ความแตกต่างระหว่าง Big Data และ Hadoop | Big Data Vs Hadoop

บิ๊กดาต้าคืออะไร?

อินเทอร์เน็ตเต็มไปด้วย Data และข้อมูลเหล่านี้มีอยู่ในรูปแบบที่มีโครงสร้างและไม่มีโครงสร้างทางออนไลน์ ขนาดของข้อมูลที่สร้างขึ้นทุกวันจะเท่ากับ 2.5 Quintillion Bytes of Data ข้อมูลชุดใหญ่นี้มักถูกเรียกว่าข้อมูลขนาดใหญ่ คาดว่าข้อมูลเกือบ 1.7 เมกะไบต์จะถูกสร้างขึ้นต่อวินาทีภายในปี 2020 โดยทุกคนบนโลก

ชุดข้อมูลที่ซับซ้อนและมีขนาดใหญ่ ซึ่งยากต่อการประมวลผลและจัดเก็บโดยใช้แอปพลิเคชันประมวลผลข้อมูลแบบเดิมหรือเครื่องมือจัดการฐานข้อมูลเรียกว่า Big Data มีแง่มุมที่ท้าทายหลายประการ เช่น การสร้างภาพข้อมูล การวิเคราะห์ การถ่ายโอน แบ่งปัน ค้นหา จัดเก็บ รวบรวม รวบรวม

Big Data มีให้เลือก 3 รูปแบบ ได้แก่

• Unstructured : เป็นข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างและวิเคราะห์ได้ยาก ข้อมูลประเภทนี้จะรวม Schema ที่ไม่รู้จัก เช่น ไฟล์วิดีโอหรือไฟล์เสียง เป็นต้น
• กึ่งมีโครงสร้าง : เป็นประเภทของข้อมูลที่บางส่วนมีโครงสร้างและบางส่วนไม่มี ไม่มีรูปแบบตายตัว เช่น JSON, XML เป็นต้น
• แบบมี โครงสร้าง : ข้อมูลเหล่านี้เป็นประเภทข้อมูลที่ดีที่สุดในแง่ของการจัดโครงสร้าง ข้อมูลได้รับการจัดระเบียบทั้งหมดด้วยสคีมาคงที่ เช่น RDBMS ซึ่งทำให้ประมวลผลและวิเคราะห์ได้ง่ายขึ้น

บิ๊กดาต้า 7 ประการ

1. ความหลากหลาย : Big Data มีรูปแบบข้อมูลหลายประเภท เช่น อีเมล ความคิดเห็น ชอบ แชร์ วิดีโอ ไฟล์เสียง ข้อความ ฯลฯ

2. ความเร็ว : ความเร็วของข้อมูลที่ถูกสร้างขึ้นทุกนาทีของทุกวันนั้นมาก ตัวอย่างเช่น ผู้ใช้ Facebook จะสร้างการดูวิดีโอ 2.77 ล้านครั้งต่อวันและโดยเฉลี่ย 31.25 ล้านข้อความ

3. Volume : Big Data ได้ชื่อมาเป็นหลักเพราะปริมาณข้อมูลที่สร้างขึ้นทุกชั่วโมง ตัวอย่างเช่น บริษัทอย่าง WalMart ได้สร้างข้อมูล 2.5 เพตะไบต์จากธุรกรรมของลูกค้า

4. ความถูกต้อง : หมายถึงความไม่แน่นอนของข้อมูลขนาดใหญ่ซึ่งหมายความว่าข้อมูลสามารถเชื่อถือได้สำหรับการตัดสินใจ มักหมายถึงความถูกต้องของข้อมูลที่รวบรวม และบางครั้งทำให้ Big Data ไม่น่าเชื่อถือในการตัดสินใจที่สมบูรณ์แบบเพียงอย่างเดียว

5. คุณค่า : หมายถึงความหมายของ Big Data ซึ่งหมายความว่าการมี Big Data ไม่ได้มีความหมายอะไรเลย เว้นแต่และจนกว่าจะมีการประมวลผลและวิเคราะห์

6. ความแปรปรวน : หมายความว่า Big Data เป็นข้อมูลประเภทหนึ่งที่ความหมายเปลี่ยนแปลงตลอดเวลา และไม่มีความหมายตายตัว

7. การสร้างภาพ : หมายถึง ความสามารถในการเข้าถึงและอ่านข้อมูลขนาดใหญ่ได้ ความสามารถในการอ่านและการเข้าถึงของ Big Data นั้นยากมากเนื่องจากมีปริมาณมหาศาลและความเร็วของมัน

Hadoop คืออะไร?

