et sont les deux termes les plus familiers actuellement utilisés. Les deux sont interdépendants de telle sorte que sans l'utilisation de Hadoop, le Big Data ne peut pas être traité. Dans cet article, je vais vous donner un bref aperçu du Big Data vs Hadoop.
Les sujets ci-dessous sont traités dans cet article:
- Introduction au Big Data
- Qu'est-ce que le Big Data Analytics?
- Introduction à Hadoop
- Big Data vs Hadoop: différence entre Big Data et Hadoop
Commençons!
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Introduction au Big Data
Big Data est un terme utilisé pour désigner une collection d'ensembles de données volumineux et complexes, difficiles à stocker et à traiter à l'aide des outils de gestion de base de données disponibles ou des applications de traitement de données traditionnelles. Le défi comprend la capture, la conservation, le stockage, la recherche, le partage, le transfert, l'analyse et la visualisation de ces données.
Les trois différents formats de Big Data sont:
Structuré: Format de données organisé avec un schéma fixe. Ex: SGBDR
Semi-structuré: Données partiellement organisées qui n'ont pas de format fixe. Ex: XML, JSON
Non structuré: Données non organisées avec un schéma inconnu. Ex: fichiers audio, vidéo, etc.
Alors, maintenant que vous savez ce qu'est le Big Data, comprenons maintenant ce qu'est l'analyse Big Data.
Qu'est-ce que le Big Data Analytics?
Fondamentalement, Analyse de Big Data est largement utilisé par les entreprises pour faciliter leur croissance et leur développement. Cela implique principalement l'application de divers algorithmes d'exploration de données sur un ensemble de données donné, ce qui les aidera ensuite à prendre de meilleures décisions.Il existe plusieurs outils de traitement du Big Data tels que , , Ruche , Cassandra , , Kafka , etc. selon les besoins de l'organisation.
Parmi ceux-ci, Hadoop est largement utilisé. Voyons ce qu'est Hadoop et en quoi il est utile.
Introduction à Hadoop
est un framework logiciel open source utilisé pour stocker et traiter le Big Data de manière distribuée sur de grands clusters de matériel de base. Hadoop est sous licence Apache v2.Hadoop a été développé sur la base du document rédigé par Google sur le système et il applique des concepts de programmation fonctionnelle. Hadoop est écrit dans le langage de programmation Java et se classe parmi les projets Apache de plus haut niveau. Si vous souhaitez en savoir plus sur Hadoop, veuillez consulter .
Maintenant que vous connaissez les bases du Big Data et Hadoop, allons plus loin et comprenons la différence entre Big Data et Hadoop
Big Data vs Hadoop: Quelle est la différence entre Big Data et Hadoop?
| Fonctionnalités | Big Data | Hadoop |
Définition | Le Big Data fait référence à un grand volume de données structurées et non structurées. | Hadoop est un framework pour gérer et traiter ce grand volume de Big data |
Importance surcharge de méthode vs remplacement de méthode | Le Big Data n'a aucune importance tant qu'il n'est pas traité et utilisé pour générer des revenus. | C'est un outil qui rend le big data plus significatif en traitant les données. |
Espace de rangement | Il est très difficile de stocker des données volumineuses car elles se présentent sous une forme structurée et non structurée. | Apache Hadoop HDFS est capable de stocker des données volumineuses. |
Accessibilité | Quand il s'agit d'accéder au big data, c'est très difficile. | Le framework Hadoop vous permet d'accéder et de traiter les données très rapidement par rapport à d'autres outils. |
Il s'agissait donc de la comparaison majeure entre Big Data et Hadoop. Si vous souhaitez obtenir plus d'informations sur le Big Data et Hadoop et quelles sont les fonctionnalités du framework, vous pouvez consulter ceci Big DataTutoriel .
Ce blog nous amène à la fin de cet article sur Big Data vs Hadoop. J'espère que ce blog a été informatif et a apporté une valeur ajoutée à vos connaissances.
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