Diferența dintre Big Data și Hadoop | Big Data vs Hadoop

Ce este Big Data?

Internetul este plin de date, iar aceste date sunt disponibile online în format structurat și nestructurat. Dimensiunea datelor care sunt generate în fiecare zi este egală cu 2,5 quintilioane de octeți de date. Acest set masiv de date este adesea denumit Big Data. Se estimează că aproape 1,7 megaocteți de date vor fi generați pe secundă până în anul 2020 de către fiecare persoană de pe pământ.

O colecție de set de date care este foarte complexă și mare, care este foarte dificil de procesat și stocat folosind aplicația tradițională de procesare a datelor sau instrumentele de gestionare a bazelor de date se numesc Big Data. Există multe aspecte provocatoare, cum ar fi vizualizarea datelor, analizarea, transferul, partajarea, căutarea, stocarea, conservarea, capturarea.

Big Data este disponibil în trei formate și acestea sunt:

• Nestructurat : Acestea sunt datele care nu sunt structurate și nu sunt ușor de analizat. Aceste tipuri de date vor include Scheme necunoscute, cum ar fi fișiere video sau fișiere audio etc.
• Semi-structurat : Acestea sunt tipurile de date în care unele sunt structurate, iar altele nu. Nu are un format fix precum JSON, XML etc.
• Structurat : Acestea sunt cele mai bune tipuri de date în ceea ce privește structurarea. Datele sunt în întregime organizate cu o schemă fixă, cum ar fi RDBMS, ceea ce face mai ușor de procesat și analizat.

Cele 7 V-uri ale Big Data

1. Varietate : Big Data are multe tipuri diferite de format de date, cum ar fi e-mailuri, comentarii, aprecieri, distribuire, videoclipuri, audio, text etc.

2. Viteza : viteza datelor cu care sunt generate în fiecare minut în fiecare zi este uriașă. De exemplu, utilizatorii Facebook vor genera 2,77 milioane de vizualizări ale videoclipului pe zi și 31,25 milioane de mesaje în medie.

3. Volumul : Big Data și-a primit numele în principal datorită cantității de date create în fiecare oră. De exemplu, o companie precum WalMart a generat 2,5 petaocteți de date din tranzacțiile clienților.

4. Veracitatea : Se referă la incertitudinea Big Data, ceea ce înseamnă cât de mult se poate avea încredere în datele pentru luarea deciziilor. Se referă adesea la acuratețea Datelor colectate și, astfel, uneori face ca Big Data să nu fie de încredere pentru a lua singur orice fel de decizie perfectă.

5. Valoare : Se referă la semnificația Big Data, ceea ce înseamnă că doar a avea Big Data nu înseamnă nimic decât dacă și până când este procesată și analizată.

6. Variabilitate : Înseamnă că Big Data este tipul de date a căror semnificație se schimbă constant în timp și nu are un sens fix pentru ele.

7. Vizualizare : înseamnă accesibilitatea și lizibilitatea Big Data. Lizibilitatea și accesibilitatea Big Data sunt foarte dificile din cauza volumului și vitezei uriașe ale acestora.

Ce este Hadoop?

Hadoop este unul dintre cadrele software open-source care este utilizat pentru procesarea și stocarea grupurilor mari de hardware de bază într-o manieră distribuită. A fost dezvoltat de sistemul MapReduce și este licențiat sub licența Apache v2, care aplică conceptele de programare funcțională. Este unul dintre proiectele Apache de cel mai înalt nivel și este scris în limbajul de programare Java.

Hadoop vs. Big Data

Hadoop poate fi folosit pentru a stoca toate tipurile de date structurate, semi-structurate și nestructurate, în timp ce baza de date tradițională a putut stoca doar date structurate, care este principala diferență dintre Hadoop și baza de date tradițională.

Diferența dintre Big Data și Hadoop

1. Accesibilitate : Se poate folosi cadrul Hadoop pentru a procesa și a accesa datele într-un ritm mai rapid în comparație cu alte instrumente, în timp ce este dificil să accesezi datele mari.

2. Stocare : Apache Hadoop HDFS are capacitatea de a stoca date mari, dar pe de altă parte, Big Data este foarte dificil de stocat, deoarece vine adesea într-o formă nestructurată și structurată.

3. Semnificație : Hadoop poate procesa Big Data pentru a le face mai semnificative, dar Big Data nu are valoare în sine până când poate fi utilizată pentru a crea un profit după procesarea datelor.

4. Definiție : Hadoop este un fel de cadru care poate gestiona volumul imens de Big Data și îl poate procesa, în timp ce Big Data este doar un volum mare de Date care pot fi în date nestructurate și structurate.

