ძირითადი განსხვავება – დიდი მონაცემები ჰადოპის წინააღმდეგ
მონაცემები ფართოდ გროვდება მთელ მსოფლიოში. მონაცემთა ამ დიდ რაოდენობას Big Data ან Big Data ჰქვია და მათი დამუშავება შეუძლებელია ჩვეულებრივი შენახვის მოწყობილობებით. Hadoop პროგრამული ჩარჩო, რომელიც არის Apache Software Foundation-ის ღია კოდის ჩარჩო, შეიძლება გამოყენებულ იქნას ამ პრობლემის დასაძლევად. Big Data-სა და Hadoop-ს შორის მთავარი განსხვავებაა ის, რომ Big Data არის რთული მონაცემების დიდი რაოდენობა, ხოლო Hadoop არის მექანიზმი დიდი მონაცემების ეფექტურად და ეფექტურად შესანახად.
რა არის დიდი მონაცემები?
მონაცემები იწარმოება ყოველდღიურად და დიდი რაოდენობით. მნიშვნელოვანია შეგროვებული მონაცემების შესაბამისად შენახვა და მათი ანალიზი უკეთესი შედეგების მისაღებად. Google, Facebook ყოველდღიურად აგროვებს უამრავ მონაცემს. მონაცემების ორგანიზებას და მათ ანალიზს შეუძლია ორგანიზაციას სარგებელი მოუტანოს. ბანკში აუცილებელია მონაცემთა ანალიზი, რათა გავიგოთ მომხმარებლის ინფორმაცია, ტრანზაქციები, კლიენტების საკითხები. ამ მონაცემების ანალიზი და გადაწყვეტილებების შემუშავება გააუმჯობესებს მოგებას. ეს გვიჩვენებს, რომ მონაცემები მნიშვნელოვან როლს ასრულებს ორგანიზაციისთვის ეფექტურად და ეფექტურად მუშაობისთვის. რამდენადაც მონაცემები სწრაფად იზრდება, რელაციური მონაცემთა ბაზები ან რეგულარული შენახვის მოწყობილობები საკმარისი არ არის. მონაცემთა ამ სახის დიდ კოლექციას, რომლის შენახვა და დამუშავება რთულია, შეიძლება ეწოდოს დიდი მონაცემები ან დიდი მონაცემები.
დიდი მონაცემები
დიდი მონაცემების სამი თვისებაა. ისინი არიან მოცულობა, სიჩქარე და მრავალფეროვნება. პირველ რიგში, დიდი მონაცემები არის მონაცემთა დიდი მოცულობა. ამ მონაცემებმა შეიძლება მიიღოს გიგა ბაიტების, ტერა ბაიტების მოცულობა ან უფრო მეტიც. მეორე ატრიბუტი არის სიჩქარე. ეს არის მონაცემების გენერირების სიჩქარე. ეს არის მთავარი თვისება გარემოსდაცვითი ცვლილებების ანალიზში და თვითმფრინავების გამოვლენაში. მონაცემები უნდა იყოს ზუსტი და უწყვეტი ამ სიტუაციებში. ეს მნიშვნელოვანი ფაქტორია რეალურ დროში გადაწყვეტილების მისაღებად. კიდევ ერთი მთავარი თვისებაა მრავალფეროვნება, რომელიც აღწერს მონაცემთა ტიპს. მონაცემებს შეუძლია მიიღოს ტექსტის ფორმატი, ვიდეო, აუდიო, სურათი, XML ფორმატი, სენსორის მონაცემები და ა.შ.
რა არის Hadoop?
ეს არის Apache Software Foundation-ის ღია კოდის ჩარჩო, დიდი მონაცემების შესანახად განაწილებულ გარემოში პარალელურად დასამუშავებლად. მას აქვს ეფექტური განაწილების საცავი მონაცემთა დამუშავების მექანიზმით. Hadoop შენახვის სისტემა ცნობილია როგორც Hadoop Distributed File System (HDFS).ის ანაწილებს მონაცემებს ზოგიერთ მანქანას შორის. Hadoop მიჰყვება ბატონ-მონის არქიტექტურას. სამაგისტრო კვანძს ეწოდება Name-node და slaves-ს ეწოდება Data-nodes. მონაცემები ნაწილდება ყველა მონაცემთა კვანძზე.
