i dva su trenutno najpoznatija izraza. Obje su međusobno povezane na način da se bez upotrebe Hadoop-a veliki podaci ne mogu obraditi. U ovom članku dat ću vam kratki uvid u Big Data vs Hadoop.
U ovom su članku obrađene sljedeće teme:
- Uvod u velike podatke
- Što je analitika velikih podataka?
- Uvod u Hadoop
- Big Data vs Hadoop: Razlika između Big Data i Hadoop
Započnimo!
Uvod u velike podatke
Veliki podaci izraz je koji se koristi za skup velikih i složenih skupova podataka, koje je teško pohraniti i obraditi pomoću dostupnih alata za upravljanje bazama podataka ili tradicionalnih aplikacija za obradu podataka. Izazov uključuje hvatanje, kuriranje, spremanje, pretraživanje, dijeljenje, prijenos, analizu i vizualizaciju tih podataka.
Tri različita formata velikih podataka su:
Strukturirano: Organizirani format podataka s fiksnom shemom. Primjer: RDBMS
Polustrukturirano: Djelomično organizirani podaci koji nemaju fiksni format. Primjer: XML, JSON
Nestrukturiran: Neorganizirani podaci s nepoznatom shemom. Primjer: Audio, video datoteke itd.
poziv referencom c ++
Dakle, sada kad znate što su veliki podaci, hajde da sada shvatimo što je to analitika velikih podataka.
Što je analitika velikih podataka?
U osnovi, Analitika velikih podataka tvrtke uglavnom koriste za olakšavanje njihovog rasta i razvoja. To uglavnom uključuje primjenu različitih algoritama za rukovanje podacima na zadati skup podataka, što će im pomoći u boljem donošenju odluka.Postoji više alata za obradu velikih podataka poput , , Košnica , Cassandra , , Kafka itd., ovisno o zahtjevima organizacije.
Među njima se široko koristi Hadoop. Pogledajmo što je Hadoop i kako je koristan.
Uvod u Hadoop
je softver otvorenog koda koji se koristi za pohranu i obradu velikih podataka na distribuiran način na velikim klasterima robnog hardvera. Hadoop je licenciran pod licencom Apache v2.Hadoop je razvijen na temelju rada koji je Google napisao na sustav i primjenjuje koncepte funkcionalnog programiranja. Hadoop je napisan na programskom jeziku Java i svrstava se među Apache projekte najviše razine. Ako želite znati više o Hadoopu, molimo vas da provjerite .
Sad kad znate osnove Big Dataa i Hadoopa, krenimo dalje i shvatimo razliku između Big Dataa i Hadoopa
Big Data vs Hadoop: Koja je razlika između Big Data i Hadoop?
| Značajke | Veliki podaci | Hadoop |
Definicija | Veliki podaci odnose se na veliku količinu strukturiranih i nestrukturiranih podataka. | Hadoop je okvir za rukovanje i obradu ove velike količine velikih podataka |
Značaj | Veliki podaci nemaju značaja dok se ne obrade i ne iskoriste za stvaranje prihoda. | To je alat koji obradu podataka čini velike podatke značajnijima. |
Skladištenje | Vrlo je teško pohraniti velike podatke, jer dolaze u strukturiranom i nestrukturiranom obliku. | Apache Hadoop HDFS sposoban je pohraniti velike podatke. |
Pristupačnost | Što se tiče pristupa velikim podacima, vrlo je teško. | Hadoop framework omogućuje vam pristup podacima i obradu podataka vrlo brzo u usporedbi s drugim alatima. |
Dakle, sve je to bila glavna usporedba između Big Dataa i Hadoopa. Ako želite steći više uvida o Big Datau i Hadoopu i koje su značajke okvira, možete pogledati ovo Vodič za velike podatke .
Ovaj nas blog dovodi do kraja ovog članka o Big Data vs Hadoop-u. Nadam se da je ovaj blog bio informativan i dodao je vrijednost vašem znanju.
Sad kad ste shvatili Hadoop i njegove značajke, pogledajte Edureka, pouzdane tvrtke za internetsko učenje s mrežom od više od 250 000 zadovoljnih učenika raširenih širom svijeta. Edureka tečaj obuke za certificiranje velikih podataka Hadoop pomaže učenicima da postanu stručnjaci za HDFS, pređu, MapReduce, svinju, košnicu, HBase, Oozie, Flume i Sqoop koristeći slučajeve upotrebe u stvarnom vremenu na maloprodaji, društvenim mrežama, zrakoplovstvu, turizmu i financijama.
Imate pitanje za nas? Molimo vas da ga spominjete u odjeljku za komentare ovog članka na blogu “Big Data vs Hadoop”, a mi ćemo vam se javiti.