5. Dezvoltatori : Dezvoltatorii Big Data vor dezvolta doar aplicații în Pig, Hive, Spark, Map Reduce etc., în timp ce dezvoltatorii Hadoop vor fi în principal responsabili pentru codificare, care va fi folosită pentru procesarea datelor.

6. Tip : Big Data este un tip de problemă care nu are nicio semnificație sau valoare decât dacă este procesată, iar Hadoop este un tip de soluție care rezolvă procesarea complexă a Huge Data.

7. Veracitate : Înseamnă cât de fiabile sunt datele. Datele care sunt procesate de Hadoop pot fi folosite pentru a procesa, analiza și utiliza pentru o mai bună luare a deciziilor. Dar, pe de altă parte, Big Data nu poate fi bazată în întregime pentru a lua o decizie perfectă, deoarece are atât de multe varietăți de format și volum de date care le fac date structurate incomplete pentru a putea procesa eficient și înțelege. Face ca Big Data să nu fie complet de încredere sau de încredere pentru a lua o decizie perfectă.

8. Companii care folosesc Hadoop și Big Data: Companiile care folosesc Hadoop sunt IBM, AOL, Amazon, Facebook, Yahoo etc. Big Data este folosit de Facebook, care generează 500 TB de date în fiecare zi și de industria companiilor aeriene, care produce 10 TB de date la fiecare jumătate de oră. Datele totale generate în lume în fiecare an sunt de 2,5 trilioane de octeți de date.

9. Natura : Big Data este vastă în natură, cu o mare varietate de informații, viteză mare și volum uriaș de date. Big Data nu este un instrument, ci Hadoop este un instrument. Big Data este tratată ca un activ, care poate fi valoros, în timp ce Hadoop este tratat ca un program pentru a scoate valoarea din activ, care este principala diferență dintre Big Data și Hadoop.

Big Data este nesortat și brut, în timp ce Hadoop este conceput pentru a gestiona și gestiona Big Data complicate și sofisticate. Big Data este mai mult ca un concept pentru afaceri folosit pentru a desemna o mare varietate și volum de seturi de date, dar Hadoop este doar o altă infrastructură tehnologică pentru analiza, gestionarea și stocarea acestor seturi vaste de date în cantități mari.

10. Reprezentare : Big Data este ca o umbrelă care reprezintă colecția de tehnologii din lume, în timp ce Hadoop reprezintă doar unul dintre numeroasele cadre care implementează principiile big-data pentru procesare.

11. Viteză : Viteza Big Data este foarte, foarte lentă și mai ales în comparație cu Hadoop. Hadoop poate procesa datele mai rapid comparativ.

12. Gamă de aplicații : Big Data are o gamă largă de utilizări în multe sectoare de afaceri, cum ar fi bancar și finanțe, tehnologia informației, industria de retail, telecomunicații, transport și asistență medicală. Hadoop este folosit pentru a rezolva în principal trei tipuri de componente, care sunt YARN pentru gestionarea resurselor cluster, MapReduce pentru procesarea paralelă și HDFS pentru stocarea datelor.

13. Provocări : Pentru Big Data, Securizarea Big Data, Procesarea datelor de volume masive și stocarea datelor de volume uriașe este o provocare foarte mare, în timp ce Hadoop nu are acele tipuri de probleme cu care se confruntă Big Data.

14. Gestionabilitate : Gestionarea Hadoop este foarte simplă, deoarece este la fel ca un instrument sau un program care poate fi programat. Dar Big Data nu este una atât de ușor de gestionat sau gestionat, deoarece este numită Big Data în principal din cauza cantității, cantității, volumului, varietății setului de date. Este o provocare să gestionezi și să procesezi acest tip de date și poate fi făcută numai de marile companii cu resurse mari.

15. Aplicații : Big Data poate fi folosit pentru prognoza meteo, prevenirea atacurilor cibernetice, mașina cu conducere autonomă a Google, cercetare și știință, date senzoriale, analiză text, detectarea fraudelor, analiza sentimentelor etc. Hadoop poate fi folosit pentru a gestiona complexe. datele cu ușurință și rapiditate, procesând datele în timp real pentru luarea deciziilor și optimizarea proceselor de afaceri.

Concluzie

Dacă sunteți interesat să aflați mai multe despre Big Data, consultați programul nostru PG Diploma în Dezvoltare Software Specializare în Big Data, care este conceput pentru profesioniști care lucrează și oferă peste 7 studii de caz și proiecte, acoperă 14 limbaje și instrumente de programare, practică practică. ateliere de lucru, peste 400 de ore de învățare riguroasă și asistență pentru plasarea unui loc de muncă cu firme de top.

Învață cursuri de dezvoltare software online de la cele mai bune universități din lume. Câștigați programe Executive PG, programe avansate de certificat sau programe de master pentru a vă accelera cariera.