и два наиболее знакомых термина, которые используются в настоящее время. Оба они взаимосвязаны таким образом, что без использования Hadoop обработка больших данных невозможна. В этой статье я дам вам краткое представление о больших данных и Hadoop.
В этой статье рассматриваются следующие темы:
- Введение в большие данные
- Что такое аналитика больших данных?
- Введение в Hadoop
- Большие данные против Hadoop: разница между большими данными и Hadoop
Давайте начнем!
Введение в большие данные
Большое количество данных это термин, используемый для набора больших и сложных наборов данных, которые трудно хранить и обрабатывать с помощью доступных инструментов управления базами данных или традиционных приложений обработки данных. Задача включает в себя сбор, обработку, хранение, поиск, совместное использование, передачу, анализ и визуализацию этих данных.
Три разных формата больших данных:
Структурированный: Организованный формат данных с фиксированной схемой. Пример: СУБД
Полуструктурированный: Частично организованные данные, не имеющие фиксированного формата. Пример: XML, JSON.
Неструктурированный: Неорганизованные данные с неизвестной схемой. Пример: аудио, видео файлы и т. Д.
Итак, теперь, когда вы знаете, что такое большие данные, давайте теперь разберемся, что такое аналитика больших данных.
Что такое аналитика больших данных?
В принципе, Аналитика больших данных в основном используется компаниями для содействия их росту и развитию. Это в основном включает в себя применение различных алгоритмов интеллектуального анализа данных к заданному набору данных, которые затем помогут им в принятии более эффективных решений.Есть несколько инструментов для обработки больших данных, таких как , , Улей , Кассандра , , Кафка и т. д. в зависимости от требований организации.
Среди них широко используется Hadoop. Давайте посмотрим, что такое Hadoop и чем он полезен.
Введение в Hadoop
- это программная среда с открытым исходным кодом, используемая для хранения и обработки больших данных распределенным образом на больших кластерах серийного оборудования. Hadoop находится под лицензией Apache v2.Hadoop был разработан на основе статьи, написанной Google на system и применяет концепции функционального программирования. Hadoop написан на языке программирования Java и входит в число проектов Apache самого высокого уровня. Если вы хотите узнать больше о Hadoop, пожалуйста, посетите .
Теперь, когда вы знаете основы больших данных и Hadoop, давайте продвинемся дальше и поймем разницу между большими данными и Hadoop.
Большие данные против Hadoop: в чем разница между большими данными и Hadoop?
| особенности | Большое количество данных | Hadoop |
Определение | Под большими данными понимается большой объем как структурированных, так и неструктурированных данных. | Hadoop - это платформа для обработки и обработки большого объема больших данных. |
Значение | Большие данные не имеют значения, пока они не будут обработаны и использованы для получения дохода. | Это инструмент, который делает большие данные более значимыми за счет обработки данных. |
Место хранения | Хранить большие данные очень сложно, потому что они бывают как в структурированной, так и в неструктурированной форме. | Apache Hadoop HDFS может хранить большие данные. |
Доступность | Когда дело доходит до доступа к большим данным, это очень сложно. | Платформа Hadoop позволяет получать доступ к данным и обрабатывать их очень быстро по сравнению с другими инструментами. |
Вот и все, о главном сравнении Big Data и Hadoop. Если вы хотите получить больше информации о больших данных и Hadoop, а также о функциях этой платформы, вы можете ознакомиться с этим Big DataTutorial .
Этот блог подводит нас к концу статьи о больших данных и Hadoop. Я надеюсь, что этот блог был информативным и повысил ценность ваших знаний.
Теперь, когда вы разобрались с Hadoop и его функциями, ознакомьтесь с от Edureka, надежной компании по онлайн-обучению с сетью из более чем 250 000 довольных учащихся по всему миру. Учебный курс Edureka Big Data по сертификации Hadoop помогает учащимся стать экспертами в области HDFS, Yarn, MapReduce, Pig, Hive, HBase, Oozie, Flume и Sqoop, используя примеры использования в реальном времени в области розничной торговли, социальных сетей, авиации, туризма, финансов.
Есть вопрос к нам? Пожалуйста, укажите это в разделе комментариев к этой статье в блоге «Большие данные против Hadoop», и мы свяжемся с вами.
def __init __ (сам)