Büyük Veri ve Hadoop Arasındaki Fark | Hadoop'a Karşı Büyük Veri

Büyük Veri nedir?

İnternet Verilerle doludur ve bu veriler çevrimiçi olarak yapılandırılmış ve yapılandırılmamış biçimde mevcuttur. Her gün üretilen Verinin boyutu 2,5 Quintillion Byte Data'ya eşittir. Bu devasa Veri kümesine genellikle Büyük Veri denir. 2020 yılına kadar dünyadaki her insan tarafından saniyede yaklaşık 1,7 megabayt veri üretileceği tahmin ediliyor.

Geleneksel veri işleme uygulaması veya veritabanı yönetim araçları kullanılarak işlenmesi ve saklanması çok zor olan çok karmaşık ve büyük veri kümesine Büyük Veri denir. Verilerin görselleştirilmesi, analiz edilmesi, aktarılması, paylaşılması, aranması, depolanması, düzenlenmesi, yakalanması gibi birçok zorlu yönü vardır.

Büyük Veri üç biçimde mevcuttur ve bunlar:

• Yapılandırılmamış : Yapılandırılmamış ve analizi kolay olmayan verilerdir. Bu tür veriler, video dosyaları veya ses dosyaları gibi bilinmeyen Şemaları içerecektir.
• Yarı Yapılandırılmış : Bazıları yapılandırılmış, bazıları yapılandırılmamış veri türleridir. JSON, XML vb. sabit bir formatı yoktur.
• Yapılandırılmış : Yapılandırma açısından en iyi veri türüdür. Veriler, işlemeyi ve analiz etmeyi kolaylaştıran RDBMS gibi sabit şemalarla tamamen organize edilmiştir.

Büyük Verinin 7 V'si

1. Çeşitlilik : Büyük Veri, e-postalar, yorumlar, beğeniler, paylaşımlar, videolar, sesler, metinler vb. Gibi birçok farklı veri biçimine sahiptir.

2. Hız : Her gün, her dakika üretildiği Verinin hızı çok büyüktür. Örneğin, Facebook kullanıcıları günde 2,77 milyon video görüntüleme ve ortalama 31,25 milyon mesaj üretecek.

3. Hacim : Büyük Veri, adını esas olarak her saat oluşturulan Veri Miktarı nedeniyle almıştır. Örneğin, WalMart gibi bir şirket, müşterilerin işlemlerinden 2,5 petabayt veri üretti.

4. Doğruluk : Büyük Verinin belirsizliğini ifade eder, bu da karar vermede verilere ne kadar güvenilebileceği anlamına gelir. Genellikle toplanan Verilerin doğruluğuna atıfta bulunur ve bu nedenle bazen Büyük Veriyi tek başına herhangi bir mükemmel karar vermek için güvenilmez hale getirir.

5. Değer : Büyük Veri'nin anlamlılığını ifade eder, yani sadece Büyük Veri'ye sahip olmanın, işlenip analiz edilmedikçe ve olana kadar hiçbir şey ifade etmediğini ifade eder.

6. Değişkenlik : Büyük Veri, anlamı zaman içinde sürekli değişen ve sabit bir anlamı olmayan veri türüdür.

7. Görselleştirme : Büyük Verinin erişilebilirliği ve okunabilirliği anlamına gelir. Büyük Verinin okunabilirliği ve erişilebilirliği, devasa hacmi ve hızı nedeniyle çok zordur.

Hadoop nedir?

Hadoop, büyük ticari donanım kümelerini dağıtılmış bir şekilde işlemek ve depolamak için kullanılan açık kaynaklı yazılım çerçevelerinden biridir. MapReduce sistemi tarafından geliştirilmiştir ve işlevsel programlama kavramlarını uygulayan Apache v2 lisansı altında lisanslanmıştır. En üst düzey Apache projelerinden biridir ve Java programlama dilinde yazılmıştır.

Hadoop ve Büyük Veri Karşılaştırması

Hadoop, her türlü yapılandırılmış, yarı yapılandırılmış ve yapılandırılmamış veriyi depolamak için kullanılabilirken, geleneksel veritabanı yalnızca yapılandırılmış verileri depolayabiliyordu, bu Hadoop ve Geleneksel Veritabanı arasındaki temel farktır.

Büyük Veri ve Hadoop Arasındaki Fark

1. Erişilebilirlik : Hadoop çerçevesini diğer araçlara göre daha hızlı işlemek ve veriye erişmek için kullanabilirsiniz, oysa büyük veriye erişmek zordur.

2. Depolama : Apache Hadoop HDFS, büyük verileri depolama yeteneğine sahiptir, ancak diğer yandan, Büyük Veri'nin depolanması çok zordur çünkü genellikle yapılandırılmamış ve yapılandırılmış bir biçimde gelir.

3. Önem : Hadoop, Büyük Veriyi daha anlamlı hale getirmek için işleyebilir, ancak Büyük Veri, verileri işledikten sonra bir miktar kar yaratmak için kullanılana kadar kendi başına hiçbir değeri yoktur.

4. Tanım : Hadoop, büyük miktarda Büyük Veriyi işleyebilen ve işleyebilen bir tür çerçevedir, oysa Büyük Veri, yapılandırılmamış ve yapılandırılmış verilerde olabilen Verinin yalnızca büyük bir hacmidir.

5. Geliştiriciler : Büyük Veri geliştiricileri yalnızca Pig, Hive, Spark, Map Reduce vb. uygulamalar geliştirirken, Hadoop geliştiricileri esas olarak verileri işlemek için kullanılacak olan kodlamadan sorumlu olacaktır.

