Հիմնական տարբերություն – Մեծ տվյալներ ընդդեմ Hadoop
Տվյալները լայնորեն հավաքվում են ամբողջ աշխարհում: Տվյալների այս մեծ քանակությունը կոչվում է Big data կամ Big Data և չի կարող կառավարվել սովորական պահեստավորման սարքերի կողմից: Hadoop ծրագրային շրջանակը, որը բաց կոդով շրջանակ է Apache Software Foundation-ի կողմից, կարող է օգտագործվել այս խնդիրը հաղթահարելու համար: Big Data-ի և Hadoop-ի հիմնական տարբերությունն այն է, որ Big Data-ը բարդ տվյալների մեծ քանակություն է, մինչդեռ Hadoop-ը մեծ տվյալների արդյունավետ և արդյունավետ պահպանման մեխանիզմ է:
Ի՞նչ է մեծ տվյալները:
Տվյալները արտադրվում են ամեն օր և մեծ քանակությամբ: Կարևոր է հավաքագրված տվյալները համապատասխանաբար պահել և վերլուծել դրանք՝ ավելի լավ արդյունքներ ստանալու համար:Google-ը և Facebook-ը ամեն օր հավաքում են հսկայական քանակությամբ տվյալներ: Տվյալների կազմակերպումը և դրանց վերլուծությունը կարող է օգուտներ բերել կազմակերպությանը: Բանկում անհրաժեշտ է վերլուծել տվյալները՝ հասկանալու համար հաճախորդների տեղեկատվությունը, գործարքները, հաճախորդների խնդիրները: Այս տվյալների վերլուծությունը և լուծումների մշակումը կբարելավեն շահույթը: Սա ցույց է տալիս, որ տվյալները կենսական դեր են խաղում կազմակերպության արդյունավետ և արդյունավետ աշխատանքի համար: Քանի որ տվյալները արագորեն աճում են, հարաբերական տվյալների բազաները կամ սովորական պահեստավորման սարքերը բավարար չեն: Տվյալների նման մեծ հավաքածու, որը դժվար է պահել և մշակել, կարելի է անվանել Մեծ տվյալներ կամ Մեծ տվյալներ:
Մեծ տվյալներ
Մեծ տվյալներն ունեն երեք հատկություն: Դրանք են՝ ծավալը, արագությունը և բազմազանությունը։ Նախ, մեծ տվյալները տվյալների մեծ ծավալ են: Այս տվյալները կարող են վերցնել Giga Bytes, Tera Bytes կամ նույնիսկ դրանից ավելի մեծ ծավալ: Երկրորդ հատկանիշը արագությունն է: Դա տվյալների ստեղծման արագությունն է: Սա կարևոր հատկություն է շրջակա միջավայրի փոփոխությունները վերլուծելու և ինքնաթիռներ հայտնաբերելու համար: Տվյալները պետք է լինեն ճշգրիտ և շարունակական այդ իրավիճակներում: Դա զգալի գործոն է իրական ժամանակում որոշումներ կայացնելու համար: Մեկ այլ հիմնական հատկություն է բազմազանությունը, որը նկարագրում է տվյալների տեսակը: Տվյալները կարող են վերցնել տեքստի ձևաչափ, տեսանյութ, աուդիո, պատկեր, XML ձևաչափ, սենսորային տվյալներ և այլն:
Ի՞նչ է Hadoop-ը:
Դա բաց կոդով շրջանակ է Apache Software Foundation-ի կողմից՝ Մեծ տվյալները բաշխված միջավայրում պահելու՝ զուգահեռ մշակելու համար: Այն ունի արդյունավետ բաշխման պահեստ՝ տվյալների մշակման մեխանիզմով: Hadoop պահեստավորման համակարգը հայտնի է որպես Hadoop Distributed File System (HDFS):Այն տվյալները բաժանում է որոշ մեքենաների միջև: Hadoop-ը հետևում է վարպետ-ստրուկ ճարտարապետությանը: Հիմնական հանգույցը կոչվում է Name-node, իսկ ստրուկները կոչվում են Data-nodes: Տվյալները բաշխվում են տվյալների բոլոր հանգույցների միջև:
Հիմնական ալգորիթմը, որն օգտագործվում է Hadoop-ում տվյալների մշակման համար, կոչվում է Map Reduce: Օգտագործելով քարտեզների կրճատման ծրագրերը, աշխատանքները կարող են ուղարկվել ստրկական հանգույցներ: Քարտեզների կրճատման ծրագրեր գրելու լռելյայն լեզուն Java-ն է, սակայն կարող են օգտագործվել նաև այլ լեզուներ: Տվյալների հանգույցները կամ ստրուկ հանգույցները կկատարեն վերլուծության առաջադրանքը և արդյունքը կուղարկեն ետ գլխավոր հանգույց/անուն-հանգույց: Master-node/name-node-ն ունի Job Tracker՝ ստրուկ հանգույցների վրա քարտեզի կրճատման աշխատանքները գործարկելու համար: Slave-nodes/data-nodes-ն ունեն Task Tracker՝ տվյալների վերլուծությունն ավարտելու և արդյունքը գլխավոր հանգույց ուղարկելու համար:
Hadoop Architecture
Hadoop-ն ունի որոշ առավելություններ: Այն նվազեցնում է ծախսերը, տվյալների բարդությունը և բարձրացնում արդյունավետությունը: Հեշտ է մեկ այլ մեքենա ավելացնել Hadoop կլաստերին:
Ո՞րն է նմանությունը Big Data-ի և Hadoop-ի միջև:
Եվ Big Data-ը և Hadoop-ը կապված են մեծ քանակությամբ տվյալների հետ:
Ո՞րն է տարբերությունը Big Data-ի և Hadoop-ի միջև:
Մեծ տվյալներ ընդդեմ Hadoop |
|
| Big Data-ը բարդ և բազմազան տվյալների մեծ հավաքածու է, որը դժվար է պահել և վերլուծել ավանդական պահպանման մեթոդներով: | Hadoop-ը մեծ տվյալների արդյունավետ և արդյունավետ պահպանման և մշակման ծրագրային շրջանակ է: |
| Նշանակություն | |
| Մեծ տվյալները մեծ նշանակություն չունեն։ | Hadoop-ը կարող է մեծ տվյալներն ավելի իմաստալից դարձնել և օգտակար է մեքենայական ուսուցման և վիճակագրական վերլուծության համար: |
| Պահպանում | |
| Մեծ տվյալները դժվար է պահել, քանի որ այն բաղկացած է մի շարք տվյալներից, ինչպիսիք են կառուցվածքային և չկառուցված տվյալները: | Hadoop-ն օգտագործում է Hadoop Distributed File System (HDFS), որը թույլ է տալիս պահպանել տարբեր տվյալներ: |
| Հասանելիություն | |
| Մեծ տվյալների հասանելիությունը դժվար է: | Hadoop-ը թույլ է տալիս ավելի արագ մուտք գործել և մշակել Big Data: |
Ամփոփում – Մեծ տվյալներ ընդդեմ Hadoop
Տվյալներն արագորեն աճում են:Կառավարությունը և բիզնես կազմակերպությունները բոլորն էլ տվյալներ են հավաքում: Տվյալների վերլուծությունը չափազանց արժեքավոր է: Մեկ համակարգիչը բավարար չէ մեծ քանակությամբ տվյալներ պահելու համար: Բարդ տվյալների այս մեծ քանակությունը կոչվում է Մեծ տվյալներ: Հետևաբար, Մեծ տվյալները կարող են բաշխվել որոշ հանգույցների միջև՝ օգտագործելով Hadoop: Big Data-ի և Hadoop-ի միջև տարբերությունն այն է, որ Big Data-ը բարդ տվյալների մեծ քանակություն է, իսկ Hadoop-ը մեծ տվյալների արդյունավետ և արդյունավետ պահպանման մեխանիզմ է:
Ներբեռնեք Big Data-ի PDF տարբերակը ընդդեմ Hadoop
Դուք կարող եք ներբեռնել այս հոդվածի PDF տարբերակը և օգտագործել այն անցանց նպատակներով՝ ըստ մեջբերումների: Խնդրում ենք ներբեռնել PDF տարբերակը այստեղ Տարբերությունը Big Data-ի և Hadoop-ի միջև
