og er de to mest kendte udtryk, der i øjeblikket bruges. Begge er indbyrdes relaterede på en måde, der uden brug af Hadoop kan ikke behandle store data. I denne artikel vil jeg give dig et kort indblik i Big Data vs Hadoop.
Nedenstående emner er dækket af denne artikel:
- Introduktion til Big Data
- Hvad er Big Data Analytics?
- Introduktion til Hadoop
- Big Data vs Hadoop: Forskel mellem Big Data og Hadoop
Lad os komme igang!
Introduktion til Big Data
Big Data er et udtryk, der bruges til en samling af datasæt, der er store og komplekse, hvilket er vanskeligt at gemme og behandle ved hjælp af tilgængelige databasestyringsværktøjer eller traditionelle databehandlingsapplikationer. Udfordringen inkluderer indfangning, kuratering, lagring, søgning, deling, overførsel, analyse og visualisering af disse data.
De tre forskellige formater for big data er:
Struktureret: Organiseret dataformat med et fast skema. Eks: RDBMS
Halvstruktureret: Delvis organiserede data, der ikke har et fast format. Eks: XML, JSON
Ustruktureret: Uorganiserede data med et ukendt skema. Eks: Audio, videofiler osv.
informatica tutorial for begyndere pdf gratis download
Så nu hvor du ved, hvad der er big data, lad os nu forstå, hvad der er big data-analyse.
Hvad er Big Data Analytics?
I bund og grund, Big Data Analytics bruges i vid udstrækning af virksomheder til at lette deres vækst og udvikling. Dette indebærer hovedsageligt anvendelse af forskellige datamining-algoritmer på det givne datasæt, som derefter hjælper dem med bedre beslutningstagning.Der er flere værktøjer til behandling af store data som f.eks , , Hive , Cassandra , , Kafka osv. afhængigt af organisationens krav.
Blandt disse er Hadoop meget udbredt. Lad os se, hvad der er Hadoop, og hvordan det er nyttigt.
Introduktion til Hadoop
er en open source-software-ramme, der bruges til lagring og behandling af Big Data på en distribueret måde på store klynger af råvarehardware. Hadoop er licenseret under Apache v2-licensen.Hadoop blev udviklet baseret på papiret skrevet af Google på system, og det anvender begreber funktionel programmering. Hadoop er skrevet på Java-programmeringssproget og rangerer blandt Apache-projekterne på højeste niveau. Hvis du ønsker at vide mere om Hadoop, så tjek det venligst .
Nu hvor du kender det grundlæggende i Big Data og Hadoop, lad os gå videre og forstå forskellen mellem Big Data og Hadoop
Big Data vs Hadoop: Hvad er forskellen mellem Big Data og Hadoop?
| Funktioner | Big Data | Hadoop |
Definition | Big Data henviser til et stort volumen af både strukturerede og ustrukturerede data. | Hadoop er en ramme til håndtering og behandling af denne store mængde store data |
Betydning | Big Data har ingen betydning, før de behandles og bruges til at generere indtægter. | Det er et værktøj, der gør big data mere meningsfuldt ved at behandle dataene. |
Opbevaring | Det er meget vanskeligt at gemme big data, fordi det kommer i struktureret og ustruktureret form. | Apache Hadoop HDFS er i stand til at lagre store data. |
Tilgængelighed | Når det kommer til adgang til big data, er det meget vanskeligt. | Hadoop framework giver dig adgang til og behandler dataene meget hurtigt sammenlignet med andre værktøjer. |
Så det handlede kun om den største sammenligning mellem Big Data og Hadoop. Hvis du ønsker at få mere indsigt i Big Data og Hadoop, og hvad er funktionerne i rammen, kan du tjekke dette Big DataTutorial .
Denne blog bringer os til slutningen af denne artikel om Big Data vs Hadoop. Jeg håber, at denne blog var informativ og tilføjede din viden værdi.
Nu hvor du har forstået Hadoop og dens funktioner, skal du tjekke af Edureka, et pålideligt online læringsfirma med et netværk på mere end 250.000 tilfredse elever spredt over hele kloden. Edureka Big Data Hadoop-certificeringskursus hjælper elever med at blive eksperter i HDFS, Garn, MapReduce, Pig, Hive, HBase, Oozie, Flume og Sqoop ved hjælp af realtidsbrugssager på Retail, Social Media, Aviation, Tourism, Finance domæne.
Har du et spørgsmål til os? Nævn det i kommentarfeltet i denne artikel på 'Big Data vs Hadoop' blog, og vi vender tilbage til dig.