dan adalah dua istilah yang paling biasa digunakan sekarang. Kedua-duanya saling berkaitan dengan cara bahawa tanpa penggunaan Hadoop, Big Data tidak dapat diproses. Dalam artikel ini, saya akan memberi anda gambaran ringkas mengenai Big Data vs Hadoop.
Topik di bawah ini dibahas dalam artikel ini:
- Pengenalan Data Besar
- Apa itu Analisis Data Besar?
- Pengenalan Hadoop
- Big Data vs Hadoop: Perbezaan antara Big Data dan Hadoop
Mari kita mulakan!
Pengenalan Data Besar
Data besar adalah istilah yang digunakan untuk kumpulan kumpulan data yang besar dan kompleks, yang sukar disimpan dan diproses menggunakan alat pengurusan pangkalan data yang tersedia atau aplikasi pemprosesan data tradisional. Cabarannya merangkumi menangkap, mengurus, menyimpan, mencari, berkongsi, memindahkan, menganalisis dan visualisasi data ini.
Tiga format data besar yang berbeza adalah:
Berstruktur: Format data tersusun dengan skema tetap. Cth: RDBMS
Separa Berstruktur: Data yang diatur separa yang tidak mempunyai format tetap. Cth: XML, JSON
Tidak berstruktur: Data tidak tersusun dengan skema yang tidak diketahui. Cth: Audio, fail video, dll.
Oleh itu, setelah anda mengetahui apa itu data besar, mari kita fahami apa itu analisis data besar.
Apa itu Analisis Data Besar?
Pada asasnya, Analisis Data Besar sebahagian besarnya digunakan oleh syarikat untuk memudahkan pertumbuhan dan perkembangan mereka. Ini terutama melibatkan penerapan pelbagai algoritma perlombongan data pada set data yang diberikan, yang kemudian akan membantu mereka dalam membuat keputusan yang lebih baik.Terdapat pelbagai alat untuk memproses Big Data seperti , , Sarang , Cassandra , , Kafka , dll bergantung kepada keperluan organisasi.
print_r dalam php
Antaranya, Hadoop digunakan secara meluas. Mari lihat apa itu Hadoop dan bagaimana ia berguna.
Pengenalan Hadoop
adalah rangka kerja perisian sumber terbuka yang digunakan untuk menyimpan dan memproses Big Data secara diedarkan pada kelompok perkakasan komoditi yang besar. Hadoop dilesenkan di bawah lesen Apache v2.Hadoop dikembangkan, berdasarkan kertas yang ditulis oleh Google di sistem dan ia menerapkan konsep pengaturcaraan fungsional. Hadoop ditulis dalam bahasa pengaturcaraan Java dan berada di antara projek Apache peringkat tertinggi. Sekiranya anda ingin mengetahui lebih lanjut mengenai Hadoop, sila kunjungi .
Sekarang setelah anda mengetahui asas-asas Big Data dan Hadoop, mari kita melangkah lebih jauh dan memahami perbezaan antara Big Data dan Hadoop
Big Data vs Hadoop: Apakah perbezaan antara Big Data dan Hadoop?
| ciri-ciri | Data besar | Hadoop |
Definisi algoritma penjadualan round robin di c | Big Data merujuk kepada sebilangan besar data berstruktur dan tidak berstruktur. | Hadoop adalah kerangka kerja untuk menangani dan memproses jumlah besar data Big ini |
Kepentingan | Big Data tidak mempunyai kepentingan sehingga diproses dan digunakan untuk menjana pendapatan. | Ini adalah alat yang menjadikan data besar lebih bermakna dengan memproses data. |
Penyimpanan | Sangat sukar untuk menyimpan data besar kerana terdapat dalam bentuk berstruktur dan tidak berstruktur. | Apache Hadoop HDFS mampu menyimpan data besar. |
Kebolehcapaian | Ketika hendak mengakses data besar, sangat sukar. | Kerangka Hadoop membolehkan anda mengakses dan memproses data dengan cepat jika dibandingkan dengan alat lain. |
Jadi, itu semua mengenai perbandingan utama antara Big Data dan Hadoop. Sekiranya anda ingin mendapatkan lebih banyak pandangan mengenai Big Data dan Hadoop dan apakah ciri-ciri kerangka, anda boleh melihat ini Big DataTutorial .
Blog ini membawa kita ke akhir artikel ini mengenai Big Data vs Hadoop. Saya harap blog ini memberi maklumat dan nilai tambah kepada pengetahuan anda.
Sekarang setelah anda memahami Hadoop dan ciri-cirinya, lihat oleh Edureka, sebuah syarikat pembelajaran dalam talian yang dipercayai dengan rangkaian lebih daripada 250,000 pelajar berpuas hati yang tersebar di seluruh dunia. Kursus Latihan Pensijilan Hadoop Data Besar Edureka membantu pelajar menjadi pakar dalam bidang HDFS, Benang, MapReduce, Babi, Hive, HBase, Oozie, Flume dan Sqoop menggunakan kes penggunaan masa nyata pada domain Runcit, Media Sosial, Penerbangan, Pelancongan, Kewangan.
Ada soalan untuk kami? Sila sebutkan di bahagian komen artikel ini di blog 'Big Data vs Hadoop' dan kami akan menghubungi anda.