大数据和 Apache Hadoop的区别

大数据： 是大型组织和企业获取的巨大、庞大或海量的数据、信息或相关统计数据。由于难以手动计算大数据，因此创建和准备了许多软件和数据存储。它用于发现模式和趋势，并做出与人类行为和交互技术相关的决策。

大数据的应用和使用：

社交网站，如 facebook 和 twitter。
航空和铁路等交通工具。
医疗保健和教育系统。
农业方面。

Apache Hadoop： 它是一个建立在机器集群上的开源软件框架。它用于非常大的数据集(即大数据)的分布式存储和分布式处理。它是使用 MapReduce 编程模型完成的。用 Java 实现的开发友好型工具支持大数据应用程序。它可以轻松处理商用服务器集群上的大量数据。它可以挖掘任何形式的数据，即结构化、非结构化或半结构化。它具有高度可扩展性。

它由 3 个组件组成：

HDFS：可靠的存储系统，其中存储了世界一半的数据。
MapReduce：层由分布式处理器组成。
Yarn：层由资源管理器组成。

下表列出了大数据和 Apache Hadoop 之间的差异：

编号	大数据	Apache Hadoop
1	大数据是一组技术。它是一个不断增长的庞大数据的集合。	Apache Hadoop 是一个基于 Java 的开源框架，其中涉及一些大数据原则。
2	大数据是一个相当复杂、复杂和模棱两可的资产集合。	Hadoop实现了一组处理资产集合的目标和目的。
3	大数据是一个复杂的问题，即大量的原始数据。	Hadoop是处理这些数据的机器的解决方案。
4	大数据更难获取。	Hadoop允许更快地访问和处理数据。
5	海量数据很难存储，因为它包含各种形式的数据。即结构化、非结构化和半结构化。	Hadoop实现了Hadoop分布式文件系统(HDFS)，允许存储不同种类的数据。
6	大数据定义了数据集的大小。	Hadoop是数据集存储和处理的地方。