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:
- Introduzione ai Big Data
- Cos'è Big Data Analytics?
- Introduzione a Hadoop
- Big Data vs Hadoop: differenza tra Big Data e Hadoop
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:
Strutturato: Formato dei dati organizzato con uno schema fisso. Es: RDBMS
Semi-strutturato: Dati parzialmente organizzati che non hanno un formato fisso. Es: XML, JSON
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.
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?
| Caratteristiche | Big Data | Hadoop |
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.
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