Diferencia clave: Big Data frente a Hadoop
Los datos se recopilan ampliamente en todo el mundo. Esta gran cantidad de datos se denomina Big Data o Big Data y no puede ser manejada por dispositivos de almacenamiento normales. El marco de software Hadoop, que es un marco de código abierto de Apache Software Foundation, se puede utilizar para superar este problema. La diferencia clave entre Big Data y Hadoop es que Big Data es una gran cantidad de datos complejos, mientras que Hadoop es un mecanismo para almacenar Big Data de manera efectiva y eficiente.
CONTENIDO
1. Descripción general y diferencia clave
2. Qué es Big Data
3. Qué es Hadoop
4. Similitudes entre Big Data y Hadoop
5. Comparación lado a lado: Big Data vs Hadoop en forma tabular
6. Resumen
¿Qué es Big Data?
Los datos se producen a diario y en grandes cantidades. Es importante almacenar los datos recopilados en consecuencia y analizarlos para obtener mejores resultados. Google y Facebook recopilan una gran cantidad de datos a diario. Organizar los datos y analizarlos puede aportar beneficios a la organización. En un banco, es esencial analizar datos para comprender la información del cliente, las transacciones y los problemas del cliente. El análisis de estos datos y el desarrollo de soluciones mejorarán las ganancias. Esto muestra que los datos juegan un papel vital para que una organización funcione de manera eficiente y efectiva. Dado que los datos crecen rápidamente, las bases de datos relacionales o los dispositivos de almacenamiento regulares no son suficientes. Este tipo de gran colección de datos que es difícil de almacenar y procesar puede denominarse Big Data o Big Data.
Big Data
Big data tiene tres propiedades. Son volumen, velocidad y variedad. En primer lugar, Big Data es un gran volumen de datos. Estos datos pueden tener el volumen de Giga Bytes, Tera Bytes o incluso más. El segundo atributo es la velocidad. Es la velocidad a la que se generan los datos. Esta es una propiedad importante para analizar cambios ambientales y para detectar aeronaves. Los datos deben ser precisos y continuos en esas situaciones. Es un factor considerable para tomar decisiones en tiempo real. Otra propiedad principal es la variedad, que describe el tipo de datos. Los datos pueden tomar formato de texto, video, audio, imagen, formato XML, datos de sensor, etc.
¿Qué es Hadoop?
Es un marco de código abierto de Apache Software Foundation para almacenar Big Data en un entorno distribuido para procesar en paralelo. Tiene un almacenamiento de distribución eficaz con un mecanismo de procesamiento de datos. El sistema de almacenamiento Hadoop se conoce como Hadoop Distributed File System (HDFS). Divide los datos entre algunas máquinas. Hadoop sigue la arquitectura maestro-esclavo. El nodo maestro se denomina nodo de nombre y los esclavos se denominan nodos de datos. Los datos se distribuyen entre todos los nodos de datos.
El algoritmo principal que se utiliza para procesar datos en Hadoop se llama Map Reduce. Mediante programas de reducción de mapas, los trabajos se pueden enviar a los nodos esclavos. El idioma predeterminado para escribir programas de reducción de mapas es Java, pero también se pueden utilizar otros lenguajes. Los nodos de datos o los nodos esclavos realizarán la tarea de análisis y enviarán el resultado al nodo maestro / nodo de nombre. Master-node / name-node tiene un Job Tracker para ejecutar trabajos de reducción de mapas en los nodos esclavos. Los nodos esclavos / nodos de datos tienen un rastreador de tareas para completar el análisis de datos y enviar el resultado al nodo maestro.
Arquitectura Hadoop
Hadoop tiene algunas ventajas. Reduce el costo, la complejidad de los datos y aumenta la eficiencia. Es fácil agregar otra máquina al clúster de Hadoop.
¿Cuál es la similitud entre Big Data y Hadoop?
Tanto Big Data como Hadoop están relacionados con grandes sumas de datos
¿Cuál es la diferencia entre Big Data y Hadoop?
Diferencia del medio del artículo antes de la mesa
Big Data vs Hadoop |
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| Big Data es una gran colección de datos complejos y variados que son difíciles de almacenar y analizar mediante métodos de almacenamiento tradicionales. | Hadoop es un marco de software para almacenar y procesar macrodatos de manera efectiva y eficiente. |
| Significado | |
| Big Data no tiene mucho significado. | Hadoop puede hacer que Big data sea más significativo y es útil para el aprendizaje automático y el análisis estadístico. |
| Almacenamiento | |
| Big Data es difícil de almacenar ya que consta de una variedad de datos, como datos estructurados y no estructurados. | Hadoop utiliza Hadoop Distributed File System (HDFS) que permite almacenar una variedad de datos. |
| Accesibilidad | |
| Acceder a Big Data es difícil. | Hadoop permite acceder y procesar Big Data más rápido. |
Resumen: Big Data vs Hadoop
Los datos están creciendo rápidamente. Todas las organizaciones gubernamentales y empresariales están recopilando datos. El análisis de datos es sumamente valioso. Una sola computadora no es suficiente para almacenar una gran cantidad de datos. Esta gran cantidad de datos complejos se denomina Big data. Por lo tanto, Big Data se puede distribuir entre algunos nodos usando Hadoop. La diferencia entre Big Data y Hadoop es que Big Data es una gran cantidad de datos complejos y Hadoop es un mecanismo para almacenar Big Data de manera efectiva y eficiente.
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