Erinevus suurandmete ja Apache Hadoopi vahel
Kõik on Internetis. Internetis on palju andmeid. Seetõttu on kõik Big Data. Kas teate, et 2, 5 kvintilli baiti andmeid luuakse iga päev ja kogunevad suurandmetena? Meie igapäevased tegevused, näiteks kommentaarid, meeldimised, postitused jms sotsiaalmeedias nagu Facebook, LinkedIn, Twitter ja Instagram, on koondatud suureks andmeks. Eeldatakse, et aastaks 2020 luuakse iga maakera inimese kohta iga sekund peaaegu 1, 7 megabaiti andmeid. Võite ette kujutada ja kaaluda, kui palju andmeid kogu maakera inimene eeldab. Täna oleme ühendatud ja jagame oma elu võrgus. Enamik meist on ühendatud võrgus. Me elame nutikas kodus ja kasutame nutikaid sõidukeid ning kõik on ühendatud meie nutitelefonidega. Kas te kujutate ette, kuidas need seadmed nutikaks saavad? Tahaksin teile anda väga lihtsa vastuse, kuna analüüsib väga suurt hulka andmeid, st suurandmeid. Viie aasta jooksul on maailmas üle 50 miljardi nutika ühendatud seadme, mis on välja töötatud andmete kogumiseks, analüüsimiseks ja jagamiseks, et muuta meie elu mugavamaks.
Järgnevalt tutvustatakse suurandmeid vs Apache Hadoop
Tutvustame termini suurandmeid
Mis on suurandmed? Millist andmemahtu peetakse suureks ja mida nimetatakse suurandmeteks? Mõiste Big Data kohta on meil palju suhtelisi eeldusi. Võimalik, et 50-terabaidist andmemahtu võib Start-upi puhul suurandmeteks pidada, kuid see ei pruugi olla selliste ettevõtete jaoks nagu Google ja Facebook. Sellepärast, et neil on infrastruktuur selle andmemahu salvestamiseks ja töötlemiseks. Tahaksin määratleda mõiste Big Data järgmiselt:
- Suurandmed on andmemaht, mis ületab tehnoloogia suutlikkuse tõhusalt säilitada, hallata ja töödelda.
- Suurandmed on andmed, mille ulatus, mitmekesisus ja keerukus nõuavad selle haldamiseks ning sellest väärtuse ja varjatud teadmiste ammutamiseks uut arhitektuuri, tehnikaid, algoritme ja analüütikat.
- Suurandmed on suuremahulised, kiire ja mitmekesised teabevarad, mis nõuavad kulutõhusaid, uuenduslikke andmetöötluse vorme, mis võimaldavad paremat mõistmist, otsuste vastuvõtmist ja protsesside automatiseerimist.
- Suurandmed viitavad tehnoloogiatele ja algatustele, mis hõlmavad andmeid, mis on tavapäraste tehnoloogiate, oskuste ja infrastruktuuri tõhusaks käsitlemiseks liiga mitmekesised, kiiresti muutuvad või massilised. Erinevalt öeldes on andmete maht, kiirus või mitmekesisus liiga suur.
3 V suuri andmeid
- Maht: maht tähistab kogust / kogust, mille juures andmeid luuakse, nagu näiteks igal tunnil, annavad Wal-Marti klientide tehingud ettevõttele umbes 2, 5 petabaiti andmeid.
- Kiirus: Kiirus viitab andmete liikumise kiirusele, nagu Facebooki kasutajad saadavad Interneti kaudu keskmiselt 31, 25 miljonit sõnumit ja vaatavad igal päeval 2, 77 miljonit videot iga minut.
- Mitmekesisus: mitmekesisus viitab andmete eri vormingutele, mis luuakse nagu struktureeritud, poolstruktureeritud ja struktureerimata andmed. Nagu manusena e-kirjade saatmine Gmailis on struktureerimata andmed, samas kui mõne väliste linkidega kommentaaride postitamist nimetatakse ka struktureerimata andmeteks. Piltide, heli- ja videoklippide jagamine on struktureerimata andmevorm.
Selle tohutu mahu, kiiruse ja mitmekesisuse andmete salvestamine ja töötlemine on suur probleem. Me peame mõtlema muude tehnoloogiate peale RDBMS-i suurandmete jaoks. Selle põhjuseks on asjaolu, et RDBMS on võimeline salvestama ja töötlema ainult struktureeritud andmeid. Siin tuleb appi Apache Hadoop.
Tutvustame terminit Apache Hadoop
Apache Hadoop on avatud lähtekoodiga tarkvararaamistik andmete riistvara klastrites andmete säilitamiseks ja rakenduste käitamiseks. Apache Hadoop on tarkvararaamistik, mis võimaldab suurte andmekogumite hajutatud töötlemist arvutiklastrites, kasutades lihtsaid programmeerimismudeleid. Selle eesmärk on laiendada üksikutest serveritest tuhandete masinateni, pakkudes igaüks kohalikku arvutamist ja salvestust. Apache Hadoop on raamistik suurandmete säilitamiseks ja töötlemiseks. Apache Hadoop on võimeline salvestama ja töötlema kõiki andmevorminguid nagu struktureeritud, poolstruktureeritud ja struktureerimata andmeid. Apache Hadoop on avatud lähtekoodiga ja kauba riistvara tõi IT-tööstuses revolutsiooni. See on hõlpsasti juurdepääsetav kõigile ettevõtetele. Nad ei pea Hadoopi klastri seadistamiseks ja erinevatesse infrastruktuuridesse rohkem investeerima. Nii näeme selles postituses üksikasjalikult kasulikku erinevust Big Data ja Apache Hadoopi vahel.
