Razlika med Big Data in Hadoop

Odnos med Big Data in Hadoopom je ena pomembnih tem, ki zanimajo začetnike. In razlika med tema dvema sorodnima konceptoma je precej fascinantna. Veliki podatki so dragocena dobrina, ki brez njihovega upravljavca nima posebne koristi. Tako je Hadoop upravljavec, ki iz sredstva prinaša najboljšo vrednost. Oglejmo si oba natančno, sledijo pa razlike med njima.

Kaj so veliki podatki?

V današnjem digitalnem svetu smo obkroženi z množico podatkov. Dovolj bi bilo reči, da so podatki povsod. Hiter razvoj interneta in interneta naprav (IoT) ter stalna uporaba elektronskih medijev sta privedla do rojstva e-trgovine in družbenih medijev. Posledično je nastala ogromna količina podatkov, ki se dejansko še vedno dnevno ustvarjajo. Vendar pa podatki nimajo nobene koristi, če nimate potrebnih spretnosti za njihovo analizo. Podatki v sedanji obliki so surovi podatki, večina jih je vsebina, ki jo ustvarijo uporabniki, in jih je treba analizirati in shraniti. Podatki se pridobivajo iz več virov od družabnih medijev do vgrajenih/senzoričnih sistemov, strojnih dnevnikov, spletnih mest za e-trgovino itd. Obdelava takšne nore količine podatkov je zahtevna. Veliki podatki so krovni izraz, ki se nanaša na številne načine, kako je mogoče sistematično upravljati in obdelovati podatke v tako velikem obsegu. Veliki podatki se nanašajo na velike in zapletene nabore podatkov, ki so preveč zapleteni, da bi jih lahko analizirale tradicionalne aplikacije za obdelavo podatkov.

Kaj je Hadoop?

Če so veliki podatki zelo dragoceno sredstvo, je Hadoop program ali orodje za izločitev najboljše vrednosti tega sredstva. Hadoop je odprtokodni pripomoček za programsko opremo, razvit za reševanje problema shranjevanja in obdelave velikih, kompleksnih naborov podatkov. Apache Hadoop je verjetno eden najbolj priljubljenih in široko uporabljenih programskih okvirov za shranjevanje in obdelavo velikih podatkov. To je poenostavljen model programiranja, ki vam omogoča priročno pisanje in preverjanje porazdeljenih sistemov ter njegovo samodejno in ekonomično porazdelitev znanja po blagu strežnikov v gruči. Posebnost Hadoopa je njegova sposobnost razširitve z enega strežnika na tisoče strežniških strojev za blago. Preprosto povedano, Apache Hadoop je dejansko programski okvir za shranjevanje in obdelavo ogromne količine podatkov, kar pogosto imenujemo veliki podatki. Dve ključni komponenti ekosistema Hadoop sta Hadoop distribuirani datotečni sistem (HDFS) in model programiranja MapReduce.

Razlika med Big Data in Hadoop

Osnove

- Big data in Hadoop sta dva najbolj znana izraza, ki sta si tesno povezana tako, da brez Hadoopa veliki podatki ne bi imeli nobenega pomena ali vrednosti. Na Big Data pomislite kot na sredstvo z veliko vrednostjo, toda da bi iz tega sredstva prinesli nekaj vrednosti, potrebujete način. Torej, Apache Hadoop je pripomoček, ki je zasnovan tako, da iz velikih podatkov prinese najboljšo vrednost. Veliki podatki se nanašajo na velike in zapletene nabore podatkov, ki so preveč zapleteni, da bi jih lahko analizirale tradicionalne aplikacije za obdelavo podatkov. Apache Hadoop je programski okvir, ki se uporablja za reševanje problema shranjevanja in obdelave velikih, kompleksnih naborov podatkov.

Koncept

- Podatki v surovi obliki niso uporabni in z njimi je zelo težko delati, razen če te surove entitete, imenovane podatki, pretvorite v informacije. Obkroženi smo s tonami ton podatkov, ki jih vidimo in uporabljamo v tej digitalni dobi. Tako imamo na primer toliko vsebine na spletnih mestih in v aplikacijah družabnih medijev, kot so Twitter, Instagram, YouTube itd. Torej se veliki podatki nanašajo na tiste velike količine strukturiranih in nestrukturiranih podatkov ter na informacije, ki jih lahko pridobimo iz teh podatkov, kot so vzorci, trendi ali karkoli, kar bi olajšalo delo s temi podatki. Hadoop je porazdeljen programski okvir, ki obravnava shranjevanje in obdelavo teh velikih podatkovnih nizov v različnih strežnikih v gruči.

Cilj

-Podatki v sedanji obliki so surovi podatki, večina jih je vsebina, ki jo ustvarijo uporabniki, in jih je treba analizirati in shraniti. Nabori podatkov rastejo eksponentno hitro in rastejo izven nadzora. Zato moramo najti načine za ravnanje z vsemi temi strukturiranimi in nestrukturiranimi podatki in potrebujemo preprost model programiranja, ki bo v svetu velikih podatkov zagotovil prave rešitve. To zahteva obsežen računalniški model v nasprotju s tradicionalnimi računskimi modeli. Apache Hadoop je porazdeljen sistem, ki omogoča, da se izračuni porazdelijo na več strojev, namesto na en sam stroj. Zasnovan je za distribucijo in obdelavo velike količine podatkov po vozliščih v gruči.

Big Data vs. Hadoop: Primerjalna tabela

Povzetek Big Data vs Hadoop

Veliki podatki so zelo dragocena dobrina, ki ni uporabna, če ne najdemo načinov, kako se z njimi lotiti. Aplikacije za družbena omrežja, kot so Twitter, Facebook, Instagram, YouTube itd., So primeri velikih podatkov v resničnem življenju, ki predstavljajo nekatere izzive za tehnologije, ki jih uporabljamo v teh dneh. Ti hitro rastoči podatki z nestrukturirano vsebino se običajno imenujejo veliki podatki. Toda s podatki v surovi obliki je zelo težko delati. Potrebujemo načine za pridobivanje, shranjevanje, obdelavo in analizo teh podatkov, da bi lahko iz njih dobili nekaj koristnega, na primer kakšen vzorec ali trend. Hadoop je tisto orodje, ki pomaga shranjevati in obdelovati te kompleksne nabore podatkov, ki so preveliki, da bi jih lahko uporabljali s tradicionalnimi računalniškimi tehnikami in orodji.

Poglej več o: ,