ja on kaks kõige tuntumat terminit, mida praegu kasutatakse. Mõlemad on omavahel seotud nii, et ilma Hadoopi kasutamata ei saa Big Data töödelda. Selles artiklis annan teile lühikese ülevaate Big Data vs Hadoop.
Selles artiklis käsitletakse järgmisi teemasid:
- Sissejuhatus suurandmetesse
- Mis on suurandmete analüüs?
- Hadoopi sissejuhatus
- Big Data vs Hadoop: erinevus Big Data ja Hadoop vahel
Alustame!
Sissejuhatus suurandmetesse
Suured andmed on termin, mida kasutatakse suurte ja keerukate andmekogumite kogumiseks, mida on raske salvestada ja töödelda olemasolevate andmebaasihaldustööriistade või traditsiooniliste andmetöötlusrakenduste abil. Väljakutse hõlmab nende andmete hõivamist, kureerimist, salvestamist, otsimist, jagamist, edastamist, analüüsimist ja visualiseerimist.
Suurandmete kolm erinevat vormingut on:
Struktureeritud: Korrastatud andmevorming fikseeritud skeemiga. Nt: RDBMS
Poolstruktureeritud: Osaliselt korrastatud andmed, millel pole fikseeritud vormingut. Nt: XML, JSON
Struktureerimata: Tundmatu skeemiga korrastamata andmed. Nt: heli-, videofailid jne
saada massiivi pikkus javascript
Nüüd, kui teate, mis on suurandmed, mõistkem nüüd, mis on suurandmete analüüs.
Mis on suurandmete analüüs?
Põhimõtteliselt Suurandmete analüüs seda kasutavad ettevõtted suuresti oma kasvu ja arengu hõlbustamiseks. See hõlmab peamiselt mitmesuguste andmekaevandamisalgoritmide kasutamist antud andmekogumil, mis aitab neil seejärel paremat otsust langetada.Big Data töötlemiseks on mitu tööriista, näiteks , , Taru , Cassandra , , Kafka jne, sõltuvalt organisatsiooni nõudest.
Nende hulgas on Hadoop laialt levinud. Vaatame, mis on Hadoop ja kuidas see on kasulik.
Hadoopi sissejuhatus
on avatud lähtekoodiga tarkvararaamistik, mida kasutatakse suurandmete suurte klastrite klastrite jaoks hajutatud viisil suurandmete salvestamiseks ja töötlemiseks. Hadoop on litsentsitud Apache v2 litsentsi alusel.Hadoop töötati välja Google'i kirjutatud dokumendi põhjal süsteem ja see rakendab funktsionaalse programmeerimise mõisteid. Hadoop on kirjutatud Java programmeerimiskeeles ja kuulub kõige kõrgemate Apache-projektide hulka. Kui soovite Hadoopi kohta rohkem teada saada, vaadake palun .
Nüüd, kui teate Big Data ja Hadoopi põhitõdesid, liigume edasi ja mõistame Big Data ja Hadoopi erinevust
Big Data vs Hadoop: mis vahe on suurandmetel ja Hadoopil?
Funktsioonid | Suured andmed | Hadoop |
Definitsioon | Suurandmete all mõeldakse nii struktureeritud kui ka struktureerimata andmeid. | Hadoop on raamistik selle suure andmemahu käsitlemiseks ja töötlemiseks |
Tähtsus | Big Data ei oma tähtsust enne, kui seda töödeldakse ja kasutatakse tulu saamiseks. | See on tööriist, mis suurandmeid andmete töötlemisel sisukamaks muudab. |
Ladustamine | Suurandmete salvestamine on väga keeruline, kuna need on struktureeritud ja struktureerimata kujul. | Apache Hadoop HDFS on võimeline salvestama suuri andmeid. |
Juurdepääsetavus | Kui tegemist on suurandmetele juurdepääsuga, on see väga keeruline. | Hadoop raamistik võimaldab teil andmetele juurdepääsu ja nende töötlemise väga kiiresti, võrreldes teiste tööriistadega. |
See oli kõik Big Data ja Hadoopi peamise võrdluse kohta. Kui soovite saada rohkem teavet Big Data ja Hadoopi ning raamistiku funktsioonide kohta, saate seda vaadata Big DataTutorial .
See ajaveeb viib meid Big Data vs Hadoopi teemalise artikli lõppu. Loodan, et see ajaveeb oli informatiivne ja andis lisaväärtust teie teadmistele.
Nüüd, kui olete Hadoopist ja selle funktsioonidest aru saanud, vaadake järgmist Edureka, usaldusväärne veebiõppeettevõte, mille võrgustik hõlmab üle 250 000 rahuloleva õppija, levinud üle kogu maailma. Edureka Big Data Hadoopi sertifitseerimiskoolitus aitab õppijatel saada HDFS, lõnga, MapReduce, Pig, Hive, HBase, Oozie, Flume ja Sqoop ekspertideks, kasutades reaalajas kasutatavaid juhtumeid jaekaubanduse, sotsiaalmeedia, lennunduse, turismi ja rahanduse valdkonnas.
Kas teil on meile küsimus? Palun mainige seda selle artikli kommentaaride jaotises „Big Data vs Hadoop” ajaveebis ja võtame teiega ühendust.