Apache Hadoopi raamistik
Apache Hadoopi raamistik on jagatud kaheks osaks:
- Hadoopi hajutatud failisüsteem (HDFS): see kiht vastutab andmete salvestamise eest.
- MapReduce: see kiht vastutab andmete töötlemise eest Hadoopi klastris.
Hadoop Framework on jagatud põhi- ja alamarhitektuuriks. Hadoopi hajutatud failisüsteemi (HDFS) kihi nimesõlm on peakomponent, samas kui andmesõlm on orjakomponent, samas kui MapReduce kihis on Job Tracker põhikomponent, samas kui ülesande jälgija on alluvkomponent. Allpool on toodud Apache Hadoopi raamistiku skeem.
Miks on Apache Hadoop oluline?
- Võimalus kiiresti salvestada ja töödelda tohutul hulgal igasuguseid andmeid
- Arvutusvõimsus: Hadoopi hajutatud arvutusmudel töötleb suurandmeid kiiresti. Mida rohkem arvutisõlmi kasutate, seda rohkem töötlemisvõimsust teil on.
- Veatolerants: andmete ja rakenduste töötlemine on riistvara rikete eest kaitstud. Kui sõlm läheb alla, suunatakse töökohad automaatselt teistesse sõlmedesse, et veenduda, et hajutatud andmetöötlus ei õnnestu. Kõigi andmete koopiad salvestatakse automaatselt.
- Paindlikkus: saate salvestada nii palju andmeid kui soovite ja saate hiljem otsustada, kuidas seda kasutada. See hõlmab struktureerimata andmeid, näiteks teksti, pilte ja videoid.
- Madalad kulud: avatud lähtekoodiga raamistik on tasuta ja kasutab suures koguses andmete salvestamiseks kauba riistvara.
- Skaleeritavus: saate oma süsteemi hõlpsalt laiendada, et saada rohkem andmeid, lihtsalt sõlmede lisamisega. Vaja on vähe administreerimist
Suurte andmete võrdlus Apache Hadoopi (infograafika) vahel
Allpool on 4 parimat võrdlust Big Data ja Apache Hadoop vahel
Suurte andmete ja Apache Hadoopi võrdlustabel
Arutlen peamiste esemete üle ja eristan Big Data vs Apache Hadoopi
| Suured andmed | Apache Hadoop | |
| Definitsioon | Suurandmed on mõiste, mis tähistab andmete suurt mahtu, mitmekesisust ja kiirust | Apache Hadoop on raamistik selle suure hulga andmete haldamiseks |
| Tähtsus | Pole tähtsust enne, kui suurandmeid töödeldakse ja tulude teenimiseks kasutatakse | Apache Hadoop on tööriist suurandmete sisukamaks muutmiseks |
| Ladustamine | Poolstruktureeritud ja struktureerimata suurandmeid on väga raske säilitada | Apache Hadoopi raamistik Hadoopi hajutatud failisüsteem (HDFS) on väga võimeline suurandmete salvestamiseks |
| Ligipääsetav | Suurandmetele juurdepääs ja nende töötlemine on väga keeruline | Apache Hadoop võimaldab suurandmetele juurde pääseda ja neid kiiremini töödelda, võrreldes teisi tööriistu |
Järeldus - suurandmed vs Apache Hadoop
Te ei saa Big Data ja Apache Hadoopi võrrelda. Põhjus on see, et suurandmed on probleem, samas kui Apache Hadoop on lahendus. Kuna andmemaht suureneb kõigis sektorites hüppeliselt, on andmete salvestamine ja töötlemine ühest süsteemist väga keeruline. Nii et selle suure hulga andmete töötlemiseks vajame andmete hajutatud töötlemist ja säilitamist. Seetõttu pakub Apache Hadoop välja lahenduse väga suure hulga andmete salvestamiseks ja töötlemiseks. Lõpetuseks järeldan sellest, et suurandmed on suures koguses keerulisi andmeid, samas kui Apache Hadoop on mehhanism suurandmete väga tõhusaks ja sujuvaks salvestamiseks ja töötlemiseks.
Soovitatav artikkel
See on olnud juhend Big Data vs Apache Hadoop, nende tähendus, võrdlus pea vahel, peamised erinevused, võrdlustabel ja järeldus. see artikkel sisaldab kõiki kasulikke erinevusi Big Data ja Apache Hadoopi vahel. Lisateabe saamiseks võite vaadata ka järgmisi artikleid -
- Suurandmed vs andmeteadus - kuidas nad erinevad?
- 5 parimat suurandmete suundumust, mida ettevõtted peavad valdama
- Hadoop vs Apache Spark - huvitavad asjad, mida peate teadma
- Apache Hadoop vs Apache Spark | 10 parimat võrdlust, mida peate teadma!