大数据和Hadoop之间的区别

大数据和Hadoop是当今最频繁使用的两个短语。两者是相互关联的，没有Hadoop的协助，大数据就无法得到处理。大数据是一个术语，用于描述难以使用传统数据库管理技术或传统数据处理应用程序进行存储和处理的大型复杂数据集的集合。

收集、选择、存储、搜索、交换、传输、评估和可视化数据是挑战的一部分。在今天的数字环境中，我们被大量的信息所包围。除了数字媒体的广泛使用之外，互联网和物联网的快速扩张也导致了电子商务和社交媒体的发展。

因此，大量的信息被创造出来并继续定期产生。然而，除非你拥有评估数据的能力，否则数据是无效的。目前状态的数据是原始数据，大部分是用户生成的信息，需要分析和保存。大数据和Hadoop是两个最常用的词，它们之间有着密切的联系，没有Hadoop，大数据就没有意义和价值。

考虑到大数据是一种高价值的资产，你需要一种技术来从中获取一些价值。因此，Apache Hadoop是一种实用的设备，旨在从大数据中获得最大的价值。大数据指的是巨大的、复杂的数据集，这些数据集对于典型的数据处理应用程序来说过于复杂，无法进行分析。

如果说大数据是一种非常有价值的资产，那么Hadoop就是有助于将这种资产的利益最大化的软件或技术。Hadoop是一个免费的开源软件实用工具，是为了解决存储和处理巨大、复杂的数据集合的问题而创建的。Apache Hadoop是最知名和最常用的软件平台，用于存储和处理大量数据。大数据就像一把伞，象征着最大种类的技术，而Hadoop只是一些应用大数据概念进行计算的框架。

什么是大数据

大数据是非常复杂和庞大的数据集的集合，很难使用典型的数据应用服务或数据管理解决方案来评估和维护。它有许多困难的方面，如可视化技术、分析、传输、共享、查找、存储、过滤和收集。

大数据在各个行业都有大量的应用，包括银行和金融、信息技术、购物、电信、交通和医药。保护大数据、计算海量数据和存储海量数据都是大数据的主要挑战。

大数据可用于天气预报、网络攻击预防、谷歌的自动驾驶汽车、研究和教育、传感器数据、文本分析、欺诈检测、情感分析等等。大数据对一个组织的决策过程有巨大影响。无论是在广告、企业对企业活动，还是在保险和银行业，各行业的各种公司都在缓慢而稳定地转向大数据，以提高其决策能力。

高性能计算集群架构是一个免费来源。HPCC使用大数据软件来实现高速、应用分布和使用大数据的数据并行计算等壮观的成就。

什么是Hadoop

Hadoop是一个开源的软件平台，用于以分布式的方式在巨大的普通硬件集群上存储和分析大数据。Apache v2许可证适用于Hadoop。Hadoop是在谷歌写的一篇关于MapReduce系统的论文基础上形成的，并使用函数式编程概念。

Hadoop是一个基于Java的项目，在Apache的最高级别项目中名列前茅。新人最喜欢讨论的话题之一是大数据和Hadoop之间的关系。这两个联系紧密的概念之间的区别是相当有趣的。大数据是一种宝贵的资产，如果没有成功的处理，就没有价值。

推动Hadoop日益普及的主要原因之一。与许多其他框架不同，Hadoop可以有效地将一个消费者工作分成多个独立的子任务。然后给数据组件分配各种子任务。这允许将少量的代码转换为信息，从而减少网络流量。

Hadoop的另一个共同优势是，由于其分布式存储设计，它有能力快速、轻松地处理大量数据。它还有一些功能，使其能够将输入的数据分成若干块，然后可用于在多个节点上存储信息

大数据和Hadoop之间的区别

下表强调了大数据和Hadoop之间的主要差异 –

特征	大数据	淘宝网
定义	大数据只是大量的信息，可以是无组织的，也可以是结构化的。	Hadoop是一个用于将大数据转换为更有意义的概念的框架。
Capacity	由于信息通常以无组织和结构化的形式出现，大数据的存储难度令人难以置信。	Apache Hadoop HDFS可以存储大量的数据。
重要性	大数据在经过处理后有可能赚钱，才有价值。	Hadoop是一个可以管理和处理大量大数据的平台。
方便使用	大数据的获取非常艰难和复杂，而且获取率很低。	与其他解决方案相比，Hadoop框架允许更快的数据处理和访问。
Users	每天产生500TB数据的Facebook和每半小时产生10TB数据的航空业都在利用大数据。每年，世界上会产生2.5万亿字节的信息。	使用Hadoop的公司包括IBM、AOL、亚马逊、Facebook和雅虎。