Diferencia entre Big Data y Hadoop
La relación entre Big data y Hadoop es uno de los temas importantes de interés entre los principiantes. Y la distinción entre estos dos conceptos relacionados es bastante interesante. Big data es un activo valioso que no tiene ningún uso particular sin su controlador. Por lo tanto, Hadoop es el controlador que aporta el mejor valor del activo. Echemos un vistazo más de cerca a ambos y las diferencias entre los dos a continuación.
¿Qué es Big Data?
En el mundo digital de hoy, estamos rodeados por una mayoría de datos. Baste decir que los datos están en todas partes. La rápida evolución de Internet e Internet de los dispositivos (IoT), y el uso continuado de medios electrónicos dieron lugar al comercio electrónico y las redes sociales. Como resultado, se ha generado una gran cantidad de datos y, de hecho, todavía se generan a diario. Sin embargo, los datos solo son útiles si tiene las habilidades necesarias para analizarlos. Los datos en su forma actual, en su mayoría contenido generado por el usuario, son datos sin procesar que deben analizarse y almacenarse. Los datos se generan a partir de múltiples fuentes, desde redes sociales hasta sistemas integrados/sensoriales, registros de máquinas, sitios de comercio electrónico, etc. Procesar una cantidad tan increíble de datos es un desafío. Big Data es un término general que se refiere a las muchas formas en que los datos pueden gestionarse y procesarse sistemáticamente a gran escala. Big data se refiere a conjuntos de datos grandes y complejos que son demasiado complejos para ser analizados por las aplicaciones tradicionales de procesamiento de datos.
¿Qué es Hadoop?
Si el big data es un activo extremadamente valioso, Hadoop es un programa o una herramienta para obtener el mejor valor de ese activo. Hadoop es un programa de utilidad de software de código abierto desarrollado para el problema de manejar y procesar conjuntos de datos grandes y complejos. Apache Hadoop es probablemente uno de los marcos de software más populares y ampliamente utilizados para almacenar y procesar grandes datos. Es un modelo de programación simplificado que le permite escribir y probar convenientemente sistemas distribuidos y la distribución automática y económica de información a través de una mercancía de servidores agrupados. Lo que hace que Hadoop sea único es su capacidad de escalar desde un solo servidor a miles de máquinas de servidor estándar. En pocas palabras, Apache Hadoop es el marco de software de facto para almacenar y procesar cantidades masivas de datos, a menudo denominados macrodatos. Dos componentes clave del ecosistema de Hadoop son el sistema de archivos distribuidos de Hadoop (HDFS) y el modelo de programación MapReduce.
Diferencia entre Big Data y Hadoop
Lo esencial
– Big data y Hadoop son los dos términos más comunes que están estrechamente relacionados entre sí de manera que Big data no tendría significado ni valor sin Hadoop. Piense en Big data como un activo de gran valor, pero para extraer algo de valor de ese activo, necesita una forma. Entonces, Apache Hadoop es un programa de utilidad diseñado para aprovechar al máximo los grandes datos. Big data se refiere a conjuntos de datos grandes y complejos que son demasiado complejos para ser analizados por las aplicaciones tradicionales de procesamiento de datos. Apache Hadoop es un marco de software utilizado para manejar y procesar el problema de conjuntos de datos grandes y complejos.
Concepto
– Los datos en su forma sin procesar son inútiles y muy difíciles de trabajar a menos que convierta esta entidad sin procesar llamada datos en información. Estamos rodeados de toneladas de datos que vemos y usamos en esta era digital. Por ejemplo, tenemos mucho contenido en sitios de redes sociales y aplicaciones como Twitter, Instagram, YouTube, etc. Entonces, big data se refiere a esas enormes cantidades de datos estructurados y no estructurados y la información que podemos obtener de estos datos, como patrones, tendencias o cualquier cosa que ayude a que estos datos sean mucho más fáciles de trabajar con ellos. Hadoop es un marco de software distribuido que maneja el almacenamiento y el procesamiento de conjuntos de datos tan grandes en una flota de servidores agrupados.
Objetivo
– Los datos en su forma actual son datos sin procesar, la mayoría de los cuales es contenido generado por el usuario, que debe analizarse y almacenarse. Los conjuntos de datos están creciendo a un ritmo exponencial y se están saliendo de control. Por lo tanto, necesitamos formas de manejar todos estos datos estructurados y no estructurados y necesitamos un modelo de programación simple que proporcione las soluciones adecuadas para el mundo de los grandes datos. Esto requiere un modelo computacional a gran escala en comparación con los modelos computacionales tradicionales. Apache Hadoop es un sistema distribuido que permite que el cálculo se distribuya entre varias máquinas en lugar de usar una sola máquina. Está diseñado para distribuir y procesar una gran cantidad de datos entre los nodos del clúster.
Grandes datos frente a Hadoop: un
Resumen de Big Data vs Hadoop
El big data es un activo muy valioso que no sirve de nada si no encontramos formas de trabajar con él. Las aplicaciones de redes sociales como Twitter, Facebook, Instagram, YouTube, etc. son ejemplos reales de big data. lo que crea algunos desafíos para las tecnologías que usamos en estos días. Estos datos en rápido crecimiento con contenido no estructurado se denominan macrodatos. Pero es muy difícil trabajar con los datos en su forma original. Necesitamos formas de recibir, almacenar, procesar y analizar estos datos para poder extraer algo útil de ellos, como algún patrón o tendencia. Hadoop es esa herramienta que ayuda a almacenar y procesar estos conjuntos de datos complejos que son demasiado grandes para manejarlos con técnicas y herramientas informáticas tradicionales.
