大數據和Hadoop的區別| 大數據與 Hadoop

什麼是大數據？

互聯網充滿了數據，這些數據在網上以結構化和非結構化格式提供。 每天生成的數據大小等於 2.5 Quintillion 字節的數據。 這種海量數據通常被稱為大數據。 據估計，到 2020 年，地球上每個人每秒將產生近 1.7 兆字節的數據。

使用傳統的數據處理應用程序或數據庫管理工具很難處理和存儲的非常複雜和龐大的數據集的集合稱為大數據。 它有許多具有挑戰性的方面，如數據的可視化、分析、傳輸、共享、搜索、存儲、策劃、捕獲。

大數據有三種格式，它們是：

• 非結構化：這些是非結構化且不易分析的數據。 這些類型的數據將包括未知的 Schema，例如視頻文件或音頻文件等。
• 半結構化：這些數據類型中有些是結構化的，有些不是。 它沒有固定的格式，例如 JSON、XML 等。
• 結構化：就結構化而言，這些是最好的數據類型。 數據完全採用固定模式（如 RDBMS）進行組織，使其更易於處理和分析。

大數據的 7 V

1. 多樣性：大數據有許多不同類型的數據格式，如電子郵件、評論、點贊、分享、視頻、音頻、文本等

2.速度：每天每分鐘生成數據的速度是巨大的。 例如，Facebook 用戶每天將產生 277 萬次視頻觀看和 3125 萬條消息。

3. 量：大數據之所以得名，主要是因為每小時創建的數據量。 例如，像沃爾瑪這樣的公司從客戶交易中生成了 2.5 PB 的數據。

4. 真實性：指大數據的不確定性，即數據在決策中的可信度。 它通常指的是收集到的數據的準確性，因此有時會使大數據無法可靠地單獨做出任何完美的決定。

5. 價值：它指的是大數據的意義，這意味著僅僅擁有大數據並不意味著什麼，除非並且直到它被處理和分析。

6. 可變性：指大數據是一種數據，其含義隨著時間的推移而不斷變化，沒有固定的含義。

7、可視化：指大數據的可訪問性和可讀性。 由於其龐大的數量和速度，大數據的可讀性和可訪問性非常困難。

什麼是 Hadoop？

Hadoop 是一種開源軟件框架，用於以分佈式方式處理和存儲大型商用硬件集群。 它由 MapReduce 系統開發，並在 Apache v2 許可下獲得許可，該許可應用了函數式編程的概念。 它是最高級別的 Apache 項目之一，使用 Java 編程語言編寫。

Hadoop 與大數據

Hadoop可用於存儲各種結構化、半結構化和非結構化數據，而傳統數據庫只能存儲結構化數據，這是Hadoop與傳統數據庫的主要區別。

大數據與 Hadoop 之間的區別

1. 可訪問性：相比其他工具，使用Hadoop框架可以更快地處理和訪問數據，但訪問大數據很難。

2.存儲：Apache Hadoop HDFS具有存儲大數據的能力，但另一方面，大數據很難存儲，因為它通常以非結構化和結構化的形式出現。

3、意義：Hadoop可以對大數據進行處理，使其更有意義，但大數據本身沒有價值，直到處理完數據後可以用來創造一些利潤。

4.定義：Hadoop是一種可以處理大量大數據並對其進行處理的框架，而大數據只是大量的數據，可以是非結構化數據和結構化數據。

5. 開發者：大數據開發者只負責開發Pig、Hive、Spark、Map Reduce等應用，而Hadoop開發者主要負責編碼，用於處理數據。

6.類型：大數據是一種除非被處理，否則對它沒有意義或價值的問題，而Hadoop是一種解決Huge Data複雜處理的解決方案。

7. 真實性：這意味著數據的可信度。 Hadoop 處理的數據可用於處理、分析和用於更好的決策。 但另一方面，不能完全依靠大數據來做出任何完美的決策，因為它具有多種格式和數據量，使其不完整的結構化數據能夠有效地處理和理解。 它使大數據無法完全可靠或值得信賴，無法做出完美的決定。

8. 使用 Hadoop 和大數據的公司：使用 Hadoop 的公司有 IBM、AOL、亞馬遜、Facebook、Yahoo 等。Facebook 使用大數據，每天產生 500 TB 數據，航空公司使用大數據，產生每半小時 10 TB 數據。 全球每年產生的數據總量為 2.5 萬億字節數據。

9. 性質：大數據本質上是海量的，信息種類繁多，速度快，數據量巨大。 大數據不是工具，但 Hadoop 是工具。 大數據被視為有價值的資產，而 Hadoop 被視為從資產中挖掘價值的程序，這是大數據和 Hadoop 之間的主要區別。

大數據是未分類的原始數據，而 Hadoop 旨在管理和處理複雜而復雜的大數據。 大數據更像是一個商業概念，用於表示種類繁多、數量龐大的數據集，但 Hadoop 只是另一種用於分析、管理和存儲這些海量數據的技術基礎設施。

10. 表示：大數據就像一把傘，代表著世界上技術的集合，而 Hadoop 只是代表了許多實現大數據處理原則的框架之一。

11. 速度：大數據的速度非常非常慢，尤其是與 Hadoop 相比。 Hadoop可以相對更快地處理數據。

12. 應用範圍：大數據在銀行和金融、信息技術、零售業、電信、運輸和醫療保健等許多行業都有廣泛的用途。 Hadoop主要用於解決三類組件，YARN用於集群資源管理，MapReduce用於並行處理，HDFS用於數據存儲。

13.挑戰：對於大數據，保護大數據，處理海量數據和存儲海量數據是一個非常大的挑戰，而Hadoop沒有大數據面臨的那些問題。

14. 可管理性：Hadoop的管理非常簡單，就像一個可以編程的工具或程序。 但是大數據並不是那麼容易管理或處理的，因為它被稱為大數據主要是因為數據集的數量、數量、數量、種類。 管理和處理此類數據具有挑戰性，並且只能由擁有大量資源的大公司來完成。

15. 應用：大數據可用於天氣預報、預防網絡攻擊、谷歌的自動駕駛汽車、研究與科學、傳感器數據、文本分析、欺詐檢測、情感分析等。Hadoop可用於處理複雜的輕鬆快速地處理數據，實時處理數據以進行決策和優化業務流程。

結論

如果您有興趣了解有關大數據的更多信息，請查看我們的 PG 大數據軟件開發專業文憑課程，該課程專為在職專業人士設計，提供 7 多個案例研究和項目，涵蓋 14 種編程語言和工具，實用的動手操作研討會，超過 400 小時的嚴格學習和頂級公司的就業幫助。

從世界頂級大學在線學習軟件開發課程。 獲得行政 PG 課程、高級證書課程或碩士課程，以加快您的職業生涯。