Hadoop เป็นหนึ่งในเฟรมเวิร์กซอฟต์แวร์โอเพ่นซอร์สที่ใช้สำหรับการประมวลผลและจัดเก็บคลัสเตอร์ฮาร์ดแวร์สินค้าโภคภัณฑ์ขนาดใหญ่ในลักษณะแบบกระจาย ได้รับการพัฒนาโดยระบบ MapReduce และได้รับอนุญาตภายใต้ลิขสิทธิ์ Apache v2 ซึ่งใช้แนวคิดของการเขียนโปรแกรมเชิงฟังก์ชัน เป็นหนึ่งในโปรเจ็กต์ Apache ระดับสูงสุดและเขียนด้วยภาษาการเขียนโปรแกรม Java

Hadoop กับ Big Data

Hadoop สามารถใช้จัดเก็บข้อมูลที่มีโครงสร้าง กึ่งมีโครงสร้าง และไม่มีโครงสร้างได้ทุกประเภท ในขณะที่ฐานข้อมูลแบบดั้งเดิมสามารถจัดเก็บข้อมูลที่มีโครงสร้างได้เท่านั้น ซึ่งเป็นข้อแตกต่างหลักระหว่าง Hadoop และฐานข้อมูลดั้งเดิม

ความแตกต่างระหว่าง Big Data กับ Hadoop

1. ความสามารถในการเข้าถึง : สามารถใช้เฟรมเวิร์ก Hadoop เพื่อประมวลผลและเข้าถึงข้อมูลได้เร็วกว่าเมื่อเปรียบเทียบกับเครื่องมืออื่นๆ ในขณะที่เข้าถึงข้อมูลขนาดใหญ่ได้ยาก

2. การจัดเก็บ : Apache Hadoop HDFS มีความสามารถในการจัดเก็บข้อมูลขนาดใหญ่ แต่ในทางกลับกัน Big Data นั้นยากมากที่จะจัดเก็บเพราะมักจะมาในรูปแบบที่ไม่มีโครงสร้างและมีโครงสร้าง

3. ความสำคัญ : Hadoop สามารถประมวลผล Big Data เพื่อให้มีความหมายมากขึ้น แต่ Big Data ไม่มีค่าในตัวเองจนกว่าจะนำไปใช้สร้างผลกำไรบางส่วนหลังจากประมวลผลข้อมูล

4. คำจำกัดความ : Hadoop เป็นเฟรมเวิร์กประเภทหนึ่งที่สามารถจัดการกับปริมาณมหาศาลของ Big Data และประมวลผลได้ ในขณะที่ Big Data เป็นเพียงข้อมูลปริมาณมาก ซึ่งสามารถอยู่ในข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างและมีโครงสร้าง

5. นักพัฒนา : นักพัฒนา Big Data จะพัฒนาแอปพลิเคชั่นใน Pig, Hive, Spark, Map Reduce เป็นต้น ในขณะที่นักพัฒนา Hadoop จะรับผิดชอบหลักในการเขียนโปรแกรม ซึ่งจะใช้ในการประมวลผลข้อมูลเป็นหลัก

6. Type : Big Data เป็นปัญหาประเภทหนึ่งที่ไม่มีความหมายหรือคุณค่าใด ๆ เว้นแต่จะได้รับการประมวลผล และ Hadoop เป็นประเภทของโซลูชันที่แก้ปัญหาการประมวลผลข้อมูลขนาดใหญ่ที่ซับซ้อน

7. ความถูกต้อง : หมายถึงความน่าเชื่อถือของข้อมูล ข้อมูลที่ประมวลผลโดย Hadoop สามารถใช้ในการประมวลผล วิเคราะห์ และใช้เพื่อการตัดสินใจที่ดีขึ้น แต่ในทางกลับกัน บิ๊กดาต้าไม่สามารถพึ่งพาได้ทั้งหมดเพื่อทำการตัดสินใจที่สมบูรณ์แบบ เพราะมีรูปแบบและปริมาณข้อมูลที่หลากหลายซึ่งทำให้ข้อมูลที่มีโครงสร้างไม่สมบูรณ์เพื่อให้สามารถประมวลผลได้อย่างมีประสิทธิภาพและเข้าใจ ทำให้บิ๊กดาต้าไม่น่าเชื่อถือหรือน่าเชื่อถือโดยสิ้นเชิงในการตัดสินใจที่สมบูรณ์แบบ

8. บริษัทที่ใช้ Hadoop และ Big Data: บริษัทที่ใช้ Hadoop ได้แก่ IBM, AOL, Amazon, Facebook, Yahoo และอื่นๆ Big Data ถูกใช้โดย Facebook ซึ่งสร้างข้อมูล 500 TB ทุกวันและอุตสาหกรรมของสายการบินที่ผลิต ข้อมูล 10 TB ทุกครึ่งชั่วโมง ข้อมูลทั้งหมดที่สร้างขึ้นในโลกทุกปีคือ 2.5 quintillion ไบต์ของข้อมูล

9. ธรรมชาติ : บิ๊กดาต้ามีลักษณะกว้างใหญ่พร้อมด้วยข้อมูลที่หลากหลาย ความเร็วสูง และปริมาณข้อมูลมหาศาล Big Data ไม่ใช่เครื่องมือ แต่ Hadoop เป็นเครื่องมือ บิ๊กดาต้าได้รับการปฏิบัติเหมือนเป็นสินทรัพย์ ซึ่งมีค่า ในขณะที่ Hadoop ได้รับการปฏิบัติเหมือนเป็นโปรแกรมเพื่อดึงมูลค่าออกจากสินทรัพย์ ซึ่งเป็นข้อแตกต่างหลักระหว่าง Big Data และ Hadoop

