Różnica między Big Data a Hadoop | Big Data kontra Hadoop

Czym są duże zbiory danych?

Internet jest pełen Danych, a dane te są dostępne online w ustrukturyzowanym i nieustrukturyzowanym formacie. Wielkość Danych generowanych każdego dnia jest równa 2,5 kwintyliona bajtów danych. Ten ogromny zbiór danych jest często określany jako Big Data. Szacuje się, że do roku 2020 każdy człowiek na ziemi będzie generował prawie 1,7 megabajta danych na sekundę.

Zbiór danych, który jest bardzo złożony i duży, który jest bardzo trudny do przetworzenia i przechowywania za pomocą tradycyjnej aplikacji do przetwarzania danych lub narzędzi do zarządzania bazami danych, nazywamy Big Data. Jest w tym wiele trudnych aspektów, takich jak wizualizacja danych, analizowanie, przesyłanie, udostępnianie, wyszukiwanie, przechowywanie, nadzorowanie, przechwytywanie.

Big Data jest dostępna w trzech formatach, a są to:

• Nieustrukturyzowane : są to dane, które nie są ustrukturyzowane i niełatwe do analizy. Te typy danych będą zawierać nieznane schematy, takie jak pliki wideo lub pliki audio itp.
• Częściowo ustrukturyzowane : są to rodzaje danych, w których niektóre są ustrukturyzowane, a inne nie. Nie ma stałego formatu, takiego jak JSON, XML itp.
• Ustrukturyzowane : to najlepszy rodzaj danych pod względem struktury. Dane są w pełni zorganizowane ze stałym schematem, takim jak RDBMS, co ułatwia przetwarzanie i analizę.

7 V Big Data

1. Różnorodność : Big Data ma wiele różnych typów formatu danych, takich jak e-maile, komentarze, polubienia, udostępnianie, filmy, audio, tekst itp.

2. Prędkość : prędkość danych, z jaką są generowane co minutę każdego dnia, jest ogromna. Na przykład użytkownicy Facebooka będą generować 2,77 mln odsłon wideo dziennie i średnio 31,25 mln wiadomości.

3. Wolumen : Big Data ma swoją nazwę głównie ze względu na ilość danych tworzonych co godzinę. Na przykład firma taka jak WalMart wygenerowała 2,5 petabajta danych z transakcji klientów.

4. Wiarygodność : odnosi się do niepewności Big Data, co oznacza, w jakim stopniu dane można ufać przy podejmowaniu decyzji. Często odnosi się do dokładności gromadzonych Danych, a tym samym czasami sprawia, że ​​Big Data jest niewiarygodna, aby samodzielnie podjąć jakąkolwiek doskonałą decyzję.

5. Wartość : Odnosi się do znaczenia Big Data, co oznacza, że ​​samo posiadanie Big Data nic nie znaczy, dopóki nie zostaną przetworzone i przeanalizowane.

6. Zmienność : Oznacza to, że Big Data to rodzaj danych, których znaczenie stale się zmienia w czasie i nie ma dla nich stałego znaczenia.

7. Wizualizacja : Oznacza dostępność i czytelność Big Data. Czytelność i dostępność Big Data są bardzo trudne ze względu na ich ogromną objętość i szybkość.

Co to jest Hadoop?

Hadoop to jedna z platform oprogramowania o otwartym kodzie źródłowym, która służy do przetwarzania i przechowywania dużych klastrów sprzętu w sposób rozproszony. Został opracowany przez system MapReduce i jest objęty licencją Apache v2, która wykorzystuje koncepcje programowania funkcjonalnego. Jest to jeden z najwyższych projektów Apache, napisany w języku programowania Java.

Hadoop kontra Big Data

Hadoop może być używany do przechowywania wszelkiego rodzaju ustrukturyzowanych, częściowo ustrukturyzowanych i nieustrukturyzowanych danych, podczas gdy tradycyjna baza danych była w stanie przechowywać tylko ustrukturyzowane dane, co jest główną różnicą między Hadoop a tradycyjną bazą danych.

Różnica między Big Data a Hadoop

1. Dostępność : można użyć platformy Hadoop do przetwarzania danych i uzyskiwania do nich dostępu z większą szybkością w porównaniu z innymi narzędziami, podczas gdy dostęp do dużych zbiorów danych jest trudny.

2. Przechowywanie : Apache Hadoop HDFS ma możliwość przechowywania dużych zbiorów danych, ale z drugiej strony przechowywanie Big Data jest bardzo trudne, ponieważ często występuje w formie nieustrukturyzowanej i ustrukturyzowanej.

3. Znaczenie : Hadoop może przetwarzać Big Data, aby uczynić je bardziej znaczącymi, ale same Big Data nie mają żadnej wartości, dopóki nie zostaną wykorzystane do generowania zysku po przetworzeniu danych.

4. Definicja : Hadoop to rodzaj struktury, która może obsłużyć ogromne ilości Big Data i je przetwarzać, podczas gdy Big Data to po prostu duża ilość danych, które mogą znajdować się w nieustrukturyzowanych i ustrukturyzowanych danych.

