Sự khác biệt giữa Dữ liệu lớn và Hadoop
Share
Sự khác biệt chính - Dữ liệu lớn so với Hadoop
Dữ liệu được thu thập rộng rãi trên toàn thế giới. Lượng dữ liệu lớn này được gọi là Dữ liệu lớn hoặc Dữ liệu lớn và không thể được xử lý bởi các thiết bị lưu trữ thông thường. Khung phần mềm Hadoop, là khung công tác nguồn mở của Quỹ Phần mềm Apache, có thể được sử dụng để khắc phục vấn đề này. Các sự khác biệt chính giữa Big Data và Hadoop là thế Dữ liệu lớn là một lượng lớn dữ liệu phức tạp trong khi Hadoop là cơ chế lưu trữ Dữ liệu lớn một cách hiệu quả và hiệu quả.
NỘI DUNG
1. Tổng quan và sự khác biệt chính
2. Dữ liệu lớn là gì
3. Hadoop là gì
4. Điểm tương đồng giữa Dữ liệu lớn và Hadoop
5. So sánh cạnh nhau - Dữ liệu lớn so với Hadoop ở dạng bảng
6. Tóm tắt
Dữ liệu lớn là gì?
Dữ liệu được sản xuất hàng ngày và với số lượng lớn. Điều quan trọng là lưu trữ dữ liệu được thu thập phù hợp và phân tích chúng để có kết quả tốt hơn. Google, Facebook thu thập một lượng lớn dữ liệu hàng ngày. Tổ chức dữ liệu và phân tích chúng có thể mang lại lợi ích cho tổ chức. Trong một ngân hàng, điều cần thiết là phân tích dữ liệu để hiểu thông tin khách hàng, giao dịch, vấn đề của khách hàng. Phân tích những dữ liệu này và phát triển các giải pháp sẽ cải thiện lợi nhuận. Điều này cho thấy dữ liệu đang đóng một vai trò quan trọng để một tổ chức hoạt động hiệu quả và hiệu quả. Khi dữ liệu đang phát triển nhanh chóng, cơ sở dữ liệu quan hệ hoặc các thiết bị lưu trữ thông thường không đủ. Loại tập hợp dữ liệu lớn khó lưu trữ và xử lý này có thể được đặt tên là Dữ liệu lớn hoặc Dữ liệu lớn.
Dữ liệu lớn
Dữ liệu lớn có ba thuộc tính. Chúng là khối lượng, vận tốc và sự đa dạng. Thứ nhất, Dữ liệu lớn là một khối lượng dữ liệu lớn. Những dữ liệu này có thể lấy khối lượng Giga Bytes, Tera Bytes hoặc thậm chí cao hơn thế. Thuộc tính thứ hai là vận tốc. Đó là tốc độ mà dữ liệu được tạo ra. Đây là một tài sản chính trong việc phân tích các thay đổi môi trường và để phát hiện máy bay. Dữ liệu phải chính xác và liên tục trong những tình huống đó. Đó là một yếu tố đáng kể để đưa ra quyết định thời gian thực. Một thuộc tính chính khác là sự đa dạng, mô tả loại dữ liệu. Dữ liệu có thể lấy định dạng văn bản, video, âm thanh, hình ảnh, định dạng XML, dữ liệu cảm biến, v.v..
Hadoop là gì?
Đây là một khung nguồn mở của Quỹ Phần mềm Apache để lưu trữ Dữ liệu lớn trong môi trường phân tán để xử lý song song. Nó có một lưu trữ phân phối hiệu quả với một cơ chế xử lý dữ liệu. Hệ thống lưu trữ Hadoop được gọi là Hệ thống tệp phân tán Hadoop (HDFS). Nó phân chia dữ liệu giữa một số máy. Hadoop theo kiến trúc chủ-nô. Nút chủ được gọi Nút tên và nô lệ được gọi là Các nút dữ liệu. Dữ liệu được phân phối giữa tất cả các nút Dữ liệu.
