Différence entre les mégadonnées et Hadoop

Différence clé - Big Data vs Hadoop
 

Les données sont recueillies dans le monde entier. Cette grande quantité de données est appelée Big Data ou Big Data et ne peut pas être gérée par des dispositifs de stockage réguliers. Hadoop Software Framework, qui est un framework open source de l'Apache Software Foundation, peut être utilisé pour surmonter ce problème. Le différence clé entre les mégadonnées et Hadoop est que Les mégadonnées sont une grande quantité de données complexes tandis que Hadoop est un mécanisme pour stocker les mégadonnées efficacement et efficacement.

CONTENU

1. Aperçu et différence clé
2. Qu'est-ce que le Big Data
3. Qu'est-ce que Hadoop
4. Similitudes entre les mégadonnées et Hadoop
5. Comparaison côte à côte - Big Data vs Hadoop sous forme tabulaire
6. Résumé

Qu'est-ce que le Big Data?

Les données sont produites quotidiennement et en grande quantité. Il est important de stocker les données collectées en conséquence et de les analyser pour obtenir de meilleurs résultats. Google, Facebook recueille une grande quantité de données par jour. L'organisation des données et les analyser peuvent apporter des avantages à l'organisation. Dans une banque, il est essentiel d'analyser les données pour comprendre les informations des clients, les transactions, les problèmes des clients. L'analyse de ces données et le développement de solutions améliorera le profit. Cela montre que les données jouent un rôle vital pour qu'une organisation travaille efficacement et efficacement. À mesure que les données augmentent rapidement, les bases de données relationnelles ou les dispositifs de stockage réguliers ne sont pas suffisants. Ce type de grande collection de données difficiles à stocker et à traiter peut être nommé Big Data ou Big Data.

Big Data

Big Data a trois propriétés. Ils sont le volume, la vitesse et la variété. Premièrement, les mégadonnées sont un grand volume de données. Ces données peuvent prendre le volume d'octets Giga, d'octets Tera ou même plus que cela. Le deuxième attribut est la vitesse. C'est la vitesse à laquelle les données sont générées. Il s'agit d'une propriété majeure pour analyser les changements environnementaux et pour détecter les avions. Les données doivent être précises et continues dans ces situations. C'est un facteur considérable pour prendre des décisions en temps réel. Une autre propriété principale est la variété, qui décrit le type de données. Les données peuvent prendre le format texte, la vidéo, l'audio, l'image, le format XML, les données du capteur, etc.

Qu'est-ce que Hadoop?

Il s'agit d'un framework open source de l'Apache Software Foundation pour stocker les mégadonnées dans un environnement distribué pour traiter le parallèle. Il a un stockage de distribution efficace avec un mécanisme de traitement des données. Le système de stockage Hadoop est connu comme Système de fichiers distribué Hadoop (HDFS). Il divise les données entre certaines machines. Hadoop suit l'architecture maître-esclave. Le nœud maître est appelé Nom-nœud et les esclaves sont appelés Nodes de données. Les données sont distribuées entre toutes les nodes de données.

L'algorithme principal qui utilise pour traiter les données dans Hadoop est appelé carte réduite. À l'aide de programmes Map-Reduce, les travaux peuvent être envoyés aux nœuds esclaves. La langue par défaut pour écrire les programmes de cartes-réduce est Java, mais d'autres langues peuvent également être utilisées. Les nœuds de données ou les nœuds esclaves effectueront la tâche d'analyse et renvoient le résultat au nœud maître / nœud. Master-Node / Name-Node a un tracker de travail pour exécuter MAP Réduire les travaux sur les nœuds esclaves. Les nœuds d'esclaves / nodes de données ont un tracker de tâche pour terminer l'analyse des données et renvoyer le résultat au nœud maître.

Architecture Hadoop

Hadoop a certains avantages. Il réduit les coûts, la complexité des données et augmente l'efficacité. Il est facile d'ajouter une autre machine au cluster Hadoop.

Quelle est la similitude entre les mégadonnées et Hadoop?

• Les mégadonnées et Hadoop sont liés à de grandes sommes de données.

Quelle est la différence entre les mégadonnées et Hadoop?

Résumé - grand Données vs hadoop 

Les données augmentent rapidement. Les organisations gouvernementales et commerciales recueillent toutes des données. L'analyse des données est extrêmement précieuse. Un seul ordinateur ne suffit pas pour stocker une grande quantité de données. Cette grande quantité de données complexes est appelée Big Data. Par conséquent, les mégadonnées peuvent être distribuées entre certains nœuds à l'aide de Hadoop. La différence entre les mégadonnées et Hadoop est que les mégadonnées sont une grande quantité de données complexes et Hadoop est un mécanisme pour stocker les mégadonnées efficacement et efficacement.

Téléchargez la version PDF de Big Data vs Hadoop

Vous pouvez télécharger la version PDF de cet article et l'utiliser à des fins hors ligne selon la note de citation. Veuillez télécharger la version PDF ici différence entre les mégadonnées et Hadoop

Référence:

1.«Qu'est-ce que le Big Data et pourquoi il est important."Qu'est-ce que le Big Data? | SAS US. Disponible ici 
2.Le point, tutoriels. «Hadoop - Aperçu des mégadonnées.”Tutorials Point, 15 août. 2017. Disponible ici 
3.Le point, tutoriels. «Aperçu de l'analyse des mégadonnées.”Tutorials Point, 15 août. 2017. Disponible ici 
4.«Quelle est la différence entre les mégadonnées et Hadoop?»Techopedia.com. Disponible ici 
5.Thippireddybharath. «Big Data et Hadoop Introduction rapide.«YouTube, YouTube, 12 août. 2014. Disponible ici 

Image gracieuseté:

1.«Bigdata 2267 × 1146 Trasparent» par Camelia.Boban - Propre travaux, (CC BY-SA 3.0) via Commons Wikimedia