მთავარი ალგორითმი, რომელიც გამოიყენება Hadoop-ში მონაცემების დასამუშავებლად, ეწოდება Map Reduce. რუქის შემცირების პროგრამების გამოყენებით, სამუშაოები შეიძლება გაიგზავნოს მონა კვანძებში. ნაგულისხმევი ენა რუქების შემცირების პროგრამების დასაწერად არის Java, მაგრამ სხვა ენების გამოყენებაც შესაძლებელია. მონაცემთა კვანძები ან სლავური კვანძები შეასრულებენ ანალიზურ დავალებას და შედეგს უგზავნიან მთავარ კვანძს/სახელს-კვანძს. Master-node/name-node-ს აქვს Job Tracker რუკის შემცირების სამუშაოების გასაშვებად მონა კვანძებზე. Slave-nodes/data-nodes-ს აქვს Task Tracker მონაცემთა ანალიზის დასასრულებლად და შედეგის მთავარ კვანძში გასაგზავნად.
Hadoop Architecture
ჰადოპს აქვს რამდენიმე უპირატესობა. ეს ამცირებს ხარჯებს, მონაცემთა სირთულეს და ზრდის ეფექტურობას. მარტივია სხვა მანქანის დამატება Hadoop კლასტერში.
რა მსგავსებაა დიდ მონაცემებსა და Hadoop-ს შორის?
როგორც დიდი მონაცემები, ასევე Hadoop დაკავშირებულია მონაცემთა დიდ რაოდენობასთან
რა განსხვავებაა დიდ მონაცემებსა და Hadoop-ს შორის?
Big Data vs Hadoop |
|
| Big Data არის რთული და მრავალფეროვანი მონაცემების დიდი კოლექცია, რომლის შენახვა და ანალიზი ძნელია შენახვის ტრადიციული მეთოდების გამოყენებით. | Hadoop არის პროგრამული ჩარჩო დიდი მონაცემების ეფექტურად და ეფექტურად შესანახად და დასამუშავებლად. |
| მნიშვნელობა | |
| დიდ მონაცემებს დიდი მნიშვნელობა არ აქვს. | Hadoop-ს შეუძლია დიდი მონაცემები უფრო მნიშვნელოვანი გახადოს და სასარგებლოა მანქანური სწავლისა და სტატისტიკური ანალიზისთვის. |
| შენახვა | |
| დიდი მონაცემების შენახვა რთულია, რადგან ის შეიცავს სხვადასხვა მონაცემებს, როგორიცაა სტრუქტურირებული და არასტრუქტურირებული მონაცემები. | Hadoop იყენებს Hadoop Distributed File System (HDFS), რომელიც საშუალებას გაძლევთ შეინახოთ სხვადასხვა მონაცემები. |
| ხელმისაწვდომობა | |
| დიდი მონაცემების წვდომა რთულია. | Hadoop საშუალებას გაძლევთ უფრო სწრაფად შეხვიდეთ და დაამუშავოთ დიდი მონაცემები. |
შეჯამება – დიდი მონაცემები vs Hadoop
მონაცემები სწრაფად იზრდება.მთავრობა და ბიზნეს ორგანიზაციები ყველა აგროვებს მონაცემებს. მონაცემთა ანალიზი ძალიან ღირებულია. ერთი კომპიუტერი საკმარისი არ არის დიდი რაოდენობის მონაცემების შესანახად. რთული მონაცემების ამ დიდ რაოდენობას დიდი მონაცემები ეწოდება. ამიტომ, დიდი მონაცემები შეიძლება განაწილდეს ზოგიერთ კვანძს შორის Hadoop-ის გამოყენებით. Big Data-სა და Hadoop-ს შორის განსხვავება იმაში მდგომარეობს, რომ დიდი მონაცემები არის რთული მონაცემების დიდი რაოდენობა და Hadoop არის მექანიზმი დიდი მონაცემების ეფექტურად და ეფექტურად შესანახად.
ჩამოტვირთეთ Big Data vs Hadoop-ის PDF ვერსია
შეგიძლიათ ჩამოტვირთოთ ამ სტატიის PDF ვერსია და გამოიყენოთ იგი ოფლაინ მიზნებისთვის ციტირების შენიშვნის მიხედვით. გთხოვთ გადმოწეროთ PDF ვერსია აქ განსხვავება დიდ მონაცემებსა და Hadoop-ს შორის
