBMS와 같은 고정된 스키마로 완전히 구성되어 처리 및 분석이 더 쉽습니다.

빅 데이터의 7V

1. 다양성 : 빅데이터는 이메일, 댓글, 좋아요, 공유, 비디오, 오디오, 텍스트 등과 같은 다양한 데이터 형식을 가지고 있습니다.

2. Velocity : 매일 1분마다 생성되는 Data의 속도는 엄청나다. 예를 들어, Facebook 사용자는 하루 평균 277만 건의 동영상 조회수와 3125만 건의 메시지를 생성합니다.

3. 볼륨 (Volume) : 빅데이터는 주로 매시간 생성되는 데이터의 양이 많기 때문에 그 이름을 얻었다. 예를 들어, WalMart와 같은 회사는 고객 거래에서 2.5페타바이트의 데이터를 생성했습니다.

4. Veracity : 빅데이터의 불확실성으로 의사결정에 있어 데이터를 얼마나 신뢰할 수 있는지를 의미한다. 수집된 데이터의 정확성을 의미하는 경우가 많으며, 따라서 빅 데이터만으로는 어떤 종류의 완벽한 결정을 내리기에도 신뢰할 수 없는 경우가 있습니다.

5. 가치(Value ) : 빅데이터의 의미를 말하며, 빅데이터를 가지고 있다고 해서 처리되고 분석되지 않는 한 아무 의미가 없다.

6. 가변성 : 빅데이터란 시간이 지남에 따라 의미가 끊임없이 변하는 데이터로, 그 의미가 고정되어 있지 않음을 의미한다.

7. 시각화 : 빅데이터의 접근성과 가독성을 의미한다. 빅 데이터의 가독성과 접근성은 방대한 양과 속도 때문에 매우 어렵습니다.

하둡이란?

Hadoop은 범용 하드웨어의 대규모 클러스터를 분산 방식으로 처리하고 저장하는 데 사용되는 오픈 소스 소프트웨어 프레임워크 중 하나입니다. MapReduce 시스템에 의해 개발되었으며 기능 프로그래밍의 개념을 적용하는 Apache v2 라이선스에 따라 라이선스가 부여됩니다. 가장 높은 수준의 Apache 프로젝트 중 하나이며 Java 프로그래밍 언어로 작성되었습니다.

하둡 대 빅 데이터

Hadoop은 모든 종류의 정형, 반정형 및 비정형 데이터를 저장하는 데 사용할 수 있지만 기존 데이터베이스는 정형 데이터만 저장할 수 있었는데 이것이 하둡과 기존 데이터베이스의 주요 차이점입니다.

빅 데이터와 하둡의 차이점

1. 접근성 : Hadoop 프레임워크를 사용하면 다른 도구에 비해 더 빠른 속도로 데이터를 처리하고 액세스할 수 있지만 빅 데이터에 액세스하기 어렵습니다.

2. 스토리지 : Apache Hadoop HDFS는 빅데이터를 저장할 수 있는 기능이 있지만, 빅데이터는 비정형 및 구조화된 형태로 제공되는 경우가 많기 때문에 저장하기가 매우 어렵습니다.

3. 의의 : 하둡은 빅데이터를 더 의미 있게 처리할 수 있지만 빅데이터는 데이터를 처리한 후 어느 정도 수익을 창출하기 전까지는 그 자체로 가치가 없다.

4. 정의 : Hadoop은 방대한 양의 Big Data를 처리하고 처리할 수 있는 일종의 프레임워크인 반면, Big Data는 비정형 및 정형 데이터에 포함될 수 있는 대용량 Data에 불과합니다.

5. 개발자 : 빅 데이터 개발자는 Pig, Hive, Spark, Map Reduce 등의 응용 프로그램을 개발하는 반면 Hadoop 개발자는 주로 데이터 처리에 사용되는 코딩을 담당합니다.

6. 유형 : 빅데이터는 처리하지 않으면 의미나 가치가 없는 유형의 문제이고, 하둡은 거대한 데이터의 복잡한 처리를 해결하는 일종의 솔루션이다.

