Diferença principal - Big Data x Hadoop
Os dados são coletados amplamente em todo o mundo. Essa grande quantidade de dados é chamada de Big data ou Big Data e não pode ser tratada por dispositivos de armazenamento regulares. A estrutura de software Hadoop, que é uma estrutura de software livre da Apache Software Foundation, pode ser usada para superar esse problema. A principal diferença entre Big Data e Hadoop é que Big Data é uma grande quantidade de dados complexos, enquanto Hadoop é um mecanismo para armazenar Big Data de maneira eficaz e eficiente.
CONTEÚDO
1. Visão geral e principais diferenças
2. O que é Big Data
3. O que é Hadoop
4. Semelhanças entre Big Data e Hadoop
5. Comparação lado a lado - Big Data vs Hadoop em formato tabular
6. Resumo
O que é Big Data?
Os dados são produzidos diariamente e em grandes quantidades. É importante armazenar os dados coletados de acordo e analisá-los para obter melhores resultados. Google e Facebook coletam uma grande quantidade de dados diariamente. Organizar os dados e analisá-los pode trazer benefícios para a organização. Em um banco, é essencial analisar dados para entender as informações do cliente, as transações e os problemas do cliente. Analisar esses dados e desenvolver soluções aumentará o lucro. Isso mostra que os dados desempenham um papel vital para que uma organização trabalhe de forma eficiente e eficaz. Como os dados estão crescendo rapidamente, os bancos de dados relacionais ou dispositivos de armazenamento regulares não são suficientes. Esse tipo de grande coleção de dados difícil de armazenar e processar pode ser denominado Big Data ou Big Data.
Big Data
O big data tem três propriedades. Eles são volume, velocidade e variedade. Em primeiro lugar, Big data é um grande volume de dados. Esses dados podem ocupar o volume de Giga Bytes, Tera Bytes ou até mais do que isso. O segundo atributo é a velocidade. É a velocidade com que os dados são gerados. Esta é uma propriedade importante na análise de mudanças ambientais e na detecção de aeronaves. Os dados devem ser precisos e contínuos nessas situações. É um fator considerável tomar decisões em tempo real. Outra propriedade principal é a variedade, que descreve o tipo de dados. Os dados podem ter formato de texto, vídeo, áudio, imagem, formato XML, dados do sensor, etc.
O que é Hadoop?
É uma estrutura de código aberto da Apache Software Foundation para armazenar Big data em um ambiente distribuído para processamento paralelo. Possui um armazenamento de distribuição eficaz com um mecanismo de processamento de dados. O sistema de armazenamento Hadoop é conhecido como Hadoop Distributed File System (HDFS). Ele divide os dados entre algumas máquinas. O Hadoop segue a arquitetura mestre-escravo. O nó mestre é chamado de nó de nome e os escravos são chamados de nós de dados. Os dados são distribuídos entre todos os nós de dados.
O algoritmo principal usado para processar dados no Hadoop é chamado Map Reduce. Usando programas de redução de mapa, os trabalhos podem ser enviados para nós escravos. A linguagem padrão para escrever programas de redução de mapa é Java, mas outras linguagens também podem ser usadas. Os nós de dados ou nós escravos realizarão a tarefa de análise e enviarão o resultado de volta ao nó mestre / nó de nome. Master-node / name-node possui um Job Tracker para rodar o mapa de tarefas reduzidas em nós slave. Os nós escravos / nós de dados têm um Rastreador de Tarefas para completar a análise dos dados e enviar o resultado de volta ao nó mestre.
Arquitetura Hadoop
O Hadoop tem algumas vantagens. Reduz o custo, a complexidade dos dados e aumenta a eficiência. É fácil adicionar outra máquina ao cluster Hadoop.
Qual é a semelhança entre Big data e Hadoop?
Tanto o Big Data quanto o Hadoop estão relacionados a grandes somas de dados
Qual é a diferença entre Big Data e Hadoop?
Artigo Diff meio antes da tabela
Big Data vs Hadoop |
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| Big Data é uma grande coleção de dados complexos e variados que são difíceis de armazenar e analisar usando métodos tradicionais de armazenamento. | Hadoop é uma estrutura de software para armazenar e processar big data de forma eficaz e eficiente. |
| Significado | |
| Big Data não tem muito significado. | O Hadoop pode tornar o Big Data mais significativo e é útil para aprendizado de máquina e análise estatística. |
| Armazenamento | |
| Big Data é difícil de armazenar, pois consiste em uma variedade de dados, como dados estruturados e não estruturados. | O Hadoop usa o Hadoop Distributed File System (HDFS), que permite armazenar uma variedade de dados. |
| Acessibilidade | |
| Acessar Big Data é difícil. | O Hadoop permite acessar e processar Big Data mais rapidamente. |
Resumo - Big Data vs Hadoop
Os dados estão crescendo rapidamente. Organizações governamentais e empresariais estão coletando dados. Analisar dados é extremamente valioso. Um único computador não é suficiente para armazenar uma grande quantidade de dados. Essa grande quantidade de dados complexos é chamada de Big data. Portanto, Big data pode ser distribuído entre alguns nós usando Hadoop. A diferença entre Big Data e Hadoop é que Big data é uma grande quantidade de dados complexos e Hadoop é um mecanismo para armazenar Big data de forma eficaz e eficiente.
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