تفاوت کلیدی - داده های بزرگ در مقابل Hadoop
داده ها به طور گسترده در سراسر جهان جمع آوری می شوند. این حجم زیاد داده Big Data یا Big Data نامیده می شود و توسط دستگاه های ذخیره سازی معمولی قابل مدیریت نیست. چارچوب نرم افزار Hadoop که یک فریمورک متن باز توسط بنیاد نرم افزار آپاچی است، می تواند برای غلبه بر این مشکل استفاده شود. تفاوت اصلی بین Big Data و Hadoop در این است که Big Data مقدار زیادی از داده های پیچیده است در حالی که Hadoop مکانیزمی برای ذخیره داده های بزرگ به طور موثر و کارآمد است.
Big Data چیست؟
داده ها روزانه و در مقادیر زیاد تولید می شوند. ذخیره سازی داده های جمع آوری شده بر اساس آن و تجزیه و تحلیل آنها برای به دست آوردن نتایج بهتر مهم است.گوگل و فیسبوک روزانه حجم زیادی از داده ها را جمع آوری می کنند. سازماندهی داده ها و تجزیه و تحلیل آنها می تواند منافعی را برای سازمان به همراه داشته باشد. در یک بانک، تجزیه و تحلیل داده ها برای درک اطلاعات مشتری، تراکنش ها، مسائل مشتری ضروری است. تجزیه و تحلیل این داده ها و توسعه راه حل ها باعث بهبود سود می شود. این نشان می‌دهد که داده‌ها نقش حیاتی را برای یک سازمان بازی می‌کنند تا کارآمد و مؤثر کار کند. از آنجایی که داده ها به سرعت در حال رشد هستند، پایگاه داده های رابطه ای یا دستگاه های ذخیره سازی معمولی به اندازه کافی کافی نیستند. این نوع مجموعه بزرگی از داده‌ها که ذخیره و پردازش آن سخت است را می‌توان به‌عنوان داده‌های بزرگ یا کلان داده نامید.
Big Data
Big data سه ویژگی دارد. آنها حجم، سرعت و تنوع هستند. اولا، داده های بزرگ حجم زیادی از داده ها هستند. این داده ها می توانند حجم گیگا بایت، ترا بایت یا حتی بیشتر از آن را بگیرند. ویژگی دوم سرعت است. سرعتی است که داده ها با آن تولید می شوند. این یک ویژگی اصلی در تجزیه و تحلیل تغییرات محیطی و برای شناسایی هواپیماها است. داده ها باید در آن شرایط دقیق و مستمر باشند. این یک عامل قابل توجه برای تصمیم گیری در زمان واقعی است. یکی دیگر از ویژگی های اصلی تنوع است که نوع داده ها را توصیف می کند. داده ها می توانند فرمت متن، ویدئو، صدا، تصویر، فرمت XML، داده های حسگر و غیره را بگیرند.
هدوپ چیست؟
این یک چارچوب متن باز توسط بنیاد نرم افزار Apache برای ذخیره داده های بزرگ در یک محیط توزیع شده برای پردازش موازی است. دارای یک ذخیره سازی توزیع موثر با مکانیزم پردازش داده است. سیستم ذخیره سازی Hadoop با نام سیستم فایل توزیع شده Hadoop (HDFS) شناخته می شود.داده ها را بین برخی از ماشین ها تقسیم می کند. هادوپ از معماری ارباب-برده پیروی می کند. گره اصلی Name-node و Slave ها Data-node نامیده می شوند. داده ها بین همه گره های داده توزیع می شود.
الگوریتم اصلی که برای پردازش داده ها در Hadoop استفاده می شود، Map Reduce نام دارد. با استفاده از برنامه های کاهش نقشه، می توان کارها را به گره های برده ارسال کرد. زبان پیش‌فرض برای نوشتن برنامه‌های کاهش نقشه جاوا است، اما از زبان‌های دیگر نیز می‌توان استفاده کرد. گره های داده یا گره های برده وظیفه تحلیل را انجام می دهند و نتیجه را به گره اصلی/نام-گره برمی گرداند. Master-node/name-node یک Job Tracker برای اجرای کارهای کاهش نقشه در گره های برده دارد. Slave-nodes/data-nodes یک Task Tracker برای تکمیل تجزیه و تحلیل داده ها و ارسال نتیجه به گره اصلی دارند.
Hadoop Architecture
Hadoop مزایایی دارد. هزینه، پیچیدگی داده ها را کاهش می دهد و کارایی را افزایش می دهد. اضافه کردن ماشین دیگری به خوشه Hadoop آسان است.
شباهت بین Big Data و Hadoop چیست؟
هم Big Data و هم Hadoop به مقادیر زیادی داده مرتبط هستند
تفاوت بین Big Data و Hadoop چیست؟
Big Data vs Hadoop |
|
| Big Data مجموعه بزرگی از داده های پیچیده و متنوع است که ذخیره و تجزیه و تحلیل با استفاده از روش های ذخیره سازی سنتی دشوار است. | Hadoop یک چارچوب نرم افزاری برای ذخیره و پردازش داده های بزرگ به طور موثر و کارآمد است. |
| اهمیت | |
| Big Data معنای زیادی ندارد. | Hadoop می تواند داده های بزرگ را معنادارتر کند و برای یادگیری ماشینی و تجزیه و تحلیل آماری مفید است. |
| ذخیره‌سازی | |
| ذخیره سازی کلان داده دشوار است زیرا از داده های مختلفی مانند داده های ساختاریافته و بدون ساختار تشکیل شده است. | Hadoop از سیستم فایل توزیع شده Hadoop (HDFS) استفاده می کند که امکان ذخیره انواع داده ها را فراهم می کند. |
| دسترسی | |
| دسترسی به Big Data سخت است. | Hadoop امکان دسترسی و پردازش سریعتر Big Data را می دهد. |
خلاصه - Big Data در مقابل Hadoop
داده ها به سرعت در حال رشد هستند.دولت و سازمان های تجاری همه در حال جمع آوری داده ها هستند. تجزیه و تحلیل داده ها بسیار ارزشمند است. یک کامپیوتر برای ذخیره حجم زیادی از داده ها کافی نیست. این حجم زیاد از داده های پیچیده Big Data نامیده می شود. بنابراین، داده های بزرگ را می توان بین برخی از گره ها با استفاده از Hadoop توزیع کرد. تفاوت بین Big Data و Hadoop در این است که Big Data حجم زیادی از داده های پیچیده است و Hadoop مکانیزمی برای ذخیره Big Data به طور موثر و کارآمد است.
دانلود نسخه PDF Big Data vs Hadoop
می توانید نسخه PDF این مقاله را دانلود کنید و طبق یادداشت نقل قول برای اهداف آفلاین از آن استفاده کنید. لطفاً نسخه PDF را از اینجا دانلود کنید تفاوت بین داده های بزرگ و Hadoop
