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。 |