7. Veracity : 데이터의 신뢰성 정도를 의미합니다. Hadoop에서 처리된 데이터는 더 나은 의사 결정을 위해 처리, 분석 및 사용할 수 있습니다. 그러나 한편 빅데이터는 데이터의 형식과 양이 너무 많아 효율적으로 처리하고 이해할 수 있는 불완전한 구조화된 데이터를 만들기 때문에 완벽한 결정을 내리기 위해 전적으로 의존할 수는 없습니다. 그것은 빅 데이터가 완벽한 결정을 내리는 데 완전히 신뢰할 수 없거나 신뢰할 수 없게 만듭니다.

8. Hadoop 및 Big Data를 사용하는 기업: Hadoop을 사용하는 기업은 IBM, AOL, Amazon, Facebook, Yahoo 등입니다. Big Data는 매일 500TB의 데이터를 생성하는 Facebook과 생산하는 항공사 산업에서 사용됩니다. 30분마다 10TB의 데이터. 매년 전 세계에서 생성되는 총 데이터는 25000000000000000000바이트 데이터입니다.

9. 성격 : 빅데이터는 정보의 다양성, 빠른 속도, 방대한 양의 데이터를 지닌 광대한 성격을 띤다. 빅 데이터는 도구가 아니지만 Hadoop은 도구입니다. 빅데이터는 가치가 있을 수 있는 자산으로 취급되는 반면, 하둡은 자산에서 가치를 끌어내는 프로그램으로 취급된다는 점이 빅데이터와 하둡의 가장 큰 차이점이다.

빅 데이터는 정렬되지 않은 원시인 반면 하둡은 복잡하고 정교한 빅 데이터를 관리하고 처리하도록 설계되었습니다. 빅 데이터는 다양한 데이터 세트를 나타내는 데 사용되는 비즈니스 개념과 비슷하지만 Hadoop은 이러한 방대한 데이터 세트를 대량으로 분석, 관리 및 저장하기 위한 또 다른 기술 인프라일 뿐입니다.

10. 표현 : 빅 데이터는 세계의 기술 집합을 나타내는 우산과 같은 반면, 하둡은 처리를 위한 빅 데이터 원칙을 구현하는 많은 프레임워크 중 하나를 나타냅니다.

11. 속도 : 빅데이터의 속도는 특히 하둡에 비해 매우 매우 느리다. Hadoop은 비교적 빠르게 데이터를 처리할 수 있습니다.

12. 적용 범위 : 빅 데이터는 은행 및 금융, 정보 기술, 소매 산업, 통신, 운송 및 의료와 같은 많은 비즈니스 부문에서 광범위하게 사용됩니다. Hadoop은 주로 클러스터 자원 관리를 위한 YARN, 병렬 처리를 위한 MapReduce, 데이터 저장을 위한 HDFS의 세 가지 유형의 구성 요소를 해결하는 데 사용됩니다.

13. 도전과제 : 빅데이터의 경우 빅데이터의 확보, 대용량의 데이터 처리, 대용량의 데이터 저장은 매우 큰 도전과제인데 반해 하둡은 빅데이터가 직면한 그런 문제가 없다.

14. 관리 용이성 : Hadoop의 관리는 프로그래밍이 가능한 도구나 프로그램과 같기 때문에 매우 쉽습니다. 하지만 빅데이터는 데이터의 양, 양, 양, 다양성 등으로 인해 빅데이터라 불리기 때문에 관리나 취급이 쉽지 않다. 이러한 종류의 데이터를 관리하고 처리하는 것은 어려운 일이며 많은 리소스를 보유한 대기업에서만 수행할 수 있습니다.

15. 적용분야 : 빅데이터는 일기예보, 사이버공격 방지, 구글의 자율주행차, Research and Science, Sensor Data, Text Analytics, Fraud Detection, Sentiment Analysis 등에 사용될 수 있다. Hadoop은 복잡한 처리에 사용될 수 있다. 데이터를 쉽고 빠르게 처리하여 비즈니스 프로세스의 의사 결정 및 최적화를 위해 실시간으로 데이터를 처리합니다.

결론

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