6. Tür : Büyük Veri, işlenmedikçe hiçbir anlamı veya değeri olmayan bir problem türüdür ve Hadoop, Büyük Verilerin karmaşık işlenmesini çözen bir çözüm türüdür.

7. Doğruluk : Verilerin ne kadar güvenilir olduğu anlamına gelir. Hadoop tarafından işlenen Veriler, daha iyi karar vermek için işlemek, analiz etmek ve kullanmak için kullanılabilir. Ancak diğer yandan, Büyük Veri'ye herhangi bir mükemmel karar vermek için tamamen güvenilemez, çünkü çok fazla veri biçimi ve hacmi vardır, bu da onu verimli bir şekilde işleyebilmek ve anlayabilmek için eksik yapılandırılmış verileri yapar. Mükemmel bir karar vermek için Büyük Veriyi tamamen güvenilir veya güvenilir yapmaz.

8. Hadoop ve Büyük Veri Kullanan Şirketler: Hadoop kullanan şirketler IBM, AOL, Amazon, Facebook, Yahoo vb. Büyük Veri, her gün 500 TB veri üreten Facebook ve üretim yapan havayolları endüstrisi tarafından kullanılmaktadır. Her yarım saatte bir 10 TB veri. Dünyada her yıl üretilen toplam veri, 2.5 kentilyon bayt veridir.

9. Doğa : Büyük Veri, yüksek çeşitlilikte bilgi, yüksek hız ve devasa veri hacmi ile doğası gereği çok geniştir. Büyük Veri bir araç değil, Hadoop bir araçtır. Büyük Veri, değerli olabilecek bir varlık gibi ele alınırken, Hadoop, Büyük Veri ile Hadoop arasındaki temel fark olan varlıktan değeri ortaya çıkarmak için bir program gibi değerlendirilir.

Büyük Veri, sıralanmamış ve ham iken Hadoop, karmaşık ve karmaşık Büyük Verileri yönetmek ve işlemek için tasarlanmıştır. Büyük Veri, daha çok, çok çeşitli ve hacimli veri kümelerini belirtmek için kullanılan bir iş kavramı gibidir, ancak Hadoop, bu büyük veri kümelerini büyük miktarlarda analiz etmek, yönetmek ve depolamak için kullanılan başka bir teknoloji altyapısıdır.

10. Temsil : Büyük Veri, dünyadaki teknolojilerin toplanmasını temsil eden bir şemsiye gibidir, oysa Hadoop, işleme için büyük veri ilkelerini uygulayan birçok çerçeveden birini temsil eder.

11. Hız : Büyük Verinin hızı çok, çok yavaş ve özellikle Hadoop ile karşılaştırıldığında. Hadoop verileri karşılaştırmalı olarak daha hızlı işleyebilir.

12. Uygulama Alanları : Büyük Veri, Bankacılık & Finans, Bilgi Teknolojileri, Perakende Sektörü, Telekomünikasyon, Ulaştırma ve Sağlık gibi birçok sektörde geniş bir kullanım alanına sahiptir. Hadoop, küme kaynak yönetimi için YARN, paralel işleme için MapReduce ve veri depolama için HDFS olmak üzere başlıca üç tür bileşeni çözmek için kullanılır.

13. Zorluklar : Büyük Veri için, Büyük Verinin Güvenliğini Sağlama, Büyük Hacimlerdeki Verilerin İşlenmesi ve Büyük Hacimlerdeki Verilerin Saklanması çok büyük bir zorluktur, oysa Hadoop'ta Büyük Veri'nin karşılaştığı bu tür sorunlar yoktur.

14. Yönetilebilirlik : Hadoop'un yönetimi programlanabilen bir araç veya program gibi olduğu için çok kolaydır. Ancak Büyük Veri, esas olarak miktar, miktar, hacim, veri kümesinin çeşitliliği nedeniyle Büyük Veri olarak adlandırıldığından, yönetilmesi veya ele alınması o kadar kolay değildir. Bu tür verileri yönetmek ve işlemek zordur ve ancak büyük kaynaklara sahip Büyük Şirketler tarafından yapılabilir.

15. Uygulamalar : Büyük Veri, Hava tahmini, siber saldırıların önlenmesi, Google'ın sürücüsüz arabası, Araştırma ve Bilim, Sensör Verileri, Metin Analizi, Dolandırıcılık Tespiti, Duygu Analizi vb. için kullanılabilir. Hadoop, karmaşık işlemleri yönetmek için kullanılabilir verileri kolayca ve hızla, karar verme ve iş süreçlerinin optimizasyonu için verileri gerçek zamanlı olarak işleme.

Çözüm

Büyük Veri hakkında daha fazla bilgi edinmek istiyorsanız, çalışan profesyoneller için tasarlanmış ve 7+ vaka çalışması ve proje sağlayan, 14 programlama dili ve aracını kapsayan, pratik uygulamalı Büyük Veride Yazılım Geliştirme Uzmanlığı programında PG Diplomamıza göz atın çalıştaylar, en iyi firmalarla 400 saatten fazla titiz öğrenim ve işe yerleştirme yardımı.

Dünyanın En İyi Üniversitelerinden Online Yazılım Geliştirme Kursları öğrenin . Kariyerinizi hızlandırmak için Yönetici PG Programları, Gelişmiş Sertifika Programları veya Yüksek Lisans Programları kazanın.