Relacja między Big data a Hadoopem jest jednym z ważnych tematów budzących zainteresowanie wśród początkujących. A rozróżnienie tych dwóch powiązanych pojęć jest dość fascynujące. Big data jest cennym zasobem, który bez swojego opiekuna nie jest szczególnie przydatny. Hadoop jest więc opiekunem, który wydobywa z tego zasobu najlepszą wartość. Przyjrzyjmy się bliżej tym dwóm pojęciom, a następnie różnicom między nimi.

Co to jest Big Data?

W dzisiejszym cyfrowym świecie jesteśmy otoczeni masą danych. Wystarczy powiedzieć, że dane są wszędzie. Szybki rozwój Internetu i Internetu urządzeń (IoT) oraz ciągłe wykorzystywanie mediów elektronicznych doprowadziło do narodzin handlu elektronicznego i mediów społecznościowych. W rezultacie, ogromna ilość danych została wygenerowana i w rzeczywistości nadal generuje się na co dzień. Jednak dane nie mają sensu, jeśli nie masz niezbędnego zestawu umiejętności, aby je analizować. Dane w swojej obecnej formie to surowe dane, z których większość to treści generowane przez użytkowników, które muszą być analizowane i przechowywane. Dane są generowane z wielu źródeł, od mediów społecznościowych po systemy wbudowane/sensoryczne, logi maszyn, strony e-commerce, itp. Przetwarzanie tak szalonej ilości danych stanowi wyzwanie. Big Data to termin parasolowy, który odnosi się do wielu sposobów, w jaki dane mogą być systematycznie zarządzane i przetwarzane na tak dużą skalę. Big data odnosi się do dużych, złożonych zbiorów danych, które są zbyt skomplikowane, aby mogły być analizowane przez tradycyjne aplikacje do przetwarzania danych.

Co to jest Hadoop?





Jeśli big data jest bardzo cennym zasobem, Hadoop jest programem lub narzędziem, które pozwala wydobyć najlepszą wartość z tego zasobu. Hadoop to program użytkowy o otwartym kodzie źródłowym opracowany w celu obsługi problemu przechowywania i przetwarzania dużych, złożonych zbiorów danych. Apache Hadoop jest prawdopodobnie jednym z najbardziej popularnych i szeroko stosowanych ram programowych używanych do przechowywania i przetwarzania dużych danych. Jest to uproszczony model programowania, który pozwala na wygodne pisanie i sprawdzanie systemów rozproszonych oraz ich automatyczną, oszczędną dystrybucję wiedzy na towa- rzystwie serwerów klastrowych. To, co wyróżnia Hadoop, to jego zdolność do skalowania z pojedynczego serwera do tysięcy maszyn serwerów towarowych. Mówiąc najprościej, Apache Hadoop jest de facto ramą programową do przechowywania i przetwarzania ogromnych ilości danych, co często określa się mianem big data. Dwa kluczowe elementy ekosystemu Hadoop to Hadoop Distributed File System (HDFS) oraz model programowania MapReduce.

Różnica między Big Data a Hadoop

Podstawy

– Big data i Hadoop to dwa najbardziej znane terminy ściśle związane ze sobą w taki sposób, że bez Hadoop, Big data nie miałaby znaczenia ani wartości. Pomyśl o Big data jako o aktywach o głębokiej wartości, ale aby wydobyć jakąś wartość z tych aktywów, potrzebujesz sposobu. Tak więc Apache Hadoop jest programem użytkowym, który został zaprojektowany w celu wydobycia najlepszej wartości z dużych danych. Termin „big data” odnosi się do dużych, złożonych zbiorów danych, które są zbyt skomplikowane, aby mogły być analizowane przez tradycyjne aplikacje do przetwarzania danych. Apache Hadoop to ramy programowe używane do obsługi problemu przechowywania i przetwarzania dużych, złożonych zbiorów danych.

Koncepcja



– Dane w swojej surowej postaci są bezużyteczne i bardzo trudne do pracy, jeśli nie przekształcisz tego surowego bytu zwanego danymi w informację. Jesteśmy otoczeni tonami danych, które widzimy i z których korzystamy w tej cyfrowej erze. Na przykład mamy tak wiele treści na portalach i aplikacjach mediów społecznościowych, takich jak Twitter, Instagram, YouTube itp. Tak więc, big data odnosi się do tych ogromnych ilości zarówno ustrukturyzowanych, jak i nieustrukturyzowanych danych oraz informacji, które możemy uzyskać z tych danych, takich jak wzorce, trendy lub cokolwiek, co pomogłoby uczynić te dane znacznie łatwiejszymi do pracy. Hadoop jest rozproszonym oprogramowaniem, które obsługuje przechowywanie i przetwarzanie tych dużych zbiorów danych w klastrach serwerów.



Goal

– Dane w obecnej formie to surowe dane, z których większość to treści generowane przez użytkowników, wymagające analizy i przechowywania. Zbiory danych rosną w ekspresowym tempie i wymykają się spod kontroli. Potrzebujemy więc sposobów na obsługę wszystkich tych ustrukturyzowanych i nieustrukturyzowanych danych i potrzebujemy prostego modelu programowania, który zapewni odpowiednie rozwiązania w świecie big data. Wymaga to modelu obliczeniowego na dużą skalę w przeciwieństwie do tradycyjnych modeli obliczeniowych. Apache Hadoop jest systemem rozproszonym, który umożliwia rozproszenie obliczeń na kilka maszyn zamiast korzystania z jednej maszyny. Został zaprojektowany do dystrybucji i przetwarzania ogromnych ilości danych na węzłach w klastrze.

Podsumowanie Big Data vs. Hadoop

Big data jest bardzo cennym zasobem, który nie przyda się, jeśli nie znajdziemy sposobów na pracę nad nim. Aplikacje mediów społecznościowych, takie jak Twitter, Facebook, Instagram, YouTube itp. są prawdziwymi przykładami big data, które stanowią pewne wyzwanie dla technologii, z których korzystamy w dzisiejszych czasach. Te szybko rosnące dane o nieustrukturyzowanej zawartości są powszechnie określane jako big data. Ale dane w swojej surowej formie są bardzo trudne do pracy. Potrzebujemy sposobów na pozyskiwanie, przechowywanie, przetwarzanie i analizowanie tych danych, tak abyśmy mogli wydobyć z nich coś użytecznego, np. jakiś wzór lub trend. Hadoop jest narzędziem, które pomaga przechowywać i przetwarzać te złożone zbiory danych, które są zbyt duże, aby można je było obsłużyć za pomocą tradycyjnych technik i narzędzi obliczeniowych.