ቁልፍ ልዩነት – Big Data vs Hadoop
ውሂብ በመላው አለም ይሰበሰባል። ይህ ከፍተኛ መጠን ያለው ዳታ ቢግ ዳታ ወይም ትልቅ ዳታ ይባላል እና በመደበኛ ማከማቻ መሳሪያዎች ሊስተናገድ አይችልም። በአፓቼ ሶፍትዌር ፋውንዴሽን ክፍት ምንጭ ማዕቀፍ የሆነው የሃዱፕ ሶፍትዌር ማዕቀፍ ይህንን ችግር ለመቅረፍ ሊያገለግል ይችላል። በBig Data እና Hadoop መካከል ያለው ቁልፍ ልዩነት ቢግ ዳታ ከፍተኛ መጠን ያለው ውስብስብ ውሂብ ሲሆን ሃዱፕ ትልቅ መረጃን በብቃት እና በብቃት ለማከማቸት የሚያስችል ዘዴ ነው።
ትልቅ ዳታ ምንድን ነው?
ዳታ በየቀኑ እና በብዛት ይመረታል። የተሰበሰበውን መረጃ በትክክል ማከማቸት እና የተሻለ ውጤት ለማግኘት እነሱን መተንተን አስፈላጊ ነው.ጎግል፣ ፌስቡክ በየቀኑ ከፍተኛ መጠን ያለው መረጃ ይሰበስባል። መረጃውን ማደራጀት እና እነሱን መተንተን ለድርጅቱ ጥቅሞችን ያመጣል. በባንክ ውስጥ የደንበኛ መረጃን፣ ግብይቶችን፣ የደንበኛ ጉዳዮችን ለመረዳት መረጃን መተንተን አስፈላጊ ነው። እነዚህን መረጃዎች በመተንተን እና መፍትሄዎችን ማዘጋጀት ትርፉን ያሻሽላል. ይህ የሚያሳየው መረጃ አንድ ድርጅት በብቃት እና በብቃት እንዲሰራ ወሳኝ ሚና እየተጫወተ ነው። መረጃ በፍጥነት እያደገ ሲሄድ፣ ተዛማጅ የመረጃ ቋቶች ወይም መደበኛ የማከማቻ መሳሪያዎች በቂ አይደሉም። ለማከማቸት እና ለማከማቸት አስቸጋሪ የሆነ ትልቅ የውሂብ ስብስብ እንደዚህ ያለ ትልቅ ዳታ ወይም ትልቅ ዳታ ተብሎ ሊሰየም ይችላል።
ትልቅ ዳታ
ትልቅ ዳታ ሶስት ንብረቶች አሉት። እነሱ የድምጽ መጠን, ፍጥነት እና ልዩነት ናቸው. በመጀመሪያ ትልቅ ዳታ ትልቅ መጠን ያለው የውሂብ መጠን ነው። እነዚህ መረጃዎች የጊጋ ባይት፣ የቴራ ባይት ወይም ከዚያ ከፍ ያለ መጠን ሊወስዱ ይችላሉ። ሁለተኛው ባህሪ ፍጥነት ነው. መረጃው የሚፈጠርበት ፍጥነት ነው. ይህ የአካባቢ ለውጦችን በመተንተን እና አውሮፕላኖችን ለመለየት ዋና ንብረት ነው. በእነዚያ ሁኔታዎች ውስጥ መረጃው ትክክለኛ እና ቀጣይ መሆን አለበት. በእውነተኛ ጊዜ ውሳኔዎችን ማድረግ ትልቅ ነገር ነው። ሌላው ዋና ንብረት የተለያዩ ናቸው, እሱም የመረጃውን አይነት ይገልጻል. ውሂብ የጽሑፍ ቅርጸት፣ ቪዲዮ፣ ኦዲዮ፣ ምስል፣ ኤክስኤምኤል ቅርጸት፣ ዳሳሽ ውሂብ፣ ወዘተ ሊወስድ ይችላል።
ሃዱፕ ምንድን ነው?
