Разница между большими данными и Apache Hadoop
Большие данные: это огромные, большие или объемные данные, информация или соответствующая статистика, полученные крупными организациями и предприятиями. Создано и подготовлено много программного обеспечения и хранилищ данных, поскольку трудно вычислить большие данные вручную. Он используется для выявления закономерностей и тенденций и принятия решений, связанных с человеческим поведением и технологиями взаимодействия.
Применение и использование больших данных:
- Сайты социальных сетей, такие как facebook и twitter.
- Транспорт, например, авиалинии и железные дороги.
- Системы здравоохранения и образования.
- Аспекты сельского хозяйства.
Apache Hadoop: это программная среда с открытым исходным кодом, построенная на кластере машин. Он используется для распределенного хранения и распределенной обработки очень больших наборов данных, то есть больших данных. Это делается с использованием модели программирования MapReduce. Удобный для разработки инструмент, реализованный на Java, поддерживает приложение для больших данных. Он легко обрабатывает большие объемы данных на кластере обычных серверов. Он может добывать любые формы данных, например структурированные, неструктурированные или частично структурированные. Он хорошо масштабируется.
Он состоит из 3-х компонентов:
- HDFS : Надежная система хранения, в которой хранится половина мировых данных.
- MapReduce : слой состоит из распределенного процессора.
- Пряжа : слой состоит из диспетчера ресурсов.
Ниже представлена таблица различий между Big Data и Apache Hadoop:
| Нет. | Большое количество данных | Apache Hadoop |
|---|---|---|
| 1 | Большие данные - это группа технологий. Это набор огромных данных, которые непрерывно множатся. | Apache Hadoop - это фреймворк на основе Java с открытым исходным кодом, который включает некоторые принципы больших данных. |
| 2 | Это довольно сложный, сложный и неоднозначный набор активов. | Он достигает ряда целей и задач по сбору активов. |
| 3 | Это сложная проблема, т. Е. Огромное количество необработанных данных. | Это решение - машина для обработки этих данных. |
| 4 | Доступ к большим данным труднее. | Это позволяет быстрее получать доступ к данным и обрабатывать их. |
| 5 | Трудно хранить огромное количество данных, поскольку они состоят из всех форм данных. т.е. структурированные, неструктурированные и частично структурированные. | Он реализует распределенную файловую систему Hadoop (HDFS), которая позволяет хранить различные данные. |
| 6 | Он определяет размер набора данных. | Здесь набор данных хранится и обрабатывается. |