Unterschied Zwischen Big Data Und Hadoop

2024 Autor: Mildred Bawerman | [email protected]. Zuletzt bearbeitet: 2023-12-16 08:37

Hauptunterschied - Big Data gegen Hadoop

Daten werden weltweit gesammelt. Diese große Datenmenge wird als Big Data oder Big Data bezeichnet und kann nicht von normalen Speichergeräten verarbeitet werden. Das Hadoop-Software-Framework, ein Open-Source-Framework der Apache Software Foundation, kann zur Behebung dieses Problems verwendet werden. Der Hauptunterschied zwischen Big Data und Hadoop besteht darin, dass Big Data eine große Menge komplexer Daten ist, während Hadoop ein Mechanismus zum effektiven und effizienten Speichern von Big Data ist.

INHALT

1. Überblick und Hauptunterschied

2. Was ist Big Data

? 3. Was ist Hadoop?

4. Ähnlichkeiten zwischen Big Data und Hadoop.

5. Vergleich nebeneinander - Big Data und Hadoop in tabellarischer Form.

6. Zusammenfassung

Was ist Big Data?

Daten werden täglich und in großen Mengen produziert. Es ist wichtig, die gesammelten Daten entsprechend zu speichern und zu analysieren, um bessere Ergebnisse zu erzielen. Google und Facebook sammeln täglich eine große Datenmenge. Das Organisieren und Analysieren der Daten kann der Organisation Vorteile bringen. In einer Bank ist es wichtig, Daten zu analysieren, um Kundeninformationen, Transaktionen und Kundenprobleme zu verstehen. Durch die Analyse dieser Daten und die Entwicklung von Lösungen wird der Gewinn verbessert. Dies zeigt, dass Daten eine wichtige Rolle für ein Unternehmen spielen, um effizient und effektiv zu arbeiten. Da die Daten schnell wachsen, reichen die relationalen Datenbanken oder regulären Speichergeräte nicht aus. Diese Art einer großen Sammlung von Daten, die schwer zu speichern und zu verarbeiten sind, kann als Big Data oder Big Data bezeichnet werden.

Große Daten

Big Data hat drei Eigenschaften. Sie sind Volumen, Geschwindigkeit und Vielfalt. Erstens ist Big Data ein großes Datenvolumen. Diese Daten können das Volumen von Giga Bytes, Tera Bytes oder sogar höher annehmen. Das zweite Attribut ist die Geschwindigkeit. Dies ist die Geschwindigkeit, mit der die Daten generiert werden. Dies ist eine wichtige Eigenschaft bei der Analyse von Umweltveränderungen und bei der Erkennung von Flugzeugen. Die Daten sollten in diesen Situationen genau und kontinuierlich sein. Es ist ein wesentlicher Faktor, Entscheidungen in Echtzeit zu treffen. Eine weitere Haupteigenschaft ist die Vielfalt, die den Datentyp beschreibt. Daten können Textformat, Video, Audio, Bild, XML-Format, Sensordaten usw. annehmen.

Was ist Hadoop?

Es ist ein Open-Source-Framework der Apache Software Foundation, mit dem Big Data in einer verteilten Umgebung gespeichert und parallel verarbeitet werden kann. Es verfügt über einen effektiven Verteilungsspeicher mit einem Datenverarbeitungsmechanismus. Das Hadoop-Speichersystem ist als Hadoop Distributed File System (HDFS) bekannt. Es teilt die Daten auf einige Maschinen auf. Hadoop folgt der Master-Slave-Architektur. Der Masterknoten heißt Name-Node und Slaves heißen Data-Nodes. Die Daten werden auf alle Datenknoten verteilt.

Der Hauptalgorithmus, mit dem Daten in Hadoop verarbeitet werden, heißt Map Reduce. Mit Map-Reduce-Programmen können Jobs an Slave-Knoten gesendet werden. Die Standardsprache zum Schreiben von Programmen zur Kartenreduzierung ist Java, es können jedoch auch andere Sprachen verwendet werden. Datenknoten oder Slave-Knoten führen die Analyseaufgabe aus und senden das Ergebnis zurück an den Master-Knoten / Namensknoten. Der Master-Knoten / Name-Knoten verfügt über einen Job Tracker zum Ausführen von Map-Reduce-Jobs auf Slave-Knoten. Slave-Knoten / Datenknoten verfügen über einen Task-Tracker, um die Datenanalyse abzuschließen und das Ergebnis an den Master-Knoten zurückzusenden.

Hadoop-Architektur

Hadoop hat einige Vorteile. Es reduziert Kosten, Datenkomplexität und erhöht die Effizienz. Es ist einfach, dem Hadoop-Cluster einen weiteren Computer hinzuzufügen.

Was ist die Ähnlichkeit zwischen Big Data und Hadoop?

Sowohl Big Data als auch Hadoop beziehen sich auf große Datenmengen

Was ist der Unterschied zwischen Big Data und Hadoop?

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Big Data gegen Hadoop
Big Data ist eine große Sammlung komplexer und vielfältiger Daten, die mit herkömmlichen Speichermethoden nur schwer zu speichern und zu analysieren sind.	Hadoop ist ein Software-Framework zum effektiven und effizienten Speichern und Verarbeiten von Big Data.
Bedeutung
Big Data hat nicht viel Bedeutung.	Hadoop kann Big Data aussagekräftiger machen und ist nützlich für maschinelles Lernen und statistische Analysen.
Lager
Big Data ist schwer zu speichern, da es aus einer Vielzahl von Daten besteht, z. B. strukturierten und unstrukturierten Daten.	Hadoop verwendet das Hadoop Distributed File System (HDFS), mit dem eine Vielzahl von Daten gespeichert werden können.
Barrierefreiheit
Der Zugriff auf Big Data ist schwierig.	Mit Hadoop können Sie schneller auf Big Data zugreifen und diese verarbeiten.

Zusammenfassung - Big Data gegen Hadoop

Die Daten wachsen schnell. Regierungs- und Geschäftsorganisationen sammeln alle Daten. Das Analysieren von Daten ist äußerst wertvoll. Ein einziger Computer reicht nicht aus, um eine große Datenmenge zu speichern. Diese große Menge komplexer Daten wird als Big Data bezeichnet. Daher können Big Data mit Hadoop auf einige Knoten verteilt werden. Der Unterschied zwischen Big Data und Hadoop besteht darin, dass Big Data eine große Menge komplexer Daten ist und Hadoop ein Mechanismus zum effektiven und effizienten Speichern von Big Data ist.

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