Diferença entre Big Data e Hadoop | Big Data x Hadoop

O que é Big Data?

A Internet está repleta de Dados, e esses dados estão disponíveis online em formato estruturado e não estruturado. O tamanho dos Dados que são gerados todos os dias é igual a 2,5 Quintilhões de Bytes de Dados. Esse conjunto maciço de dados é frequentemente chamado de Big Data. Estima-se que quase 1,7 megabytes de dados serão gerados por segundo até o ano de 2020 por cada pessoa na Terra.

Uma coleção de conjuntos de dados muito complexos e grandes, que são muito difíceis de processar e armazenar usando o aplicativo de processamento de dados tradicional ou as ferramentas de gerenciamento de banco de dados, são chamados de Big Data. Há muitos aspectos desafiadores para isso, como a visualização de dados, análise, transferência, compartilhamento, busca, armazenamento, curadoria, captura.

O Big Data está disponível em três formatos, e são eles:

• Não estruturados : Esses são os dados que não são estruturados e não são fáceis de analisar. Esses tipos de dados incluirão esquemas desconhecidos, como arquivos de vídeo ou arquivos de áudio, etc.
• Semi-Estruturados : Estes são o tipo de dados em que alguns são estruturados e outros não. Não possui um formato fixo como JSON, XML, etc.
• Estruturado : Estes são o melhor tipo de dados em termos de estruturação. Os Dados são totalmente organizados com esquema fixo, como RDBMS, o que facilita o processamento e a análise.

Os 7 V's do Big Data

1. Variedade : Big Data tem muitos tipos diferentes de formato de dados, como e-mails, comentários, curtidas, compartilhamento, vídeos, áudios, texto, etc.

2. Velocidade : A velocidade dos dados em que são gerados a cada minuto em todos os dias é enorme. Por exemplo, os usuários do Facebook gerarão 2,77 milhões de visualizações do vídeo por dia e 31,25 milhões de mensagens em média.

3. Volume : O Big Data tem esse nome principalmente por causa da quantidade de dados criada a cada hora. Por exemplo, uma empresa como o WalMart gerou 2,5 petabytes de dados da transação de clientes.

4. Veracidade : Refere-se à incerteza do Big Data, o que significa o quanto os dados podem ser confiáveis ​​para a tomada de decisões. Muitas vezes se refere à precisão dos dados coletados e, portanto, às vezes torna o Big Data não confiável para tomar qualquer tipo de decisão perfeita sozinho.

5. Valor : Refere-se ao significado do Big Data, o que significa que apenas ter Big Data não significa nada a menos e até que seja processado e analisado.

6. Variabilidade : Significa que Big Data é o tipo de dado cujo significado está mudando constantemente ao longo do tempo, e não há um significado fixo para ele.

7. Visualização : Significa a acessibilidade e legibilidade do Big Data. A legibilidade e acessibilidade do Big Data são muito difíceis devido ao enorme volume e velocidade do mesmo.

O que é Hadoop?

O Hadoop é uma das estruturas de software de código aberto usadas para processar e armazenar grandes clusters de hardware comum de maneira distribuída. Foi desenvolvido pelo sistema MapReduce e está licenciado sob a licença Apache v2, que aplica os conceitos de programação funcional. É um dos projetos Apache de mais alto nível e está escrito na linguagem de programação Java.

Hadoop x Big Data

O Hadoop pode ser usado para armazenar todos os tipos de dados estruturados, semiestruturados e não estruturados, enquanto o banco de dados tradicional só conseguia armazenar dados estruturados, que é a principal diferença entre o Hadoop e o banco de dados tradicional.

Diferença entre Big Data e Hadoop

1. Acessibilidade : Pode-se usar o framework Hadoop para processar e acessar os dados em um ritmo mais rápido quando comparado a outras ferramentas, enquanto é difícil acessar o big data.

2. Armazenamento : O Apache Hadoop HDFS tem a capacidade de armazenar big data, mas, por outro lado, o Big Data é muito difícil de ser armazenado porque geralmente vem de forma não estruturada e estruturada.

3. Importância : O Hadoop pode processar Big Data para torná-lo mais significativo, mas Big Data não tem valor por si só até que possa ser utilizado para gerar algum lucro após o processamento dos dados.

