Key Difference – Big Data vs Hadoop
Os dados são coletados amplamente em todo o mundo. Essa grande quantidade de dados é chamada de Big Data ou Big Data e não pode ser tratada por dispositivos de armazenamento comuns. A estrutura de software Hadoop, que é uma estrutura de código aberto da Apache Software Foundation, pode ser usada para superar esse problema. A principal diferença entre Big Data e Hadoop é que Big Data é uma grande quantidade de dados complexos, enquanto Hadoop é um mecanismo para armazenar Big Data de forma eficaz e eficiente.
O que é Big Data?
Os dados são produzidos diariamente e em grandes quantidades. É importante armazenar os dados coletados adequadamente e analisá-los para obter melhores resultados. Google, Facebook coletam uma grande quantidade de dados diariamente. Organizar os dados e analisá-los pode trazer benefícios para a organização. Em um banco, é essencial analisar dados para entender as informações do cliente, transações, problemas do cliente. Analisar esses dados e desenvolver soluções melhorará o lucro. Isso mostra que os dados estão desempenhando um papel vital para uma organização trabalhar de forma eficiente e eficaz. Como os dados estão crescendo rapidamente, os bancos de dados relacionais ou os dispositivos de armazenamento regulares não são suficientes. Esse tipo de grande coleção de dados, difícil de armazenar e processar, pode ser chamado de Big Data ou Big Data.
Big Data
Big data tem três propriedades. Eles são volume, velocidade e variedade. Em primeiro lugar, Big Data é um grande volume de dados. Esses dados podem levar o volume de Giga Bytes, Tera Bytes ou até mais do que isso. O segundo atributo é a velocidade. É a velocidade com que os dados são gerados. Esta é uma propriedade importante na análise de mudanças ambientais e na detecção de aeronaves. Os dados devem ser precisos e contínuos nessas situações. É um fator considerável para tomar decisões em tempo real. Outra propriedade principal é a variedade, que descreve o tipo de dados. Os dados podem ter formato de texto, vídeo, áudio, imagem, formato XML, dados do sensor, etc.
O que é Hadoop?
É um framework open source da Apache Software Foundation para armazenar Big Data em um ambiente distribuído para processar em paralelo. Possui um armazenamento de distribuição eficaz com um mecanismo de processamento de dados. O sistema de armazenamento Hadoop é conhecido como Hadoop Distributed File System (HDFS). Ele divide os dados entre algumas máquinas. O Hadoop segue a arquitetura mestre-escravo. O nó mestre é chamado de nó de nome e os escravos são chamados de nós de dados. Os dados são distribuídos entre todos os nós de dados.
O principal algoritmo que está sendo usado para processar dados no Hadoop é chamado Map Reduce. Usando programas de redução de mapa, os trabalhos podem ser enviados para nós escravos. A linguagem padrão para escrever programas de redução de mapa é Java, mas outras linguagens também podem ser usadas. Os nós de dados ou nós escravos executarão a tarefa de análise e enviarão o resultado de volta ao nó mestre/nó-nome. Master-node/name-node possui um Job Tracker para executar tarefas de redução de mapa em nós escravos. Slave-nodes/data-nodes possuem um Task Tracker para completar a análise de dados e enviar o resultado de volta ao nó master.
Arquitetura do Hadoop
Hadoop tem algumas vantagens. Reduz custos, complexidade de dados e aumenta a eficiência. É fácil adicionar outra máquina ao cluster do Hadoop.
Qual é a semelhança entre Big Data e Hadoop?
Tanto o Big Data quanto o Hadoop estão relacionados a grandes somas de dados
Qual é a diferença entre Big Data e Hadoop?
Big Data vs Hadoop |
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| Big Data é uma grande coleção de dados complexos e variados que são difíceis de armazenar e analisar usando métodos tradicionais de armazenamento. | Hadoop é uma estrutura de software para armazenar e processar big data de forma eficaz e eficiente. |
| Significado | |
| Big Data não tem muito significado. | O Hadoop pode tornar o Big Data mais significativo e é útil para aprendizado de máquina e análise estatística. |
| Armazenamento | |
| Big Data é difícil de armazenar, pois consiste em uma variedade de dados, como dados estruturados e não estruturados. | Hadoop usa o Hadoop Distributed File System (HDFS) que permite armazenar uma variedade de dados. |
| Acessibilidade | |
| Acessar Big Data é difícil. | Hadoop permite acessar e processar Big Data mais rapidamente. |
Resumo – Big Data vs Hadoop
Os dados estão crescendo rapidamente. Organizações governamentais e empresariais estão coletando dados. Analisar dados é extremamente valioso. Um único computador não é suficiente para armazenar uma grande quantidade de dados. Essa grande quantidade de dados complexos é chamada de Big Data. Portanto, Big Data pode ser distribuído entre alguns nós usando o Hadoop. A diferença entre Big Data e Hadoop é que Big Data é uma grande quantidade de dados complexos e Hadoop é um mecanismo para armazenar Big Data de forma eficaz e eficiente.
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