ja ovat kaksi tunnetuinta termiä, joita tällä hetkellä käytetään. Molemmat liittyvät toisiinsa tavalla, jota ilman Hadoopin käyttöä ei voida käsitellä. Tässä artikkelissa annan sinulle lyhyen käsityksen Big Data vs Hadoop.
Tässä artikkelissa käsitellään seuraavia aiheita:
- Big Datan esittely
- Mikä on Big Data Analytics?
- Johdanto Hadoopiin
- Big Data vs Hadoop: Ero Big Datan ja Hadoopin välillä
Aloitetaan!
Big Datan esittely
Suuri data on termi, jota käytetään kokoamaan suuria ja monimutkaisia tietojoukkoja, joita on vaikea tallentaa ja käsitellä käytettävissä olevien tietokannan hallintatyökalujen tai perinteisten tietojenkäsittelysovellusten avulla. Haasteena on näiden tietojen kaappaaminen, kuratointi, tallentaminen, etsiminen, jakaminen, siirtäminen, analysointi ja visualisointi.
Suurten tietojen kolme eri muotoa ovat:
Rakenteinen: Järjestetty tietomuoto kiinteällä kaavalla. Esimerkki: RDBMS
Puolirakenteinen: Osittain järjestetty data, jolla ei ole kiinteää muotoa. Esimerkki: XML, JSON
Rakentamaton: Järjestämättömät tiedot tuntemattomalla kaavalla. Esim .: ääni-, videotiedostot jne.
javascript saada matriisin pituus
Joten nyt, kun tiedät, mikä on big data, ymmärretään nyt, mikä on big data -analytiikka.
Mikä on Big Data Analytics?
Pohjimmiltaan, Big Data Analytics Yritykset käyttävät suurelta osin kasvun ja kehityksen helpottamiseksi. Tähän liittyy pääasiassa erilaisten tiedonlouhinta-algoritmien soveltaminen annettuun tietojoukkoon, mikä auttaa heitä sitten paremmassa päätöksenteossa.On olemassa useita työkaluja Big Datan, kuten , , Pesä , Cassandra , , Kafka jne. riippuen organisaation vaatimuksista.
Näistä Hadoopia käytetään laajalti. Katsotaanpa, mikä on Hadoop ja kuinka se on hyödyllinen.
Johdanto Hadoopiin
on avoimen lähdekoodin ohjelmistokehys, jota käytetään tallentamaan ja käsittelemään suuria tietoja hajautetusti suurille hyödykelaitteistojen klustereille. Hadoop on lisensoitu Apache v2 -lisenssillä.Hadoop kehitettiin Googlen kirjoittaman paperin perusteella järjestelmää ja se soveltaa toiminnallisen ohjelmoinnin käsitteitä. Hadoop on kirjoitettu Java-ohjelmointikielellä ja kuuluu korkeimman tason Apache-projektiin. Jos haluat tietää enemmän Hadoopista, tutustu ystävällisesti .
Nyt kun tiedät Big Datan ja Hadoopin perusteet, siirrytään eteenpäin ja ymmärretään ero Big Datan ja Hadoopin välillä
Big Data vs Hadoop: Mikä on ero Big Data: n ja Hadoopin välillä?
| ominaisuudet | Suuri data | Hadoop |
Määritelmä | Big Data tarkoittaa suurta määrää sekä jäsenneltyjä että jäsentämättömiä tietoja. | Hadoop on kehys tämän suuren määrän isojen tietojen käsittelyyn ja käsittelyyn |
Merkitys | Big Data -palvelulla ei ole merkitystä ennen kuin sitä käsitellään ja käytetään tulojen tuottamiseen. | Se on työkalu, joka tekee suurista tiedoista merkityksellisempi käsittelemällä tietoja. |
Varastointi | Isojen tietojen tallentaminen on erittäin vaikeaa, koska se tulee jäsennetyssä ja jäsentämättömässä muodossa. | Apache Hadoop HDFS pystyy tallentamaan suuria tietoja. |
Esteettömyys | Suurtietojen käyttö on erittäin vaikeaa. | Hadoop-kehyksen avulla voit käyttää ja käsitellä tietoja erittäin nopeasti muihin työkaluihin verrattuna. |
Joten, kyse oli Big Datan ja Hadoopin suuresta vertailusta. Jos haluat saada lisää tietoa Big Datasta ja Hadoopista ja siitä, mitkä ovat kehyksen ominaisuudet, voit tarkistaa tämän Big DataTutorial .
Tämä blogi tuo meidät tämän Big Data vs Hadoop -artikkelin loppuun. Toivon, että tämä blogi oli informatiivinen ja lisäarvoa tietämyksellesi.
Nyt kun olet ymmärtänyt Hadoopin ja sen ominaisuudet, tutustu Edureka, luotettava verkko-oppimisyritys, jolla on yli 250 000 tyytyväisen oppijan verkosto, joka levisi ympäri maailmaa. Edureka Big Data Hadoop -sertifiointikoulutus auttaa oppijoita tulemaan HDFS-, Lanka-, MapReduce-, Pig-, Hive-, HBase-, Oozie-, Flume- ja Sqoop-asiantuntijoiksi reaaliaikaisten käyttötapausten avulla vähittäiskaupan, sosiaalisen median, ilmailun, matkailun ja rahoituksen toimialueilla.
Onko sinulla kysymys meille? Mainitse se tämän artikkelin 'Big Data vs Hadoop' -blogin kommenttiosassa ja palaamme sinuun.