Big Data ไม่มีการจัดเรียงและดิบ ในขณะที่ Hadoop ได้รับการออกแบบมาเพื่อจัดการและจัดการ Big Data ที่ซับซ้อนและซับซ้อน บิ๊กดาต้าเป็นเหมือนแนวคิดสำหรับธุรกิจที่ใช้เพื่อแสดงชุดข้อมูลที่หลากหลายและปริมาณ แต่ Hadoop เป็นเพียงโครงสร้างพื้นฐานด้านเทคโนโลยีอื่นสำหรับการวิเคราะห์ จัดการ และจัดเก็บข้อมูลจำนวนมากเหล่านี้ในปริมาณมาก

10. การเป็นตัวแทน : บิ๊กดาต้าเปรียบเสมือนร่มที่เป็นตัวแทนของการรวบรวมเทคโนโลยีในโลก ในขณะที่ Hadoop เป็นเพียงตัวแทนหนึ่งในหลาย ๆ เฟรมเวิร์กที่ใช้หลักการบิ๊กดาต้าในการประมวลผล

11. ความเร็ว : ความเร็วของ Big Data นั้นช้ามาก โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อเปรียบเทียบกับ Hadoop Hadoop สามารถประมวลผลข้อมูลได้เร็วกว่าเมื่อเปรียบเทียบ

12. ขอบเขตการใช้งาน : Big Data มีการใช้งานอย่างกว้างขวางในหลายภาคส่วนของธุรกิจ เช่น การธนาคารและการเงิน เทคโนโลยีสารสนเทศ อุตสาหกรรมค้าปลีก โทรคมนาคม การขนส่ง และการดูแลสุขภาพ Hadoop ใช้เพื่อแก้ปัญหาส่วนประกอบหลักสามประเภท ได้แก่ YARN สำหรับการจัดการทรัพยากรคลัสเตอร์ MapReduce สำหรับการประมวลผลแบบขนาน และ HDFS สำหรับการจัดเก็บข้อมูล

13. ความท้าทาย : สำหรับ Big Data การรักษาความปลอดภัย Big Data การประมวลผลข้อมูลของ Massive Volumes และการจัดเก็บข้อมูลของ Huge Volumes เป็นความท้าทายที่ใหญ่มาก ในขณะที่ Hadoop ไม่มีปัญหาดังกล่าวที่ Big Data เผชิญอยู่

14. Manageability : การจัดการ Hadoop นั้นง่ายมากเหมือนกับเครื่องมือหรือโปรแกรมที่สามารถตั้งโปรแกรมได้ แต่บิ๊กดาต้านั้นไม่ใช่เรื่องง่ายที่จะจัดการหรือจัดการเพราะถูกเรียกว่าบิ๊กดาต้าเนื่องจากปริมาณ ปริมาณ ปริมาณ ความหลากหลายของชุดข้อมูลเป็นหลัก การจัดการและประมวลผลข้อมูลประเภทนี้เป็นเรื่องที่ท้าทาย และสามารถทำได้โดยบริษัทขนาดใหญ่ที่มีทรัพยากรขนาดใหญ่เท่านั้น

15. แอปพลิเคชัน : ข้อมูลขนาดใหญ่สามารถใช้สำหรับการพยากรณ์อากาศ, การป้องกันการโจมตีทางไซเบอร์, รถยนต์ที่ขับเคลื่อนด้วยตนเองของ Google, การวิจัยและวิทยาศาสตร์, ข้อมูลเซ็นเซอร์, การวิเคราะห์ข้อความ, การตรวจจับการฉ้อโกง, การวิเคราะห์ความรู้สึก ฯลฯ Hadoop สามารถใช้เพื่อจัดการกับความซับซ้อน ข้อมูลได้อย่างง่ายดายและรวดเร็ว ประมวลผลข้อมูลแบบเรียลไทม์เพื่อการตัดสินใจและเพิ่มประสิทธิภาพกระบวนการทางธุรกิจ

บทสรุป

หากคุณสนใจที่จะทราบข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับ Big Data โปรดดูที่ PG Diploma in Software Development Specialization in Big Data program ซึ่งออกแบบมาสำหรับมืออาชีพที่ทำงานและมีกรณีศึกษาและโครงการมากกว่า 7 กรณี ครอบคลุมภาษาและเครื่องมือในการเขียนโปรแกรม 14 รายการ เวิร์กช็อป ความช่วยเหลือด้านการเรียนรู้และจัดหางานอย่างเข้มงวดมากกว่า 400 ชั่วโมงกับบริษัทชั้นนำ

เรียนรู้ หลักสูตรการพัฒนาซอฟต์แวร์ ออนไลน์จากมหาวิทยาลัยชั้นนำของโลก รับโปรแกรม PG สำหรับผู้บริหาร โปรแกรมประกาศนียบัตรขั้นสูง หรือโปรแกรมปริญญาโท เพื่อติดตามอาชีพของคุณอย่างรวดเร็ว