Qual è la differenza tra Big Data e Hadoop?

Big Data e Hadoop sono i due termini più popolari di recente. In questo articolo, ti darò una breve panoramica su Big Data vs Hadoop e quali sono le varie differenze tra loro.

e sono i due termini più familiari attualmente utilizzati. Entrambi sono correlati in un modo che senza l'uso di Hadoop, i Big Data non possono essere elaborati. In questo articolo, ti fornirò una breve panoramica di Big Data vs Hadoop.

Gli argomenti seguenti sono trattati in questo articolo:





Iniziamo!

Introduzione ai Big Data

Big Data è un termine usato per una raccolta di set di dati che sono grandi e complessi, che è difficile da archiviare ed elaborare utilizzando gli strumenti di gestione del database disponibili o le applicazioni di elaborazione dati tradizionali. La sfida include l'acquisizione, la cura, l'archiviazione, la ricerca, la condivisione, il trasferimento, l'analisi e la visualizzazione di questi dati.



I tre diversi formati di big data sono:

  1. Strutturato: Formato dei dati organizzato con uno schema fisso. Es: RDBMS

  2. Semi-strutturato: Dati parzialmente organizzati che non hanno un formato fisso. Es: XML, JSON



  3. Non strutturato: Dati non organizzati con uno schema sconosciuto. Es: file audio, video, ecc.

    php converte la stringa in array

Quindi, ora che sai cosa sono i big data, ora capiamo cos'è l'analisi dei big data.

Cos'è Big Data Analytics?

Fondamentalmente, Analisi dei Big Data è ampiamente utilizzato dalle aziende per facilitare la loro crescita e sviluppo. Ciò comporta principalmente l'applicazione di vari algoritmi di data mining su un determinato set di dati, che li aiuterà a prendere decisioni migliori.Esistono diversi strumenti per l'elaborazione di Big Data come , , Alveare , Cassandra , , Kafka , ecc. a seconda delle esigenze dell'organizzazione.

Strumenti per Big Data - Big Data vs Hadoop - Edureka


Tra questi, Hadoop è ampiamente utilizzato. Vediamo cos'è Hadoop e come è utile.

Introduzione a Hadoop

è un framework software open source utilizzato per archiviare ed elaborare i Big Data in modo distribuito su grandi cluster di hardware di base. Hadoop è concesso in licenza con la licenza Apache v2.Hadoop è stato sviluppato, sulla base del documento scritto da Google su sistema e applica concetti di programmazione funzionale. Hadoop è scritto nel linguaggio di programmazione Java e si colloca tra i progetti Apache di più alto livello. Se desideri saperne di più su Hadoop, dai un'occhiata .

Ora che conosci le basi di Big Data e Hadoop, andiamo oltre e comprendiamo la differenza tra Big Data e Hadoop

Big Data vs Hadoop: qual è la differenza tra Big Data e Hadoop?

CaratteristicheBig DataHadoop

Definizione

Big Data si riferisce a un grande volume di dati strutturati e non strutturati.Hadoop è un framework per gestire ed elaborare questo grande volume di Big Data

Significato

I Big Data non hanno alcun significato finché non vengono elaborati e utilizzati per generare entrate.È uno strumento che rende i big data più significativi elaborando i dati.

Conservazione

È molto difficile archiviare i big data perché sono disponibili in forma strutturata e non strutturata.Apache Hadoop HDFS è in grado di archiviare big data.

Accessibilità

Quando si tratta di accedere ai big data, è molto difficile.Il framework Hadoop ti consente di accedere ed elaborare i dati molto velocemente rispetto ad altri strumenti.

Quindi, si trattava del principale confronto tra Big Data e Hadoop. Se desideri ottenere maggiori informazioni su Big Data e Hadoop e quali sono le caratteristiche del framework, puoi dare un'occhiata a questo Big DataTutorial .

Questo blog ci porta alla fine di questo articolo su Big Data vs Hadoop. Spero che questo blog sia stato informativo e abbia aggiunto un valore alla tua conoscenza.

Ora che hai compreso Hadoop e le sue funzionalità, controlla il da Edureka, una società di formazione online affidabile con una rete di oltre 250.000 studenti soddisfatti sparsi in tutto il mondo. Il corso di formazione per la certificazione Edureka Big Data Hadoop aiuta gli studenti a diventare esperti in HDFS, Yarn, MapReduce, Pig, Hive, HBase, Oozie, Flume e Sqoop utilizzando casi d'uso in tempo reale nel settore Retail, Social Media, Aviation, Tourism, Finance.

Hai domande per noi? Per favore, menzionalo nella sezione commenti di questo articolo sul blog 'Big Data vs Hadoop' e ti risponderemo.