Dallimi kryesor – Big Data vs Hadoop
Të dhënat mblidhen gjerësisht në të gjithë botën. Kjo sasi e madhe e të dhënave quhet Big Data ose Big Data dhe nuk mund të trajtohet nga pajisjet e zakonshme të ruajtjes. Korniza e softuerit Hadoop, e cila është një kornizë me burim të hapur nga Apache Software Foundation, mund të përdoret për të kapërcyer këtë problem. Dallimi kryesor midis Big Data dhe Hadoop është se Big Data është një sasi e madhe të dhënash komplekse ndërsa Hadoop është një mekanizëm për të ruajtur të dhënat e mëdha në mënyrë efektive dhe efikase.
Çfarë janë Big Data?
Të dhënat prodhohen çdo ditë dhe në sasi të mëdha. Është e rëndësishme që të dhënat e mbledhura të ruhen në përputhje me rrethanat dhe të analizohen për të marrë rezultate më të mira. Google, Facebook mbledhin një sasi të madhe të dhënash çdo ditë. Organizimi i të dhënave dhe analizimi i tyre mund të sjellë përfitime për organizatën. Në një bankë, është thelbësore të analizohen të dhënat për të kuptuar informacionin e klientit, transaksionet, çështjet e klientëve. Analizimi i këtyre të dhënave dhe zhvillimi i zgjidhjeve do të përmirësojë fitimin. Kjo tregon se të dhënat po luajnë një rol jetik që një organizatë të punojë në mënyrë efikase dhe efektive. Meqenëse të dhënat po rriten me shpejtësi, bazat e të dhënave relacionale ose pajisjet e rregullta të ruajtjes nuk janë të mjaftueshme. Ky lloj i një koleksioni të madh të dhënash i cili është i vështirë për t'u ruajtur dhe përpunuar mund të emërtohet si Big Data ose Big Data.
Të dhënat e mëdha
Të dhënat e mëdha kanë tre veti. Ato janë vëllimi, shpejtësia dhe shumëllojshmëria. Së pari, të dhënat e mëdha janë një vëllim i madh të dhënash. Këto të dhëna mund të marrin vëllimin e Giga Bytes, Tera Bytes ose edhe më të lartë se kaq. Atributi i dytë është shpejtësia. Është shpejtësia me të cilën gjenerohen të dhënat. Kjo është një veçori kryesore në analizimin e ndryshimeve mjedisore dhe për zbulimin e avionëve. Të dhënat duhet të jenë të sakta dhe të vazhdueshme në ato situata. Është një faktor i rëndësishëm për të marrë vendime në kohë reale. Një tjetër veti kryesore është shumëllojshmëria, e cila përshkruan llojin e të dhënave. Të dhënat mund të marrin format teksti, video, audio, imazh, format XML, të dhëna sensori, etj.
Çfarë është Hadoop?
Është një kornizë me burim të hapur nga Apache Software Foundation për të ruajtur të dhënat e mëdha në një mjedis të shpërndarë për të përpunuar paralelisht. Ka një ruajtje efektive të shpërndarjes me një mekanizëm të përpunimit të të dhënave. Sistemi i ruajtjes së Hadoop njihet si Sistemi i skedarëve të shpërndarë Hadoop (HDFS). Ai i ndan të dhënat midis disa makinave. Hadoop ndjek arkitekturën master-skllav. Nyja kryesore quhet Name-node dhe skllevërit quhen Data-nodes. Të dhënat shpërndahen midis të gjitha nyjeve të të dhënave.
Algoritmi kryesor që përdoret për përpunimin e të dhënave në Hadoop quhet Map Reduce. Duke përdorur programet e reduktimit të hartave, punët mund të dërgohen në nyjet skllav. Gjuha e parazgjedhur për të shkruar programe për reduktimin e hartave është Java, por mund të përdoren edhe gjuhë të tjera. Nyjet e të dhënave ose nyjet skllav do të kryejnë detyrën e analizës dhe do ta dërgojnë rezultatin përsëri në nyjen master-node/name-node. Master-node/name-node ka një gjurmues pune për të ekzekutuar punët e reduktimit të hartës në nyjet skllav. Slave-nodes/data-nodes kanë një gjurmues detyrash për të përfunduar analizën e të dhënave dhe për të dërguar rezultatin përsëri në nyjen kryesore.
Arkitektura Hadoop
Hadoop ka disa avantazhe. Redukton koston, kompleksitetin e të dhënave dhe rrit efikasitetin. Është e lehtë të shtosh një makinë tjetër në grupin Hadoop.
Cila është ngjashmëria midis të dhënave të mëdha dhe Hadoop?
Të dyja të dhënat e mëdha dhe Hadoop janë të lidhura me shuma të mëdha të dhënash
Cili është ndryshimi midis Big Data dhe Hadoop?
Big Data vs Hadoop |
|
| Big Data është një koleksion i madh i të dhënave komplekse dhe të larmishme që është e vështirë të ruhen dhe të analizohen duke përdorur metoda tradicionale të ruajtjes. | Hadoop është një kornizë softuerësh për të ruajtur dhe përpunuar të dhëna të mëdha në mënyrë efektive dhe efikase. |
| Rëndësia | |
| Të dhënat e mëdha nuk kanë shumë kuptim. | Hadoop mund t'i bëjë të dhënat e mëdha më kuptimplote dhe është i dobishëm për mësimin e makinerive dhe analizat statistikore. |
| Storage | |
| Të dhënat e mëdha janë të vështira për t'u ruajtur pasi ato përbëhen nga një shumëllojshmëri të dhënash si të dhëna të strukturuara dhe të pastrukturuara. | Hadoop përdor Hadoop Distributed File System (HDFS) i cili lejon ruajtjen e një sërë të dhënash. |
| Qasshmëria | |
| Qasja në të dhënat e mëdha është e vështirë. | Hadoop lejon qasjen dhe përpunimin e të dhënave të mëdha më shpejt. |
Përmbledhje – Big Data vs Hadoop
Të dhënat po rriten me shpejtësi. Qeveria dhe organizatat e biznesit të gjitha po mbledhin të dhëna. Analiza e të dhënave është jashtëzakonisht e vlefshme. Një kompjuter i vetëm nuk mjafton për të ruajtur një sasi të madhe të dhënash. Kjo sasi e madhe e të dhënave komplekse quhet Big Data. Prandaj, të dhënat e mëdha mund të shpërndahen midis disa nyjeve duke përdorur Hadoop. Dallimi midis Big Data dhe Hadoop është se të dhënat e mëdha janë një sasi e madhe të dhënash komplekse dhe Hadoop është një mekanizëm për të ruajtur të dhënat e mëdha në mënyrë efektive dhe efikase.
Shkarko versionin PDF të Big Data vs Hadoop
Mund të shkarkoni versionin PDF të këtij artikulli dhe ta përdorni për qëllime jashtë linje sipas shënimit të citimit. Ju lutemi shkarkoni versionin PDF këtu Dallimi midis të dhënave të mëdha dhe Hadoop
