و هما أكثر المصطلحات شيوعًا المستخدمة حاليًا. كلاهما مترابط بطريقة لا يمكن معالجة البيانات الضخمة بدون استخدام Hadoop. في هذه المقالة ، سأقدم لك نظرة ثاقبة موجزة عن Big Data vs Hadoop.
يتم تناول الموضوعات أدناه في هذه المقالة:
- مقدمة في البيانات الضخمة
- ما هي تحليلات البيانات الضخمة؟
- مقدمة إلى Hadoop
- البيانات الضخمة مقابل Hadoop: الفرق بين البيانات الضخمة و Hadoop
هيا بنا نبدأ!
مقدمة في البيانات الضخمة
البيانات الكبيرة هو مصطلح يستخدم لمجموعة من مجموعات البيانات الكبيرة والمعقدة ، والتي يصعب تخزينها ومعالجتها باستخدام أدوات إدارة قواعد البيانات المتاحة أو تطبيقات معالجة البيانات التقليدية. يشمل التحدي التقاط هذه البيانات وتنظيمها وتخزينها والبحث عنها ومشاركتها ونقلها وتحليلها وتصورها.
الأشكال الثلاثة المختلفة للبيانات الضخمة هي:
منظم: تنسيق البيانات المنظم مع مخطط ثابت. مثال: RDBMS
كيفية فرز مصفوفة c ++
شبه منظم: البيانات المنظمة جزئيًا والتي ليس لها تنسيق ثابت. مثال: XML ، JSON
غير منظم: بيانات غير منظمة ذات مخطط غير معروف. على سبيل المثال: ملفات الصوت والفيديو وما إلى ذلك.
الآن ، بعد أن عرفت ما هي البيانات الضخمة ، دعنا نفهم الآن ما هي تحليلات البيانات الضخمة.
ما هي تحليلات البيانات الضخمة؟
في الأساس، تحليلات البيانات الضخمة تستخدم إلى حد كبير من قبل الشركات لتسهيل نموها وتطورها. يتضمن هذا بشكل رئيسي تطبيق خوارزميات استخراج البيانات المختلفة على مجموعة معينة من البيانات ، والتي ستساعدهم بعد ذلك في اتخاذ قرارات أفضل.هناك عدة أدوات لمعالجة البيانات الضخمة مثل و و خلية نحل و كاساندرا و و كافكا ، إلخ حسب متطلبات المنظمة.
من بين هؤلاء ، يستخدم Hadoop على نطاق واسع. دعونا نرى ما هو Hadoop وكيف هو مفيد.
مقدمة إلى Hadoop
هو إطار عمل برمجي مفتوح المصدر يستخدم لتخزين ومعالجة البيانات الضخمة بطريقة موزعة على مجموعات كبيرة من الأجهزة السلعية. Hadoop مرخص بموجب ترخيص Apache v2.تم تطوير Hadoop ، بناءً على الورقة التي كتبها Google على النظام ويطبق مفاهيم البرمجة الوظيفية. Hadoop مكتوب بلغة برمجة Java ويصنف ضمن أعلى مشاريع Apache. إذا كنت ترغب في معرفة المزيد عن Hadoop ، يرجى التحقق من ذلك .
الآن بعد أن تعرفت على أساسيات Big Data و Hadoop ، دعنا ننتقل إلى أبعد من ذلك ونفهم الفرق بين Big Data و Hadoop
c ++ انتقل إلى
Big Data vs Hadoop: ما هو الفرق بين Big Data و Hadoop؟
| الميزات | البيانات الكبيرة | هادوب |
تعريف | تشير البيانات الضخمة إلى حجم كبير من البيانات المهيكلة وغير المهيكلة. | Hadoop هو إطار عمل للتعامل مع هذا الحجم الكبير من البيانات الضخمة ومعالجتها |
الدلالة | لا أهمية للبيانات الضخمة حتى تتم معالجتها واستخدامها لتوليد الإيرادات. | إنها أداة تجعل البيانات الضخمة ذات مغزى أكبر من خلال معالجة البيانات. |
تخزين | من الصعب جدًا تخزين البيانات الضخمة لأنها تأتي في شكل منظم وغير منظم. | Apache Hadoop HDFS قادر على تخزين البيانات الضخمة. |
إمكانية الوصول | عندما يتعلق الأمر بالوصول إلى البيانات الضخمة ، فإن الأمر صعب للغاية. | يتيح لك Hadoop framework الوصول إلى البيانات ومعالجتها بسرعة كبيرة بالمقارنة مع الأدوات الأخرى. |
لذلك ، كان هذا كل شيء عن المقارنة الرئيسية بين Big Data و Hadoop. إذا كنت ترغب في الحصول على مزيد من الأفكار حول Big Data و Hadoop وما هي ميزات إطار العمل ، يمكنك التحقق من هذا البيانات الضخمة .
تقودنا هذه المدونة إلى نهاية هذه المقالة حول Big Data vs Hadoop. آمل أن تكون هذه المدونة مفيدة وقيمة مضافة لمعرفتك.
الآن بعد أن فهمت Hadoop وميزاته ، تحقق من ملف من Edureka ، وهي شركة تعليمية موثوقة عبر الإنترنت مع شبكة تضم أكثر من 250000 متعلم راضٍ منتشرين في جميع أنحاء العالم. تساعد الدورة التدريبية لشهادة Edureka Big Data Hadoop المتعلمين على أن يصبحوا خبراء في مجال HDFS ، و Yarn ، و MapReduce ، و Pig ، و Hive ، و HBase ، و Oozie ، و Flume ، و Sqoop باستخدام حالات الاستخدام في الوقت الفعلي في مجال البيع بالتجزئة ، والوسائط الاجتماعية ، والطيران ، والسياحة ، والمالية
لديك سؤال لنا؟ يرجى ذكر ذلك في قسم التعليقات في هذه المقالة على مدونة 'Big Data vs Hadoop' وسنعاود الاتصال بك.