Разница между большими данными и Hadoop | Большие данные против Hadoop

Что такое большие данные?

Интернет полон данных, и эти данные доступны онлайн в структурированном и неструктурированном формате. Размер данных, которые генерируются каждый день, равен 2,5 квинтиллиона байт данных. Этот массивный набор данных часто называют большими данными. По оценкам, к 2020 году каждый человек на Земле будет генерировать почти 1,7 мегабайта данных в секунду.

Набор очень сложных и больших наборов данных, который очень сложно обрабатывать и хранить с помощью традиционных приложений для обработки данных или инструментов управления базами данных, называется большими данными. В нем есть много сложных аспектов, таких как визуализация данных, анализ, передача, совместное использование, поиск, хранение, курирование, захват.

Большие данные доступны в трех форматах:

• Неструктурированные : это данные, которые не структурированы и не поддаются анализу. Эти типы данных будут включать неизвестные схемы, такие как видеофайлы или аудиофайлы и т. д.
• Полуструктурированные : это тип данных, в которых некоторые из них структурированы, а некоторые нет. У него нет фиксированного формата, такого как JSON, XML и т. д.
• Структурированные : это лучший тип данных с точки зрения структурирования. Данные полностью организованы с помощью фиксированной схемы, такой как RDBMS, что упрощает их обработку и анализ.

7 V больших данных

1. Разнообразие . Большие данные имеют множество различных форматов данных, таких как электронные письма, комментарии, лайки, обмен, видео, аудио, текст и т. д.

2. Скорость : Скорость данных, с которой они генерируются каждую минуту, каждый день, огромна. Например, пользователи Facebook будут генерировать в среднем 2,77 миллиона просмотров видео в день и 31,25 миллиона сообщений.

3. Объем : Большие данные в основном получили свое название из-за количества данных, создаваемых каждый час. Например, такая компания, как WalMart, сгенерировала 2,5 петабайта данных о транзакциях клиентов.

4. Достоверность: это относится к неопределенности больших данных, что означает, насколько данным можно доверять для принятия решений. Это часто относится к точности собранных данных и, таким образом, иногда делает большие данные ненадежными для принятия любого идеального решения в одиночку.

5. Ценность : это относится к значимости больших данных, а это означает, что само наличие больших данных ничего не значит до тех пор, пока они не будут обработаны и проанализированы.

6. Изменчивость : это означает, что большие данные — это данные, значение которых постоянно меняется с течением времени, и у них нет фиксированного значения.

7. Визуализация : это означает доступность и удобочитаемость больших данных. Удобочитаемость и доступность больших данных очень сложны из-за их огромного объема и скорости.

Что такое Хадуп?

Hadoop — это одна из программных платформ с открытым исходным кодом, которая используется для обработки и хранения больших кластеров стандартного оборудования распределенным образом. Он был разработан системой MapReduce и распространяется под лицензией Apache v2, в которой применяются концепции функционального программирования. Это один из проектов Apache самого высокого уровня, написанный на языке программирования Java.

Hadoop против больших данных

Hadoop можно использовать для хранения всех видов структурированных, полуструктурированных и неструктурированных данных, тогда как традиционная база данных могла хранить только структурированные данные, что является основным отличием Hadoop от традиционной базы данных.

Разница между большими данными и Hadoop

1. Доступность : можно использовать платформу Hadoop для обработки и доступа к данным с более высокой скоростью по сравнению с другими инструментами, в то время как получить доступ к большим данным сложно.

2. Хранение : Apache Hadoop HDFS имеет возможность хранить большие данные, но, с другой стороны, большие данные очень сложно хранить, потому что они часто бывают в неструктурированной и структурированной форме.

3. Значение : Hadoop может обрабатывать большие данные, чтобы сделать их более значимыми, но большие данные сами по себе не имеют ценности, пока их нельзя использовать для получения некоторой прибыли после обработки данных.

4. Определение : Hadoop — это своего рода структура, которая может обрабатывать огромный объем больших данных и обрабатывать их, тогда как большие данные — это просто большой объем данных, которые могут быть в неструктурированных и структурированных данных.