5. Programiści : programiści Big Data będą tworzyć aplikacje w Pig, Hive, Spark, Map Reduce itp., podczas gdy programiści Hadoop będą głównie odpowiedzialni za kodowanie, które będzie wykorzystywane do przetwarzania danych.

6. Typ : Big Data to rodzaj problemu, który nie ma dla niego znaczenia ani wartości, dopóki nie zostanie przetworzony, a Hadoop to rodzaj rozwiązania, które rozwiązuje złożone przetwarzanie ogromnych danych.

7. Wiarygodność : oznacza wiarygodność danych. Dane przetwarzane przez Hadoop mogą być wykorzystywane do przetwarzania, analizowania i wykorzystywania w celu lepszego podejmowania decyzji. Ale z drugiej strony nie można całkowicie polegać na Big Data, aby podjąć jakąkolwiek idealną decyzję, ponieważ ma tak wiele odmian formatu i objętości danych, że są one niekompletnymi ustrukturyzowanymi danymi, aby można było je efektywnie przetwarzać i rozumieć. To sprawia, że ​​Big Data nie jest w pełni rzetelna ani godna zaufania, aby podjąć idealną decyzję.

8. Firmy korzystające z Hadoop i Big Data: Firmy korzystające z Hadoop to IBM, AOL, Amazon, Facebook, Yahoo itp. Z Big Data korzysta Facebook, który generuje 500 TB danych dziennie oraz branża linii lotniczych, która produkuje 10 TB danych co pół godziny. Całkowite dane generowane co roku na świecie to 2,5 tryliona bajtów danych.

9. Natura : Big Data ma ogromny charakter z dużą różnorodnością informacji, dużą prędkością i ogromną ilością danych. Big Data nie jest narzędziem, ale Hadoop jest narzędziem. Big Data jest traktowany jak zasób, który może być wartościowy, podczas gdy Hadoop jest traktowany jak program do wydobywania wartości z zasobu, co jest główną różnicą między Big Data a Hadoop.

Big Data jest nieposortowana i nieprzetworzona, podczas gdy Hadoop jest przeznaczony do zarządzania i obsługi skomplikowanych i wyrafinowanych Big Data. Big Data przypomina bardziej koncepcję biznesową używaną do oznaczania szerokiej gamy i objętości zestawów danych, ale Hadoop to tylko kolejna infrastruktura technologiczna do analizowania, zarządzania i przechowywania tych ogromnych zestawów danych w dużych ilościach.

10. Reprezentacja : Big Data jest jak parasol, który reprezentuje zbiór technologii na świecie, podczas gdy Hadoop reprezentuje tylko jeden z wielu frameworków, które wdrażają zasady przetwarzania dużych zbiorów danych.

11. Szybkość : Szybkość Big Data jest bardzo, bardzo wolna, zwłaszcza w porównaniu z Hadoop. Hadoop może szybciej przetwarzać dane.

12. Zakres zastosowań : Big Data ma szeroki zakres zastosowań w wielu sektorach przedsiębiorstw, takich jak bankowość i finanse, technologie informacyjne, handel detaliczny, telekomunikacja, transport i opieka zdrowotna. Hadoop służy do rozwiązywania głównie trzech typów komponentów, którymi są YARN do zarządzania zasobami klastra, MapReduce do przetwarzania równoległego i HDFS do przechowywania danych.

13. Wyzwania : dla Big Data zabezpieczenie Big Data, przetwarzanie danych o ogromnych wolumenach i przechowywanie danych o ogromnych wolumenach to bardzo duże wyzwanie, podczas gdy Hadoop nie ma tego rodzaju problemów, z którymi boryka się Big Data.

14. Łatwość zarządzania : Zarządzanie Hadoop jest bardzo łatwe, ponieważ przypomina narzędzie lub program, który można zaprogramować. Ale Big Data nie jest tak łatwa w zarządzaniu lub obsłudze, jak nazywa się to Big Data, głównie ze względu na ilość, ilość, objętość, różnorodność zestawu danych. Zarządzanie i przetwarzanie tego rodzaju danych jest trudne i mogą to zrobić tylko Duże Firmy dysponujące dużymi zasobami.

15. Zastosowania : Big Data może służyć do prognozowania pogody, zapobiegania cyberatakom, autonomicznego samochodu Google, badań i nauki, danych z czujników, analizy tekstu, wykrywania oszustw, analizy nastrojów itp. Hadoop może być używany do obsługi złożonych dane łatwo i szybko, przetwarzając dane w czasie rzeczywistym w celu podejmowania decyzji i optymalizacji procesów biznesowych.

Wniosek

Jeśli chcesz dowiedzieć się więcej o Big Data, sprawdź nasz program PG Diploma in Software Development Specialization in Big Data, który jest przeznaczony dla pracujących profesjonalistów i zawiera ponad 7 studiów przypadków i projektów, obejmuje 14 języków programowania i narzędzi, praktyczne praktyczne warsztaty, ponad 400 godzin rygorystycznej pomocy w nauce i pośrednictwie pracy w najlepszych firmach.

Ucz się kursów rozwoju oprogramowania online z najlepszych światowych uniwersytetów. Zdobywaj programy Executive PG, Advanced Certificate Programs lub Masters Programs, aby przyspieszyć swoją karierę.