በአፓቼ ሶፍትዌር ፋውንዴሽን ትይዩ ለማስኬድ ትልቅ መረጃን በተከፋፈለ አካባቢ ለማከማቸት ክፍት ምንጭ ማዕቀፍ ነው። ከመረጃ ማቀነባበሪያ ዘዴ ጋር ውጤታማ የማከፋፈያ ማከማቻ አለው። የሃዱፕ ማከማቻ ስርዓት Hadoop Distributed File System (HDFS) በመባል ይታወቃል።መረጃውን በአንዳንድ ማሽኖች ይከፋፍላል. ሃዱፕ የጌታ-ባሪያ አርክቴክቸርን ይከተላል። ዋናው መስቀለኛ መንገድ ስም-ኖድ ይባላል እና ባሪያዎች ዳታ-ኖዶች ይባላሉ. ውሂብ በሁሉም ዳታ-ኖዶች መካከል ይሰራጫል።
በሃዱፕ ውስጥ መረጃን ለማስኬድ የሚጠቀመው ዋናው አልጎሪዝም የካርታ ቅነሳ ይባላል። የካርታ ቅነሳ ፕሮግራሞችን በመጠቀም ስራዎችን ወደ ባሪያ ኖዶች መላክ ይቻላል. የካርታ ቅነሳ ፕሮግራሞችን ለመጻፍ ነባሪ ቋንቋ ጃቫ ነው፣ ነገር ግን ሌሎች ቋንቋዎችንም መጠቀም ይቻላል። ዳታ-ኖዶች ወይም የባሪያ ኖዶች የመተንተን ስራውን ያከናውናሉ እና ውጤቱን ወደ ማስተር-ኖድ/ስም-ኖድ ይልካሉ. ማስተር-ኖድ/ስም-ኖድ በባሪያ ኖዶች ላይ ስራዎችን ለመቀነስ የካርታ ስራ ለመከታተል የስራ መከታተያ አለው። Slave-nodes/data-nodes የውሂብ መተንተንን ለማጠናቀቅ እና ውጤቱን ወደ ዋናው መስቀለኛ መንገድ ለመላክ ተግባር መከታተያ አላቸው።
ሃዱፕ አርክቴክቸር
Hadoop አንዳንድ ጥቅሞች አሉት። ወጪን ይቀንሳል, የውሂብ ውስብስብነት እና ውጤታማነትን ይጨምራል. ሌላ ማሽን ወደ ሃዱፕ ክላስተር ማከል ቀላል ነው።
በBig data እና Hadoop መካከል ያለው ተመሳሳይነት ምንድነው?
ሁለቱም Big Data እና Hadoop ከትልቅ የውሂብ ድምር ጋር የተያያዙ ናቸው።
በBig Data እና Hadoop መካከል ያለው ልዩነት ምንድን ነው?
Big Data vs Hadoop |
|
| Big Data ትልቅ የስብስብ እና የተለያዩ መረጃዎች ስብስብ ሲሆን ለማከማቸት አስቸጋሪ እና ባህላዊ የማከማቻ ዘዴዎችን በመጠቀም ይተነትናል። | Hadoop ትልቅ ዳታ በብቃት እና በብቃት ለማከማቸት እና ለማስኬድ የሶፍትዌር ማዕቀፍ ነው። |
| አስፈላጊነት | |
| Big Data ብዙ ትርጉም የለውም። | Hadoop ቢግ ዳታ የበለጠ ትርጉም ያለው እና ለማሽን መማር እና ስታቲስቲካዊ ትንተና ጠቃሚ ነው። |
| ማከማቻ | |
| Big Data የተለያዩ መረጃዎችን እንደ የተዋቀረ እና ያልተዋቀረ ውሂብ ስላቀፈ ለማከማቸት ከባድ ነው። | Hadoop የተለያዩ መረጃዎችን ለማከማቸት የሚያስችል Hadoop Distributed File System (HDFS) ይጠቀማል። |
| ተደራሽነት | |
| Big Dataን ማግኘት ከባድ ነው። | Hadoop Big Dataን በፍጥነት ለማግኘት እና ለማስኬድ ያስችላል። |
ማጠቃለያ – Big Data vs Hadoop
ውሂቡ በፍጥነት እያደገ ነው።የመንግስት እና የንግድ ድርጅቶች ሁሉም መረጃዎችን እየሰበሰቡ ነው። መረጃን መተንተን እጅግ በጣም ጠቃሚ ነው። አንድ ኮምፒዩተር ከፍተኛ መጠን ያለው መረጃ ለማከማቸት በቂ አይደለም. ይህ ትልቅ መጠን ያለው ውስብስብ መረጃ ቢግ ዳታ ይባላል። ስለዚህ፣ ሃዱፕን በመጠቀም ቢግ ዳታ በአንዳንድ አንጓዎች መካከል ሊሰራጭ ይችላል። በBig Data እና Hadoop መካከል ያለው ልዩነት ቢግ ዳታ ከፍተኛ መጠን ያለው ውስብስብ ዳታ ሲሆን ሃዱፕ ትልቅ ዳታ በብቃት እና በብቃት ለማከማቸት የሚያስችል ዘዴ ነው።
የBig Data vs Hadoop የፒዲኤፍ ስሪት አውርድ
የዚህን ጽሁፍ ፒዲኤፍ ስሪት አውርደው እንደ ጥቅስ ማስታወሻ ከመስመር ውጭ ዓላማ መጠቀም ይችላሉ። እባኮትን የፒዲኤፍ ስሪት እዚህ ያውርዱ በBig Data እና Hadoop መካከል ያለው ልዩነት