4. Definição : Hadoop é um tipo de framework que pode lidar com o grande volume de Big Data e processá-lo, enquanto Big Data é apenas um grande volume de dados que pode estar em dados não estruturados e estruturados.

5. Desenvolvedores : Os desenvolvedores de Big Data apenas desenvolverão aplicativos em Pig, Hive, Spark, Map Reduce, etc. enquanto os desenvolvedores do Hadoop serão os principais responsáveis ​​pela codificação, que será usada para processar os dados.

6. Tipo : Big Data é um tipo de problema que não tem significado ou valor a menos que seja processado, e Hadoop é um tipo de solução que resolve o complexo processamento de dados enormes.

7. Veracidade : Significa a confiabilidade dos Dados. Os dados processados ​​pelo Hadoop podem ser usados ​​para processar, analisar e usar para uma melhor tomada de decisão. Mas, por outro lado, não se pode confiar inteiramente no Big Data para tomar qualquer decisão perfeita, porque possui tantas variedades de formato e volume de dados que os tornam dados estruturados incompletos para serem capazes de processar e entender com eficiência. Isso torna o Big Data não totalmente confiável ou confiável para tomar uma decisão perfeita.

8. Empresas que usam Hadoop e Big Data: As empresas que usam Hadoop são IBM, AOL, Amazon, Facebook, Yahoo, etc. 10 TB de dados a cada meia hora. O total de dados gerados no mundo a cada ano é de 2,5 quintilhões de bytes de dados.

9. Natureza : Big Data é vasto por natureza, com grande variedade de informações, alta velocidade e volume gigantesco de dados. Big Data não é uma ferramenta, mas o Hadoop é uma ferramenta. Big Data é tratado como um ativo, que pode ser valioso, enquanto o Hadoop é tratado como um programa para extrair o valor do ativo, que é a principal diferença entre Big Data e Hadoop.

Big Data é não classificado e bruto, enquanto o Hadoop é projetado para gerenciar e lidar com Big Data complicado e sofisticado. Big Data é mais como um conceito de negócios usado para denotar uma grande variedade e volume de conjuntos de dados, mas o Hadoop é apenas mais uma infraestrutura de tecnologia para analisar, gerenciar e armazenar esses vastos conjuntos de dados em grandes quantidades.

10. Representação : Big Data é como um guarda-chuva que representa a coleção de tecnologias no mundo, enquanto o Hadoop representa apenas uma das muitas estruturas que estão implementando princípios de big data para processamento.

11. Velocidade : A velocidade do Big Data é muito, muito lenta e especialmente em comparação com o Hadoop. O Hadoop pode processar os dados com mais rapidez comparativamente.

12. Gama de Aplicações : Big Data tem uma extensa gama de usos em muitos setores de negócios como Banco e Finanças, Tecnologia da Informação, Indústria de Varejo, Telecomunicações, Transporte e Saúde. O Hadoop é usado para resolver principalmente três tipos de componentes, que são YARN para gerenciamento de recursos de cluster, MapReduce para processamento paralelo e HDFS para armazenamento de dados.

13. Desafios : Para Big Data, Proteger Big Data, Processar Dados de Grandes Volumes e Armazenar Dados de Grandes Volumes é um desafio muito grande, enquanto o Hadoop não tem esses tipos de problemas enfrentados pelo Big Data.

14. Gerenciabilidade : A gestão do Hadoop é muito fácil, pois é como uma ferramenta ou programa que pode ser programado. Mas Big Data não é tão fácil de gerenciar ou manusear como é chamado de Big Data principalmente por causa da quantidade, quantidade, volume, variedade de conjunto de dados. É desafiador gerenciar e processar esse tipo de dados e só pode ser feito por Grandes Empresas com grandes recursos.

15. Aplicações : Big Data pode ser usado para previsão do tempo, prevenção de ataques cibernéticos, carro autônomo do Google, Pesquisa e Ciência, Dados de Sensores, Análise de Texto, Detecção de Fraude, Análise de Sentimentos, etc. O Hadoop pode ser usado para lidar com complexos dados com facilidade e rapidez, processando dados em tempo real para tomada de decisão e otimização de processos de negócios.

Conclusão

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