Thuật toán chính đang sử dụng để xử lý dữ liệu trong Hadoop được gọi là Map Giảm. Sử dụng các chương trình thu nhỏ bản đồ, các công việc có thể được gửi đến các nút nô lệ. Ngôn ngữ mặc định để viết chương trình thu nhỏ bản đồ là Java, nhưng các ngôn ngữ khác cũng có thể được sử dụng. Các nút dữ liệu hoặc nút nô lệ sẽ thực hiện nhiệm vụ phân tích và gửi kết quả trở lại nút chủ / nút tên. Nút chủ / nút tên có Trình theo dõi công việc để chạy bản đồ giảm công việc trên các nút phụ. Các nút nô lệ / nút dữ liệu có Trình theo dõi tác vụ để hoàn thành phân tích dữ liệu và gửi kết quả trở lại nút chính.
Kiến trúc Hadoop
Hadoop có một số lợi thế. Nó làm giảm chi phí, độ phức tạp dữ liệu và tăng hiệu quả. Thật dễ dàng để thêm một máy khác vào cụm Hadoop.
Sự giống nhau giữa dữ liệu lớn và Hadoop là gì?
- Cả Big Data và Hadoop đều liên quan đến một lượng lớn dữ liệu.
Sự khác biệt giữa Dữ liệu lớn và Hadoop là gì?
Dữ liệu lớn so với Hadoop | |
| Dữ liệu lớn là một tập hợp lớn các dữ liệu phức tạp và đa dạng, khó lưu trữ và phân tích bằng các phương pháp lưu trữ truyền thống. | Hadoop là một khung phần mềm để lưu trữ và xử lý dữ liệu lớn một cách hiệu quả và hiệu quả. |
| Ý nghĩa | |
| Dữ liệu lớn không có nhiều ý nghĩa. | Hadoop có thể làm cho Dữ liệu lớn trở nên có ý nghĩa hơn và hữu ích cho việc học máy và phân tích thống kê. |
| Lưu trữ | |
| Dữ liệu lớn khó lưu trữ vì nó bao gồm nhiều loại dữ liệu như dữ liệu có cấu trúc và không cấu trúc. | Hadoop sử dụng Hệ thống tệp phân tán Hadoop (HDFS) cho phép lưu trữ nhiều loại dữ liệu. |
| Khả năng tiếp cận | |
| Truy cập dữ liệu lớn rất khó. | Hadoop cho phép truy cập và xử lý Dữ liệu lớn nhanh hơn. |
Tóm tắt - Lớn Dữ liệu so với Hadoop
Dữ liệu đang phát triển nhanh chóng. Các tổ chức chính phủ và doanh nghiệp đều đang thu thập dữ liệu. Phân tích dữ liệu là vô cùng có giá trị. Một máy tính không đủ để lưu trữ một lượng lớn dữ liệu. Số lượng lớn dữ liệu phức tạp này được gọi là Dữ liệu lớn. Do đó, Dữ liệu lớn có thể được phân phối giữa một số nút bằng Hadoop. Sự khác biệt giữa Dữ liệu lớn và Hadoop là Dữ liệu lớn là một lượng lớn dữ liệu phức tạp và Hadoop là một cơ chế để lưu trữ Dữ liệu lớn một cách hiệu quả và hiệu quả.
Tải xuống phiên bản PDF của Dữ liệu lớn so với Hadoop
Bạn có thể tải xuống phiên bản PDF của bài viết này và sử dụng nó cho mục đích ngoại tuyến theo ghi chú trích dẫn. Vui lòng tải xuống phiên bản PDF tại đây Sự khác biệt giữa Dữ liệu lớn và Hadoop
Tài liệu tham khảo:
1. Dữ liệu lớn là gì và tại sao nó quan trọng. Dữ liệu lớn là gì? | SÀI GÒN Có sẵn ở đây
2. Điểm, Hướng dẫn. Hadoop - Tổng quan về dữ liệu lớn. Điểm hướng dẫn, ngày 15 tháng 8 năm 2017. Có sẵn tại đây
3. Điểm, Hướng dẫn. Tổng quan về dữ liệu phân tích dữ liệu lớn. Điểm hướng dẫn, ngày 15 tháng 8 năm 2017. Có sẵn tại đây
4. Sự khác biệt giữa dữ liệu lớn và Hadoop là gì? Techopedia.com. Có sẵn ở đây
5.thippireddybharath. Dữ liệu lớn và Hadoop Giới thiệu nhanh. YouTube, YouTube, ngày 12 tháng 8 năm 2014. Có sẵn tại đây
Hình ảnh lịch sự:
1.'BigData 2267 × 1146 trasparent 'Tác giả Camelia.boban - Công việc riêng, (CC BY-SA 3.0) qua Commons Wikimedia
