und sind die beiden bekanntesten Begriffe, die derzeit verwendet werden. Beide sind so miteinander verbunden, dass Big Data ohne die Verwendung von Hadoop nicht verarbeitet werden kann. In diesem Artikel werde ich Ihnen einen kurzen Einblick in Big Data vs Hadoop geben.
Die folgenden Themen werden in diesem Artikel behandelt:
- Einführung in Big Data
- Was ist Big Data Analytics?
- Einführung in Hadoop
- Big Data vs Hadoop: Unterschied zwischen Big Data und Hadoop
Lass uns anfangen!
Einführung in Big Data
Große Daten ist ein Begriff, der für eine Sammlung großer und komplexer Datensätze verwendet wird, die mit verfügbaren Datenbankverwaltungstools oder herkömmlichen Datenverarbeitungsanwendungen nur schwer gespeichert und verarbeitet werden können. Die Herausforderung umfasst das Erfassen, Kuratieren, Speichern, Suchen, Teilen, Übertragen, Analysieren und Visualisieren dieser Daten.
Die drei verschiedenen Formate von Big Data sind:
Strukturiert: Organisiertes Datenformat mit festem Schema. Beispiel: RDBMS
Halbstrukturiert: Teilweise organisierte Daten ohne festes Format. Beispiel: XML, JSON
Unstrukturiert: Unorganisierte Daten mit unbekanntem Schema. Beispiel: Audio-, Videodateien usw.
Split-Funktion im Java-Beispiel
Nachdem Sie nun wissen, was Big Data ist, wollen wir nun verstehen, was Big Data-Analyse ist.
Was ist Big Data Analytics?
Grundsätzlich, Big Data Analytics wird hauptsächlich von Unternehmen genutzt, um deren Wachstum und Entwicklung zu fördern. Dies beinhaltet hauptsächlich die Anwendung verschiedener Data Mining-Algorithmen auf den gegebenen Datensatz, die ihnen dann bei der besseren Entscheidungsfindung helfen.Es gibt mehrere Tools für die Verarbeitung von Big Data, wie z , , Bienenstock , Kassandra , , Kafka usw. je nach Anforderung der Organisation.
Unter diesen ist Hadoop weit verbreitet. Mal sehen, was Hadoop ist und wie nützlich es ist.
Einführung in Hadoop
ist ein Open-Source-Software-Framework, das zum verteilten Speichern und Verarbeiten von Big Data auf großen Clustern von Standardhardware verwendet wird. Hadoop ist unter der Apache v2-Lizenz lizenziert.Hadoop wurde auf der Grundlage des von Google auf dem Internet verfassten Papiers entwickelt System und es wendet Konzepte der funktionalen Programmierung. Hadoop ist in der Programmiersprache Java geschrieben und gehört zu den Apache-Projekten auf höchster Ebene. Wenn Sie mehr über Hadoop erfahren möchten, schauen Sie bitte vorbei .
Nachdem Sie die Grundlagen von Big Data und Hadoop kennen, gehen wir weiter und verstehen den Unterschied zwischen Big Data und Hadoop
Big Data vs Hadoop: Was ist der Unterschied zwischen Big Data und Hadoop?
| Eigenschaften | Große Daten | Hadoop |
Definition | Big Data bezieht sich auf ein großes Volumen sowohl strukturierter als auch unstrukturierter Daten. | Hadoop ist ein Framework für die Verarbeitung und Verarbeitung dieses großen Big-Data-Volumens |
Bedeutung | Big Data hat keine Bedeutung, bis es verarbeitet und zur Erzielung von Einnahmen verwendet wird. | Es ist ein Tool, das Big Data durch die Verarbeitung der Daten aussagekräftiger macht. |
Lager | Es ist sehr schwierig, Big Data zu speichern, da es in strukturierter und unstrukturierter Form vorliegt. | Apache Hadoop HDFS kann Big Data speichern. |
Barrierefreiheit | Wenn es um den Zugriff auf Big Data geht, ist dies sehr schwierig. | Mit dem Hadoop-Framework können Sie im Vergleich zu anderen Tools sehr schnell auf die Daten zugreifen und diese verarbeiten. |
Das war also alles über den großen Vergleich zwischen Big Data und Hadoop. Wenn Sie mehr über Big Data und Hadoop sowie die Funktionen des Frameworks erfahren möchten, können Sie dies überprüfen Big DataTutorial .
Dieser Blog bringt uns zum Ende dieses Artikels über Big Data vs Hadoop. Ich hoffe, dieser Blog war informativ und hat Ihrem Wissen einen Mehrwert verliehen.
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Hast du eine Frage an uns? Bitte erwähnen Sie es im Kommentarbereich dieses Artikels im Blog „Big Data vs Hadoop“. Wir werden uns dann bei Ihnen melden.