5. Разработчики : разработчики больших данных будут просто разрабатывать приложения в Pig, Hive, Spark, Map Reduce и т. д., тогда как разработчики Hadoop будут в основном нести ответственность за кодирование, которое будет использоваться для обработки данных.

6. Тип . Большие данные — это тип проблемы, которая не имеет смысла или ценности, если ее не обработать, а Hadoop — это тип решения, которое решает сложную обработку огромных данных.

7. Достоверность: это означает, насколько достоверны данные. Данные, обрабатываемые Hadoop, можно использовать для обработки, анализа и использования для принятия более эффективных решений. Но, с другой стороны, нельзя полностью полагаться на большие данные для принятия какого-либо идеального решения, потому что они имеют так много разновидностей формата и объема данных, что делают неполными структурированные данные для эффективной обработки и понимания. Это делает большие данные не совсем надежными или заслуживающими доверия для принятия идеального решения.

8. Компании, использующие Hadoop и большие данные . Компании, использующие Hadoop, — это IBM, AOL, Amazon, Facebook, Yahoo и т. д. 10 ТБ данных каждые полчаса. Общий объем данных, генерируемых в мире каждый год, составляет 2,5 квинтиллиона байт данных.

9. Природа . Большие данные по своей природе обширны и отличаются большим разнообразием информации, высокой скоростью и огромным объемом данных. Большие данные — это не инструмент, а Hadoop — это инструмент. С большими данными обращаются как с активом, который может быть ценным, тогда как с Hadoop обращаются как с программой для извлечения ценности из актива, что является основным отличием больших данных от Hadoop.

Большие данные являются несортированными и необработанными, тогда как Hadoop предназначен для управления и обработки сложных и сложных больших данных. Большие данные больше похожи на концепцию бизнеса, используемую для обозначения большого разнообразия и объема наборов данных, но Hadoop — это просто еще одна технологическая инфраструктура для анализа, управления и хранения этих обширных наборов данных в больших количествах.

10. Представление . Большие данные похожи на зонтик, представляющий набор технологий в мире, тогда как Hadoop просто представляет одну из многих сред, которые реализуют принципы обработки больших данных.

11. Скорость . Скорость больших данных очень и очень низкая, особенно по сравнению с Hadoop. Hadoop может сравнительно быстрее обрабатывать данные.

12. Область применения . Большие данные широко используются во многих секторах бизнеса, таких как банковское дело и финансы, информационные технологии, розничная торговля, телекоммуникации, транспорт и здравоохранение. Hadoop используется для решения в основном трех типов компонентов: YARN для управления ресурсами кластера, MapReduce для параллельной обработки и HDFS для хранения данных.

13. Проблемы : для больших данных защита больших данных, обработка данных огромных объемов и хранение данных огромных объемов — это очень большая проблема, тогда как у Hadoop нет таких проблем, с которыми сталкиваются большие данные.

14. Управляемость . Управление Hadoop очень простое, поскольку оно похоже на инструмент или программу, которую можно запрограммировать. Но большие данные не так просты в управлении или обработке, поскольку их называют большими данными, в основном из-за количества, количества, объема и разнообразия набора данных. Управлять и обрабатывать такие данные сложно, и это могут сделать только крупные компании с большими ресурсами.

15. Приложения : большие данные можно использовать для прогнозирования погоды, предотвращения кибератак, беспилотных автомобилей Google, исследований и науки, данных датчиков, текстовой аналитики, обнаружения мошенничества, анализа настроений и т. д. Hadoop можно использовать для обработки сложных данные легко и быстро, обработка данных в режиме реального времени для принятия решений и оптимизации бизнес-процессов.

Заключение

Если вам интересно узнать больше о больших данных, ознакомьтесь с нашей программой PG Diploma в области разработки программного обеспечения со специализацией в области больших данных, которая предназначена для работающих профессионалов и включает более 7 тематических исследований и проектов, охватывает 14 языков и инструментов программирования, практические занятия. семинары, более 400 часов интенсивного обучения и помощь в трудоустройстве в ведущих фирмах.

Изучайте онлайн-курсы по разработке программного обеспечения в лучших университетах мира. Участвуйте в программах Executive PG, Advanced Certificate Programs или Master Programs, чтобы ускорить свою карьеру.