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 một khung mã nguồn mở của Apache Software Foundation, có thể được sử dụng để khắc phục vấn đề này. Sự khác biệt chính giữa Dữ liệu lớn và Hadoop là 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.
Dữ liệu lớn là gì?
Dữ_liệu được sản xuất hàng ngày với số lượng lớn. Điều quan trọng là phải lưu trữ dữ liệu đã thu thập cho phù hợp và phân tích chúng để có được 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 ngân hàng, việc phân tích dữ liệu để nắm được thông tin khách hàng, giao dịch, các vấn đề của khách hàng là điều cần thiết. 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 là 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 lớn dữ liệu. Những dữ liệu này có thể chiếm dung lượng Giga Byte, Tera Byte 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 đặc tính chính trong việc phân tích những thay đổi của 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 trong thời gian thực. Một thuộc tính chính khác là đa dạng, mô tả loại dữ liệu. Dữ liệu có thể có định dạng văn bản, video, âm thanh, hình ảnh, định dạng XML, dữ liệu cảm biến, v.v.
Hadoop là gì?
Đây là một khuôn khổ mã nguồn mở của Apache Software Foundation để lưu trữ Dữ liệu lớn trong một môi trường phân tán để xử lý song song. Nó có một bộ 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 tuân theo kiến trúc chủ-tớ. Nút chủ được gọi là nút Tên và các nút nô lệ được gọi là 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 Reduce. 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 giảm bản đồ là Java, nhưng các ngôn ngữ khác cũng có thể được sử dụng. Các nút dữ liệu hoặc nút phụ sẽ thực hiện nhiệm vụ phân tích và gửi kết quả trở lại nút chủ / nút tên. Master-node / name-node có Bộ theo dõi công việc để chạy các công việc giảm bản đồ trên các nút phụ. Các nút nô lệ / nút dữ liệu có Trình theo dõi tác vụ để hoàn thành việc phân tích dữ liệu và gửi kết quả trở lại nút chính.
Hadoop Architecture
Hadoop có một số ưu điểm. Nó làm giảm chi phí, độ phức tạp của dữ liệu và tăng hiệu quả. Thật dễ dàng để thêm một máy khác vào cụm Hadoop.
Điểm giống nhau giữa dữ liệu lớn và Hadoop là gì?
Cả Big Data và Hadoop đều liên quan đến 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 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 dữ liệu phi 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 - Dữ liệu lớn so với Hadoop
Dữ liệu đang phát triển nhanh chóng. Tất cả các tổ chức Chính phủ và Doanh nghiệp đều đang thu thập dữ liệu. Phân tích dữ liệu là vô cùng quý giá. 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 cách sử dụng 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.
Tải xuống phiên bản PDF của Dữ liệu lớn và 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
