Diferencia entre Big Data y Hadoop

Diferencia clave - Big Data vs Hadoop
 

Los datos se recogen ampliamente en todo el mundo. Esta gran cantidad de datos se llama Big Data o Big Data y no puede ser manejada por dispositivos de almacenamiento normales. El marco de software Hadoop, que es un marco de código abierto de Apache Software Foundation, se puede utilizar para superar este problema. los diferencia clave entre Big Data y Hadoop es que Big Data es una gran cantidad de datos complejos, mientras que Hadoop es un mecanismo para almacenar Big Data de manera efectiva y eficiente..

CONTENIDO

1. Resumen y diferencia clave
2. Qué es Big Data
3. Que es hadoop
4. Similitudes entre Big Data y Hadoop
5. Comparación lado a lado - Big Data vs Hadoop en forma tabular
6. Resumen

Qué es Big Data?

Los datos se producen diariamente y en grandes cantidades. Es importante almacenar los datos recopilados en consecuencia y analizarlos para obtener mejores resultados. Google, Facebook recopila una gran cantidad de datos diariamente. Organizar los datos y analizarlos puede traer beneficios a la organización. En un banco, es esencial analizar los datos para comprender la información del cliente, las transacciones, los problemas del cliente. Analizar estos datos y desarrollar soluciones mejorará las ganancias. Esto muestra que los datos juegan un papel vital para que una organización funcione de manera eficiente y efectiva. Como los datos crecen rápidamente, las bases de datos relacionales o los dispositivos de almacenamiento regulares no son suficientes. Este tipo de una gran colección de datos que es difícil de almacenar y procesar puede denominarse Big Data o Big Data.

Big Data

Big data tiene tres propiedades. Son volumen, velocidad y variedad. En primer lugar, Big Data es un gran volumen de datos. Estos datos pueden tomar el volumen de Giga Bytes, Tera Bytes o incluso más que eso. El segundo atributo es la velocidad. Es la velocidad a la que se generan los datos. Esta es una propiedad importante en el análisis de los cambios ambientales y para la detección de aviones. Los datos deben ser precisos y continuos en esas situaciones. Es un factor considerable para tomar decisiones en tiempo real. Otra propiedad principal es la variedad, que describe el tipo de datos. Los datos pueden tomar formato de texto, video, audio, imagen, formato XML, datos de sensores, etc..

Que es hadoop?

Es un marco de código abierto de Apache Software Foundation para almacenar Big Data en un entorno distribuido para procesar en paralelo. Tiene un almacenamiento de distribución efectivo con un mecanismo de procesamiento de datos. El sistema de almacenamiento Hadoop se conoce como Sistema de archivos distribuidos de Hadoop (HDFS). Divide los datos entre algunas máquinas. Hadoop sigue la arquitectura maestro-esclavo. El nodo maestro se llama Nombre-nodo y los esclavos son llamados Nodos de datos. Los datos se distribuyen entre todos los nodos de datos..

El algoritmo principal que se usa para procesar datos en Hadoop se llama Reducción de mapa. Usando programas de reducción de mapas, los trabajos se pueden enviar a los nodos esclavos. El idioma predeterminado para escribir programas de reducción de mapa es Java, pero también se pueden usar otros idiomas. Los nodos de datos o los nodos esclavos realizarán la tarea de análisis y enviarán el resultado al nodo maestro / nombre-nodo. Master-node / name-node tiene un Job Tracker para ejecutar trabajos de reducción de mapa en nodos esclavos. Los nodos esclavos / nodos de datos tienen un rastreador de tareas para completar el análisis de datos y enviar el resultado al nodo maestro.

Arquitectura Hadoop

Hadoop tiene algunas ventajas. Reduce costos, complejidad de datos y aumenta la eficiencia. Es fácil agregar otra máquina al clúster de Hadoop.

¿Cuál es la similitud entre Big Data y Hadoop??

• Tanto Big Data como Hadoop están relacionados con grandes sumas de datos.

¿Cuál es la diferencia entre Big Data y Hadoop??

Big Data vs Hadoop
Big Data es una gran colección de datos complejos y variados que son difíciles de almacenar y analizar utilizando los métodos de almacenamiento tradicionales..	Hadoop es un marco de software para almacenar y procesar big data de manera efectiva y eficiente..
Significado
Big Data no tiene mucho significado.	Hadoop puede hacer que Big Data sea más significativo y es útil para el aprendizaje automático y el análisis estadístico..
Almacenamiento
Big Data es difícil de almacenar ya que consta de una variedad de datos, como datos estructurados y no estructurados..	Hadoop utiliza el Sistema de archivos distribuido de Hadoop (HDFS) que permite almacenar una variedad de datos.
Accesibilidad
Acceder a Big Data es difícil.	Hadoop permite acceder y procesar Big Data más rápido..

Resumen - Grande Datos vs Hadoop 

Los datos están creciendo rápidamente. Todas las organizaciones gubernamentales y empresariales están reuniendo datos. Analizar datos es extremadamente valioso. Una sola computadora no es suficiente para almacenar una gran cantidad de datos. Esta gran cantidad de datos complejos se llama Big Data. Por lo tanto, Big Data se puede distribuir entre algunos nodos utilizando Hadoop. La diferencia entre Big Data y Hadoop es que Big Data es una gran cantidad de datos complejos y Hadoop es un mecanismo para almacenar Big Data de manera efectiva y eficiente..

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Referencia:

1. "¿Qué es Big Data y por qué es importante?" ¿Qué es Big Data? | SAS US. Disponible aquí 
2.El punto, Tutoriales. "Hadoop - Información general de Big Data". Punto de tutoriales, 15 de agosto de 2017. Disponible aquí 
3.El punto, Tutoriales. "Visión general de Big Data Analytics". Punto de tutoriales, 15 de agosto de 2017. Disponible aquí 
4. “¿Cuál es la diferencia entre Big Data y Hadoop?” Techopedia.com. Disponible aquí 
5.thippireddybharath. “Introducción rápida a Big Data y Hadoop”. YouTube, YouTube, 12 de agosto de 2014. Disponible aquí 

Imagen de cortesía:

1.'BigData 2267 × 1146 trasparent 'By Camelia.boban - Trabajo propio, (CC BY-SA 3.0) vía Commons Wikimedia