và là hai thuật ngữ quen thuộc nhất đang được sử dụng hiện nay. Cả hai đều có liên quan với nhau theo cách mà nếu không sử dụng Hadoop, Dữ liệu lớn không thể được xử lý. Trong bài viết này, tôi sẽ cung cấp cho bạn một cái nhìn ngắn gọn về Dữ liệu lớn và Hadoop.
Các chủ đề dưới đây được đề cập trong bài viết này:
- Giới thiệu về Dữ liệu lớn
- Phân tích dữ liệu lớn là gì?
- Giới thiệu về Hadoop
- Dữ liệu lớn và Hadoop: Sự khác biệt giữa Dữ liệu lớn và Hadoop
Bắt đầu nào!
Giới thiệu về Dữ liệu lớn
Dữ liệu lớn là thuật ngữ dùng để chỉ tập hợp các tập dữ liệu có dung lượng lớn và phức tạp, khó lưu trữ và xử lý bằng các công cụ quản lý cơ sở dữ liệu có sẵn hoặc các ứng dụng xử lý dữ liệu truyền thống. Thử thách bao gồm thu thập, quản lý, lưu trữ, tìm kiếm, chia sẻ, chuyển giao, phân tích và trực quan hóa dữ liệu này.
Ba định dạng khác nhau của dữ liệu lớn là:
Có cấu trúc: Định dạng dữ liệu có tổ chức với một lược đồ cố định. Ví dụ: RDBMS
Bán cấu trúc: Dữ liệu được tổ chức từng phần không có định dạng cố định. Ví dụ: XML, JSON
đảo ngược một số trong java
Không có cấu trúc: Dữ liệu chưa được tổ chức với một giản đồ không xác định. Ví dụ: Tệp âm thanh, video, v.v.
Vì vậy, bây giờ bạn đã biết dữ liệu lớn là gì, bây giờ hãy hiểu phân tích dữ liệu lớn là gì.
Phân tích dữ liệu lớn là gì?
Về cơ bản, Phân tích dữ liệu lớn phần lớn được sử dụng bởi các công ty để tạo điều kiện cho sự tăng trưởng và phát triển của họ. Điều này chủ yếu liên quan đến việc áp dụng các thuật toán khai thác dữ liệu khác nhau trên tập dữ liệu nhất định, sau đó sẽ hỗ trợ họ đưa ra quyết định tốt hơn.Có nhiều công cụ để xử lý Dữ liệu lớn như , , Hive , Cassandra , , Kafka , v.v. tùy thuộc vào yêu cầu của tổ chức.
Trong số này, Hadoop được sử dụng rộng rãi. Hãy xem Hadoop là gì và nó hữu ích như thế nào.
trừu tượng trong c ++ là gì
Giới thiệu về Hadoop
là một khung phần mềm mã nguồn mở được sử dụng để lưu trữ và xử lý Dữ liệu lớn theo cách phân tán trên các cụm phần cứng hàng hóa lớn. Hadoop được cấp phép theo giấy phép Apache v2.Hadoop được phát triển, dựa trên bài báo do Google viết trên hệ thống và nó áp dụng các khái niệm về lập trình chức năng. Hadoop được viết bằng ngôn ngữ lập trình Java và được xếp hạng trong số các dự án Apache cấp cao nhất. Nếu bạn muốn biết thêm về Hadoop, vui lòng xem .
Bây giờ bạn đã biết kiến thức cơ bản về Dữ liệu lớn và Hadoop, hãy tiến xa hơn và hiểu sự khác biệt giữa Dữ liệu lớn và Hadoop
Dữ liệu lớn và Hadoop: Sự khác biệt giữa Dữ liệu lớn và Hadoop là gì?
| Đặc trưng | Dữ liệu lớn | Hadoop |
Định nghĩa | Dữ liệu lớn đề cập đến một khối lượng lớn dữ liệu có cấu trúc và không có cấu trúc. | Hadoop là một khuôn khổ để xử lý và xử lý khối lượng lớn Dữ liệu lớn này |
Ý nghĩa | Dữ liệu lớn không có ý nghĩa gì cho đến khi nó được xử lý và sử dụng để tạo doanh thu. | Nó là một công cụ làm cho dữ liệu lớn có ý nghĩa hơn bằng cách xử lý dữ liệu. |
Lưu trữ | Rất khó lưu trữ dữ liệu lớn vì nó ở dạng có cấu trúc và không có cấu trúc. | Apache Hadoop HDFS có khả năng lưu trữ dữ liệu lớn. |
Khả năng tiếp cận nạp chồng phương thức so với ghi đè phương thức | Khi nói đến việc truy cập dữ liệu lớn, nó rất khó khăn. | Khung công tác Hadoop cho phép bạn truy cập và xử lý dữ liệu rất nhanh so với các công cụ khác. |
Vì vậy, đó là tất cả về sự so sánh chính giữa Dữ liệu lớn và Hadoop. Nếu bạn muốn hiểu rõ hơn về Dữ liệu lớn và Hadoop cũng như các tính năng của khuôn khổ là gì, bạn có thể xem phần này Dữ liệu lớn .
Blog này đưa chúng ta đến phần cuối của bài viết này về Dữ liệu lớn và Hadoop. Tôi hy vọng blog này có nhiều thông tin và giá trị bổ sung cho kiến thức của bạn.
Bây giờ bạn đã hiểu Hadoop và các tính năng của nó, hãy xem của Edureka, một công ty học trực tuyến đáng tin cậy với mạng lưới hơn 250.000 người học hài lòng trải dài trên toàn cầu. Khóa đào tạo Chứng chỉ Edureka Big Data Hadoop giúp người học trở thành chuyên gia trong lĩnh vực HDFS, Yarn, MapReduce, Pig, Hive, HBase, Oozie, Flume và Sqoop bằng các trường hợp sử dụng thời gian thực trên miền Bán lẻ, Truyền thông xã hội, Hàng không, Du lịch, Tài chính.
Có một câu hỏi cho chúng tôi? Vui lòng đề cập đến vấn đề này trong phần nhận xét của bài viết này trên blog “Dữ liệu lớn so với Hadoop” và chúng tôi sẽ liên hệ lại với bạn.