a jsou dva nejznámější termíny, které se v současné době používají. Oba jsou vzájemně propojeny takovým způsobem, že bez použití Hadoopu nelze Big Data zpracovat. V tomto článku vám poskytnu krátký pohled na Big Data vs Hadoop.
V tomto článku se věnujeme níže uvedeným tématům:
- Úvod do velkých dat
- Co je Big Data Analytics?
- Úvod do Hadoopu
- Big Data vs Hadoop: Rozdíl mezi Big Data a Hadoop
Začněme!
Úvod do velkých dat
Velká data je termín používaný pro kolekci datových sad, které jsou velké a složité a které je obtížné uložit a zpracovat pomocí dostupných nástrojů pro správu databází nebo tradičních aplikací pro zpracování dat. Výzva zahrnuje pořizování, správu, ukládání, vyhledávání, sdílení, přenos, analýzu a vizualizaci těchto dat.
Tři různé formáty velkých dat jsou:
Strukturované: Formát organizovaných dat s pevným schématem. Příklad: RDBMS
Polostrukturované: Částečně organizovaná data, která nemají pevný formát. Příklad: XML, JSON
Nestrukturované: Neorganizovaná data s neznámým schématem. Příklad: audio, video soubory atd.
Takže teď, když víte, co jsou velká data, pojďme nyní pochopit, co je analýza velkých dat.
loutka vs ansible vs kuchař
Co je Big Data Analytics?
V podstatě, Analýza velkých dat je společnostmi převážně využívána k usnadnění jejich růstu a rozvoje. Jedná se hlavně o aplikaci různých algoritmů dolování dat na danou sadu dat, které jim pak pomohou při lepším rozhodování.Existuje několik nástrojů pro zpracování velkých dat, jako je , , Úl , Cassandra , , Kafka atd. v závislosti na požadavcích organizace.
Mezi nimi je Hadoop široce používán. Podívejme se, co je Hadoop a jak je užitečné.
co je semafor v Javě
Úvod do Hadoopu
je open-source softwarový framework používaný pro ukládání a zpracování velkých dat distribuovaným způsobem na velkých klastrech komoditního hardwaru. Hadoop je licencován pod licencí Apache v2.Hadoop byl vyvinut na základě příspěvku napsaného společností Google na webu systém a aplikuje koncepty funkčního programování. Hadoop je napsán v programovacím jazyce Java a patří mezi projekty Apache na nejvyšší úrovni. Pokud se chcete o Hadoopu dozvědět více, pak se laskavě podívejte .
Nyní, když znáte základy Big Data a Hadoop, pojďme dále a pochopte rozdíl mezi Big Data a Hadoop
Big Data vs Hadoop: Jaký je rozdíl mezi Big Data a Hadoop?
| Funkce | Velká data | Hadoop |
Definice | Big Data označuje velký objem strukturovaných i nestrukturovaných dat. | Hadoop je rámec pro zpracování a zpracování tohoto velkého objemu velkých dat |
Význam | Big Data nemají žádný význam, dokud nebudou zpracována a použita k vytváření výnosů. | Jedná se o nástroj, díky kterému jsou velká data zpracováním dat smysluplnější. |
Úložný prostor | Je velmi obtížné ukládat velká data, protože přicházejí ve strukturované a nestrukturované podobě. | Apache Hadoop HDFS je schopen ukládat velká data. |
Přístupnost | Pokud jde o přístup k velkým datům, je to velmi obtížné. | Hadoop framework vám umožňuje ve srovnání s jinými nástroji velmi rychlý přístup a zpracování dat. |
Takže to bylo všechno o hlavním srovnání mezi Big Data a Hadoop. Pokud chcete získat více informací o Big Data a Hadoop a jaké jsou funkce rámce, můžete se podívat na toto Výukový program Big Data .
Tento blog nás přivádí na konec tohoto článku o Big Data vs Hadoop. Doufám, že tento blog byl poučný a přidal hodnotu k vašim znalostem.
Nyní, když jste pochopili Hadoop a jeho vlastnosti, podívejte se na Edureka, důvěryhodná online vzdělávací společnost se sítí více než 250 000 spokojených studentů rozložených po celém světě. Kurz certifikace Edureka Big Data Hadoop Certification Training pomáhá studentům stát se odborníky na HDFS, Yarn, MapReduce, Pig, Hive, HBase, Oozie, Flume a Sqoop pomocí případů použití v reálném čase v oblasti maloobchodu, sociálních médií, letectví, cestovního ruchu, financí.
Máte na nás dotaz? Uveďte to prosím v sekci komentářů tohoto článku na blogu „Big Data vs Hadoop“ a my se vám ozveme.