un ir divi pazīstamākie pašreiz lietotie termini. Abi ir savstarpēji saistīti tādā veidā, ka, neizmantojot Hadoop, lielos datus nevar apstrādāt. Šajā rakstā es sniegšu jums īsu ieskatu par Big Data vs Hadoop.
Šajā rakstā ir apskatītas šādas tēmas:
- Ievads lielajos datos
- Kas ir lielo datu analīze?
- Ievads Hadoopā
- Big Data vs Hadoop: atšķirība starp Big Data un Hadoop
Sāksim!
Ievads lielajos datos
Lielie dati ir termins, ko lieto lielu un sarežģītu datu kopu kolekcijai, kuru ir grūti uzglabāt un apstrādāt, izmantojot pieejamos datu bāzes pārvaldības rīkus vai tradicionālās datu apstrādes lietojumprogrammas. Izaicinājums ietver šo datu sagūstīšanu, izārstēšanu, glabāšanu, meklēšanu, koplietošanu, pārsūtīšanu, analīzi un vizualizāciju.
Trīs dažādi lielo datu formāti ir:
Strukturēts: Organizēts datu formāts ar fiksētu shēmu. Piem .: RDBMS
Daļēji strukturēts: Daļēji sakārtoti dati, kuriem nav noteikta formāta. Piem .: XML, JSON
Nestrukturēts: Neorganizēti dati ar nezināmu shēmu. Piem .: Audio, video faili utt.
Tagad, kad jūs zināt, kas ir lielie dati, tagad sapratīsim, kas ir lielo datu analīze.
Kas ir lielo datu analīze?
Būtībā Lielo datu analīze to lielā mērā izmanto uzņēmumi, lai veicinātu izaugsmi un attīstību. Tas galvenokārt ietver dažādu datu ieguves algoritmu piemērošanu dotajam datu kopumam, kas pēc tam palīdzēs viņiem labāk pieņemt lēmumus.Lielo datu apstrādei ir vairāki rīki, piemēram, , , Stropu , Kasandra , , Kafka utt., atkarībā no organizācijas prasības.
Starp tiem Hadoop tiek plaši izmantots. Apskatīsim, kas ir Hadoop un cik tas ir noderīgs.
Ievads Hadoopā
ir atvērtā koda programmatūras sistēma, ko izmanto lielu datu uzglabāšanai un apstrādei sadalītā veidā lielās preču aparatūras kopās. Hadoop ir licencēts saskaņā ar Apache v2 licenci.Hadoop tika izstrādāts, pamatojoties uz Google rakstīto dokumentu sistēma un tā lieto funkcionālās programmēšanas jēdzienus. Hadoop ir rakstīts Java programmēšanas valodā un ierindojas starp augstākā līmeņa Apache projektiem. Ja vēlaties uzzināt vairāk par Hadoop, lūdzu, pārbaudiet .
Tagad, kad jūs zināt Big Data un Hadoop pamatus, virzīsimies tālāk un sapratīsim atšķirību starp Big Data un Hadoop
Big Data vs Hadoop: kāda ir atšķirība starp Big Data un Hadoop?
| Iespējas | Lielie dati | Hadoops |
Definīcija | Lielie dati attiecas uz lielu gan strukturētu, gan nestrukturētu datu apjomu. | Hadoop ir sistēma, lai apstrādātu un apstrādātu šo lielo lielo datu apjomu |
Nozīme kā kārtot masīvu c ++ | Lielajiem datiem nav nozīmes, kamēr tie netiek apstrādāti un izmantoti ieņēmumu gūšanai. | Tas ir rīks, kas lielos datus padara jēgpilnākus, apstrādājot datus. |
Uzglabāšana | Ir ļoti grūti saglabāt lielos datus, jo tie ir strukturēti un nestrukturēti. | Apache Hadoop HDFS spēj saglabāt lielus datus. |
Pieejamība | Kas attiecas uz piekļuvi lielajiem datiem, tas ir ļoti grūti. | Hadoop Framework ļauj piekļūt datiem un tos apstrādāt ļoti ātri, salīdzinot ar citiem rīkiem. |
Tātad, tas viss bija par lielo datu salīdzinājumu ar Hadoop. Ja vēlaties iegūt vairāk ieskatu par Big Data un Hadoop un kādas ir ietvara iezīmes, varat to pārbaudīt Big DataTutorial .
Šis emuārs mūs noved pie šī raksta par Big Data vs Hadoop beigām. Es ceru, ka šis emuārs bija informatīvs un pievienoja vērtību jūsu zināšanām.
Tagad, kad esat sapratis Hadoop un tā funkcijas, pārbaudiet Autors: Edureka, uzticams tiešsaistes mācību uzņēmums ar vairāk nekā 250 000 apmierinātu izglītojamo tīklu visā pasaulē. Edureka Big Data Hadoop sertifikācijas apmācības kurss palīdz izglītojamajiem kļūt par HDFS, dzijas, MapReduce, Pig, Hive, HBase, Oozie, Flume un Sqoop ekspertiem, izmantojot reāllaika lietošanas gadījumus mazumtirdzniecības, sociālo mediju, aviācijas, tūrisma, finanšu jomā.
Vai mums ir jautājums? Lūdzu, pieminējiet to šī raksta komentāru sadaļā emuārā “Big Data vs Hadoop”, un mēs ar jums sazināsimies.