Belangrijk verschil – Big Data vs Hadoop
Gegevens worden op grote schaal over de hele wereld verzameld. Deze grote hoeveelheid gegevens wordt Big data of Big Data genoemd en kan niet worden verwerkt door reguliere opslagapparaten. Hadoop-softwareframework, een open source-framework van de Apache Software Foundation, kan worden gebruikt om dit probleem op te lossen. Het belangrijkste verschil tussen Big Data en Hadoop is dat Big Data een grote hoeveelheid complexe data is, terwijl Hadoop een mechanisme is om Big data effectief en efficiënt op te slaan.
Wat is big data?
Er worden dagelijks en in grote hoeveelheden gegevens geproduceerd. Het is belangrijk om de verzamelde gegevens dienovereenkomstig op te slaan en te analyseren om betere resultaten te krijgen. Google en Facebook verzamelen dagelijks een enorme hoeveelheid gegevens. Het organiseren van de gegevens en het analyseren ervan kan voordelen opleveren voor de organisatie. In een bank is het essentieel om gegevens te analyseren om klantinformatie, transacties en klantproblemen te begrijpen. Het analyseren van deze data en het ontwikkelen van oplossingen zal de winst verbeteren. Dit toont aan dat data een cruciale rol spelen voor een organisatie om efficiënt en effectief te werken. Omdat gegevens snel groeien, zijn de relationele databases of reguliere opslagapparaten niet voldoende. Dit soort grote verzameling gegevens die moeilijk op te slaan en te verwerken is, kan worden aangeduid als Big data of Big Data.
Big Data
Big data heeft drie eigenschappen. Dit zijn volume, snelheid en variatie. Ten eerste is big data een grote hoeveelheid data. Deze gegevens kunnen het volume van Giga Bytes, Tera Bytes of zelfs hoger aan. Het tweede kenmerk is de snelheid. Het is de snelheid waarmee de gegevens worden gegenereerd. Dit is een belangrijke eigenschap bij het analyseren van veranderingen in het milieu en voor het detecteren van vliegtuigen. Gegevens moeten in die situaties nauwkeurig en continu zijn. Re altime beslissingen nemen is een belangrijke factor. Een andere belangrijke eigenschap is variëteit, die het type gegevens beschrijft. Gegevens kunnen tekstindeling, video, audio, afbeelding, XML-indeling, sensorgegevens, enz. aannemen.
Wat is Hadoop?
Het is een open source framework van de Apache Software Foundation om Big data op te slaan in een gedistribueerde omgeving om parallel te verwerken. Het heeft een effectieve distributie-opslag met een gegevensverwerkingsmechanisme. Hadoop-opslagsysteem staat bekend als Hadoop Distributed File System (HDFS). Het verdeelt de gegevens over sommige machines. Hadoop volgt de master-slave-architectuur. Het masterknooppunt wordt Name-node genoemd en slaves worden Data-nodes genoemd. Gegevens worden verdeeld over alle gegevensknooppunten.
Het belangrijkste algoritme dat wordt gebruikt om gegevens in Hadoop te verwerken, wordt Map Reduce genoemd. Met behulp van programma's voor het verkleinen van de kaart kunnen taken naar slave-knooppunten worden verzonden. De standaardtaal om programma's voor het verkleinen van de kaart te schrijven is Java, maar er kunnen ook andere talen worden gebruikt. Data-Nodes of slave-nodes voeren de analysetaak uit en sturen het resultaat terug naar de master-node/name-node. Master-node/name-node heeft een Job Tracker om kaartreducerende jobs op slave-nodes uit te voeren. Slave-nodes/data-nodes hebben een Task Tracker om de data-analyse te voltooien en het resultaat terug te sturen naar de master node.
Hadoop Architectuur
Hadoop heeft enkele voordelen. Het vermindert de kosten, de complexiteit van gegevens en verhoogt de efficiëntie. Het is gemakkelijk om een andere machine aan het Hadoop-cluster toe te voegen.
Wat is de overeenkomst tussen Big data en Hadoop?
Zowel Big Data als Hadoop zijn gerelateerd aan grote hoeveelheden data
Wat is het verschil tussen Big Data en Hadoop?
Big Data vs Hadoop |
|
| Big Data is een grote verzameling complexe en gevarieerde gegevens die moeilijk op te slaan en te analyseren zijn met traditionele opslagmethoden. | Hadoop is een softwareframework om big data effectief en efficiënt op te slaan en te verwerken. |
| Betekenis | |
| Big Data heeft niet veel betekenis. | Hadoop kan Big data zinvoller maken en is handig voor machine learning en statistische analyse. |
| Opslag | |
| Big Data is moeilijk op te slaan omdat het uit een verscheidenheid aan gegevens bestaat, zoals gestructureerde en ongestructureerde gegevens. | Hadoop gebruikt Hadoop Distributed File System (HDFS) waarmee een verscheidenheid aan gegevens kan worden opgeslagen. |
| Toegankelijkheid | |
| Toegang tot big data is moeilijk. | Hadoop maakt het mogelijk om Big Data sneller te openen en te verwerken. |
Samenvatting – Big Data vs Hadoop
Data groeit snel. Overheids- en bedrijfsorganisaties verzamelen allemaal gegevens. Het analyseren van data is enorm waardevol. Een enkele computer is niet genoeg om een grote hoeveelheid gegevens op te slaan. Deze grote hoeveelheid complexe data wordt Big data genoemd. Daarom kunnen Big data met Hadoop over sommige knooppunten worden verspreid. Het verschil tussen Big Data en Hadoop is dat Big data een grote hoeveelheid complexe data is en Hadoop een mechanisme is om Big data effectief en efficiënt op te slaan.
Download de PDF-versie van Big Data vs Hadoop
U kunt de PDF-versie van dit artikel downloaden en gebruiken voor offline doeleinden volgens de citatienota. Download hier de PDF-versie. Verschil tussen Big Data en Hadoop
