大数据和Hadoop的区别

关键区别——大数据与Hadoop

数据在世界各地广泛收集。这种大量的数据被称为大数据或大数据，是常规存储设备无法处理的。Hadoop软件框架，它是一个开源框架，可以用来克服这个问题。的关键的区别大数据和Hadoop的区别在于大数据是大量复杂的数据，而Hadoop是一种有效、高效地存储大数据的机制。

内容

1.概述和主要区别
2.什么是大数据
3.什么是Hadoop
4.大数据和Hadoop的相似之处
5.并排比较-表格形式的大数据与Hadoop
6.总结

什么是大数据?

每天都有大量的数据产生。相应地存储收集到的数据并对其进行分析以获得更好的结果是很重要的。b谷歌，Facebook每天收集大量数据。组织和分析数据可以给组织带来好处。在银行，分析数据以了解客户信息、交易、客户问题是至关重要的。分析这些数据并制定解决方案将提高利润。这表明数据对于一个组织高效工作起着至关重要的作用。随着数据的快速增长关系数据库或者普通的存储设备不够用。这种难以存储和处理的大量数据可以被称为大数据或大数据。

大数据有三个属性。它们是体积、速度和种类。首先，大数据是大量的数据。这些数据的容量可达千兆字节，兆字节甚至更高。第二个属性是速度。它是数据生成的速度。这是分析环境变化和探测飞机的主要特性。在这些情况下，数据应该是准确和连续的。这是做出实时决策的一个重要因素。另一个主要属性是variety，它描述了数据的类型。数据可以采取文本格式、视频、音频、图像、XML格式传感器数据等。

什么是Hadoop?

它是一个开源框架，将大数据存储在分布式环境中进行并行处理。它具有有效的分布式存储和数据处理机制。Hadoop存储系统被称为Hadoop分布式文件系统（HDFS）.它将数据分配给一些机器。Hadoop遵循主从架构．调用主节点名字节点奴隶被称为数据节点．数据分布在所有数据节点之间。

主要的算法它用来处理Hadoop中的数据，被称为Map Reduce。使用map-reduce程序，作业可以发送到从属节点。编写map-reduce程序的默认语言是Java，但也可以使用其他语言。数据节点或从节点将执行分析任务并将结果发送回主节点/名称节点。主节点/名称节点有一个作业跟踪器，用于在从节点上运行map reduce作业。从节点/数据节点有一个任务跟踪器来完成数据分析并将结果发送回主节点。

Hadoop有一些优势。它降低了成本，降低了数据复杂性，提高了效率。向Hadoop集群添加另一台机器很容易。

大数据和Hadoop有什么相似之处?

• 大数据和Hadoop都与大量数据有关。

大数据和Hadoop有什么区别?

大数据vs Hadoop
大数据是一个复杂多样的数据的大集合，使用传统的存储方法很难存储和分析。	Hadoop是一个有效、高效地存储和处理大数据的软件框架。
意义
大数据没有太多意义。	Hadoop可以使大数据更有意义，对机器学习和统计分析很有用。
存储
由于大数据包含结构化和非结构化数据等多种数据，因此难以存储。	Hadoop使用Hadoop分布式文件系统(HDFS)，它允许存储各种数据。
可访问性
获取大数据很困难。	Hadoop允许更快地访问和处理大数据。

总结-大Data vs Hadoop

数据增长迅速。政府和商业机构都在收集数据。分析数据是非常有价值的。一台计算机不足以存储大量的数据。这种大量复杂的数据被称为大数据。因此，大数据可以通过Hadoop分布在一些节点上。大数据和Hadoop的区别在于大数据是大量复杂的数据，Hadoop是一种有效、高效地存储大数据的机制。

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参考:

1.“什么是大数据?为什么大数据很重要?”什么是大数据?|告诉我们。可以在这里
2.重点是，教程。“Hadoop -大数据概述。”教程点2017年8月15日。可以在这里
3.重点是，教程。“大数据分析概述。”教程点2017年8月15日。可以在这里
4.“大数据和Hadoop有什么区别?”Techopedia.com。可以在这里
5. thippireddybharath。“大数据和Hadoop快速介绍”。YouTube, YouTube, 2014年8月12日。可以在这里

图片来源:

1.“大数据2267×1146透明”作者:Cameliaboban -自己的作品;(cc by - sa3.0)通过下议院维基