NộI Dung
Q:
Sự khác biệt giữa dữ liệu lớn và Hadoop là gì?
A:
Sự khác biệt giữa dữ liệu lớn và chương trình phần mềm nguồn mở Hadoop là một sự khác biệt và cơ bản. Cái trước là một tài sản, thường là một tài sản phức tạp và mơ hồ, trong khi cái trước là một chương trình hoàn thành một bộ các mục tiêu và mục tiêu để xử lý tài sản đó.
Dữ liệu lớn chỉ đơn giản là tập hợp dữ liệu lớn mà các doanh nghiệp và các bên khác tập hợp lại để phục vụ các mục tiêu và hoạt động cụ thể. Dữ liệu lớn có thể bao gồm nhiều loại dữ liệu khác nhau trong nhiều loại định dạng khác nhau. Ví dụ: doanh nghiệp có thể thu thập rất nhiều công việc để thu thập hàng ngàn dữ liệu khi mua hàng ở định dạng tiền tệ, trên số nhận dạng khách hàng như tên hoặc số An sinh xã hội hoặc thông tin sản phẩm dưới dạng số mô hình, số bán hàng hoặc số hàng tồn kho. Tất cả điều này, hoặc bất kỳ khối lượng thông tin lớn khác, có thể được gọi là dữ liệu lớn. Theo quy định, nó LỚN thô và chưa được sắp xếp cho đến khi nó được đưa vào qua các loại công cụ và trình xử lý khác nhau.
Hadoop là một trong những công cụ được thiết kế để xử lý dữ liệu lớn. Hadoop và các sản phẩm phần mềm khác hoạt động để giải thích hoặc phân tích kết quả của các tìm kiếm dữ liệu lớn thông qua các thuật toán và phương pháp độc quyền cụ thể. Hadoop là một chương trình nguồn mở theo giấy phép Apache được duy trì bởi một cộng đồng người dùng toàn cầu. Nó bao gồm các thành phần chính khác nhau, bao gồm tập hợp các hàm MapReduce và hệ thống tệp phân tán Hadoop (HDFS).
Ý tưởng đằng sau MapReduce là Hadoop trước tiên có thể ánh xạ một tập dữ liệu lớn, sau đó thực hiện giảm nội dung đó để có kết quả cụ thể. Hàm giảm có thể được coi là một loại bộ lọc cho dữ liệu thô. Hệ thống HDFS sau đó hoạt động để phân phối dữ liệu qua mạng hoặc di chuyển nó khi cần thiết.
Quản trị viên cơ sở dữ liệu, nhà phát triển và những người khác có thể sử dụng các tính năng khác nhau của Hadoop để xử lý dữ liệu lớn theo bất kỳ cách nào. Ví dụ: Hadoop có thể được sử dụng để theo đuổi các chiến lược dữ liệu như phân cụm và nhắm mục tiêu với dữ liệu không đồng nhất hoặc dữ liệu không khớp với bảng truyền thống hoặc phản hồi tốt với các truy vấn đơn giản.