大数据和Hadoop的区别| 大数据与 Hadoop

什么是大数据？

互联网充满了数据，这些数据在网上以结构化和非结构化格式提供。 每天生成的数据大小等于 2.5 Quintillion 字节的数据。 这种海量数据通常被称为大数据。 据估计，到 2020 年，地球上每个人每秒将产生近 1.7 兆字节的数据。

使用传统的数据处理应用程序或数据库管理工具很难处理和存储的非常复杂和庞大的数据集的集合称为大数据。 它有许多具有挑战性的方面，如数据的可视化、分析、传输、共享、搜索、存储、策划、捕获。

大数据有三种格式，它们是：

• 非结构化：这些是非结构化且不易分析的数据。 这些类型的数据将包括未知的 Schema，例如视频文件或音频文件等。
• 半结构化：这些数据类型中有些是结构化的，有些不是。 它没有固定的格式，例如 JSON、XML 等。
• 结构化：就结构化而言，这些是最好的数据类型。 数据完全采用固定模式（如 RDBMS）进行组织，使其更易于处理和分析。

大数据的 7 V

1. 多样性：大数据有许多不同类型的数据格式，如电子邮件、评论、点赞、分享、视频、音频、文本等

2.速度：每天每分钟生成数据的速度是巨大的。 例如，Facebook 用户每天将产生 277 万次视频观看和 3125 万条消息。

3. 量：大数据之所以得名，主要是因为每小时创建的数据量。 例如，像沃尔玛这样的公司从客户交易中生成了 2.5 PB 的数据。

4. 真实性：指大数据的不确定性，即数据在决策中的可信度。 它通常指的是收集到的数据的准确性，因此有时会使大数据无法可靠地单独做出任何完美的决定。

5. 价值：它指的是大数据的意义，这意味着仅仅拥有大数据并不意味着任何东西，除非并且直到它被处理和分析。

6. 可变性：指大数据是一种数据，其含义随着时间的推移而不断变化，没有固定的含义。

7、可视化：指大数据的可访问性和可读性。 由于其庞大的数量和速度，大数据的可读性和可访问性非常困难。

什么是 Hadoop？

Hadoop 是一种开源软件框架，用于以分布式方式处理和存储大型商用硬件集群。 它由 MapReduce 系统开发，并在 Apache v2 许可下获得许可，该许可应用了函数式编程的概念。 它是最高级别的 Apache 项目之一，使用 Java 编程语言编写。

Hadoop 与大数据

Hadoop可用于存储各种结构化、半结构化和非结构化数据，而传统数据库只能存储结构化数据，这是Hadoop与传统数据库的主要区别。

大数据与 Hadoop 之间的区别

1. 可访问性：使用Hadoop框架可以比其他工具更快地处理和访问数据，但访问大数据很难。

2.存储：Apache Hadoop HDFS具有存储大数据的能力，但另一方面，大数据很难存储，因为它通常以非结构化和结构化的形式出现。

3、意义：Hadoop可以对大数据进行处理，使其更有意义，但大数据本身没有价值，除非在处理完数据后可以用来创造一些利润。

4.定义：Hadoop是一种可以处理大量大数据并对其进行处理的框架，而大数据只是大量的数据，可以是非结构化数据和结构化数据。

5. 开发者：大数据开发者只会在Pig、Hive、Spark、Map Reduce等中开发应用程序，而Hadoop开发者主要负责编码，用于处理数据。

6.类型：大数据是一种除非被处理，否则对它没有意义或价值的问题，而Hadoop是一种解决Huge Data复杂处理的解决方案。

7. 真实性：这意味着数据的可信度。 Hadoop 处理的数据可用于处理、分析和用于更好的决策。 但另一方面，不能完全依靠大数据来做出任何完美的决策，因为它具有多种格式和数据量，使其不完整的结构化数据能够有效地处理和理解。 它使大数据无法完全可靠或值得信赖，无法做出完美的决定。

8. 使用 Hadoop 和大数据的公司：使用 Hadoop 的公司有 IBM、AOL、亚马逊、Facebook、Yahoo 等。Facebook 使用大数据，每天产生 500 TB 数据，航空公司使用大数据，产生每半小时 10 TB 数据。 全球每年产生的数据总量为 2.5 万亿字节数据。

9. 性质：大数据本质上是海量的，信息种类繁多，速度快，数据量巨大。 大数据不是工具，但 Hadoop 是工具。 大数据被视为有价值的资产，而 Hadoop 被视为从资产中挖掘价值的程序，这是大数据和 Hadoop 之间的主要区别。

大数据是未分类的原始数据，而 Hadoop 旨在管理和处理复杂而复杂的大数据。 大数据更像是一个商业概念，用来表示种类繁多、数量庞大的数据集，而 Hadoop 只是另一种用于分析、管理和存储这些海量数据的技术基础设施。

10. 表示：大数据就像一把伞，代表了世界上技术的集合，而 Hadoop 只是代表实现大数据处理原则的众多框架之一。

11. 速度：大数据的速度非常非常慢，尤其是与 Hadoop 相比。 Hadoop可以相对更快地处理数据。

12. 应用范围：大数据在银行和金融、信息技术、零售业、电信、运输和医疗保健等许多行业都有广泛的用途。 Hadoop主要用于解决三类组件，YARN用于集群资源管理，MapReduce用于并行处理，HDFS用于数据存储。

13、挑战：对于大数据，保护大数据、处理海量数据和存储海量数据是一个非常大的挑战，而Hadoop没有大数据面临的那些问题。

14. 可管理性：Hadoop的管理非常简单，就像一个可以编程的工具或程序。 但是大数据并不是那么容易管理或处理的，因为它被称为大数据主要是因为数据集的数量、数量、数量、种类。 管理和处理此类数据具有挑战性，并且只能由拥有大量资源的大公司来完成。

15. 应用：大数据可用于天气预报、预防网络攻击、谷歌的自动驾驶汽车、研究与科学、传感器数据、文本分析、欺诈检测、情感分析等。Hadoop可用于处理复杂的轻松快速地处理数据，实时处理数据以进行决策和优化业务流程。

结论

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