a sú dva najbežnejšie používané výrazy, ktoré sa v súčasnosti používajú. Oba sú vzájomne prepojené spôsobom, že bez použitia Hadoopu nemôžu byť Big Data spracované. V tomto článku vám poskytnem stručný prehľad o Big Data vs Hadoop.
V tomto článku sa venujeme týmto témam:
- Úvod do veľkých dát
- Čo je Big Data Analytics?
- Úvod do Hadoopu
- Big Data vs Hadoop: Rozdiel medzi Big Data a Hadoop
Začnime!
Úvod do veľkých dát
Veľké dáta je termín používaný pre kolekciu množín dát, ktoré sú veľké a zložité a ktoré je ťažké uložiť a spracovať pomocou dostupných nástrojov na správu databáz alebo tradičných aplikácií na spracovanie údajov. Výzva zahŕňa zachytávanie, liečenie, ukladanie, vyhľadávanie, zdieľanie, prenos, analýzu a vizualizáciu týchto údajov.
Tri rôzne formáty veľkých dát sú:
Štruktúrované: Formát organizovaných údajov s pevnou schémou. Príklad: RDBMS
Pološtruktúrované: Čiastočne usporiadané údaje, ktoré nemajú pevný formát. Príklad: XML, JSON
Neštruktúrované: Neorganizované údaje s neznámou schémou. Príklad: zvukové súbory, videosúbory atď.
Takže, keď už viete, čo sú veľké dáta, poďme teraz pochopiť, čo je to analýza veľkých dát.
triediť pole c ++
Čo je Big Data Analytics?
V podstate Analýza veľkých dát spoločnosti vo veľkej miere využívajú na uľahčenie ich rastu a rozvoja. To predovšetkým spočíva v použití rôznych algoritmov dolovania dát na danom súbore dát, ktoré im potom pomôžu pri lepšom rozhodovaní.Existuje niekoľko nástrojov na spracovanie veľkých dát, ako napr , , Úľ , Cassandra , , Kafka atď. v závislosti od požiadaviek organizácie.
Medzi nimi je Hadoop široko používaný. Pozrime sa, čo je Hadoop a ako je užitočný.
ukončenie programu v jave
Úvod do Hadoopu
je open-source softvérový rámec používaný na ukladanie a spracovanie veľkých dát distribuovaným spôsobom na veľkých klastroch komoditného hardvéru. Hadoop je licencovaný pod licenciou Apache v2.Hadoop bol vyvinutý na základe článku napísaného spoločnosťou Google na serveri systém a aplikuje koncepty funkčného programovania. Hadoop je napísaný v programovacom jazyku Java a patrí medzi projekty Apache na najvyššej úrovni. Ak sa chcete dozvedieť viac o Hadoop, potom láskavo vyskúšajte .
Teraz, keď poznáte základy Big Data a Hadoop, poďme ďalej a pochopme rozdiel medzi Big Data a Hadoop
Big Data vs Hadoop: Aký je rozdiel medzi Big Data a Hadoop?
| Vlastnosti | Veľké dáta | Hadoop |
Definícia | Big Data označuje veľké množstvo štruktúrovaných aj neštruktúrovaných údajov. | Hadoop je rámec na spracovanie a spracovanie tohto veľkého množstva veľkých dát |
Význam | Veľké dáta nemajú žiadny význam, kým nie sú spracované a použité na generovanie výnosov. | Jedná sa o nástroj, vďaka ktorému sú veľké dáta spracovaním údajov zmysluplnejšie. |
Skladovanie | Je veľmi ťažké ukladať veľké dáta, pretože prichádzajú v štruktúrovanej a neštruktúrovanej podobe. | Apache Hadoop HDFS je schopný ukladať veľké dáta. |
Prístupnosť | Pokiaľ ide o prístup k veľkým dátam, je to veľmi ťažké. | Rámec Hadoop vám umožňuje prístup a spracovanie údajov veľmi rýchlo v porovnaní s inými nástrojmi. |
Takže to bolo všetko o hlavnom porovnaní medzi Big Data a Hadoop. Ak chcete získať viac informácií o Big Data a Hadoop a o tom, aké sú vlastnosti rámca, môžete si pozrieť toto Big DataTutorial .
Týmto blogom sa dostávame na koniec tohto článku o Big Data vs Hadoop. Dúfam, že tento blog mal informatívny charakter a pridal hodnotu k vašim vedomostiam.
Teraz, keď ste pochopili Hadoop a jeho vlastnosti, pozrite sa na autor: Edureka, dôveryhodná online vzdelávacia spoločnosť so sieťou viac ako 250 000 spokojných študentov rozmiestnených po celom svete. Kurz certifikácie Edadoka Big Data Hadoop Certification Training pomáha študentom stať sa odborníkmi v oblasti HDFS, Yarn, MapReduce, Pig, Hive, HBase, Oozie, Flume a Sqoop pomocou prípadov použitia v reálnom čase v oblasti maloobchodu, sociálnych médií, letectva, cestovného ruchu, financií.
Máte na nás otázku? Uveďte to v časti komentárov tohto článku na blogu „Big Data vs Hadoop“ a my sa vám ozveme.