そして 現在使用されている2つの最もよく知られている用語です。両者は相互に関連しており、Hadoopを使用しないとビッグデータを処理できません。この記事では、ビッグデータとHadoopについて簡単に説明します。
この記事では、以下のトピックについて説明します。
始めましょう！
ビッグデータ入門
ビッグデータ は、大規模で複雑なデータセットのコレクションに使用される用語であり、利用可能なデータベース管理ツールや従来のデータ処理アプリケーションを使用して保存および処理することは困難です。課題には、このデータのキャプチャ、キュレーション、保存、検索、共有、転送、分析、および視覚化が含まれます。
ビッグデータの3つの異なる形式は次のとおりです。
構造化： 固定スキーマの整理されたデータ形式。例：RDBMS
半構造化： 固定フォーマットを持たない部分的に編成されたデータ。例：XML、JSON
非構造化： スキーマが不明な組織化されていないデータ。例：オーディオ、ビデオファイルなど
ビッグデータとは何かがわかったところで、ビッグデータ分析とは何かを理解しましょう。
ビッグデータ分析とは何ですか？
基本的に、 ビッグデータ分析 主に企業が成長と発展を促進するために使用します。これには主に、特定のデータセットにさまざまなデータマイニングアルゴリズムを適用することが含まれます。これにより、意思決定が向上します。ビッグデータを処理するためのツールは複数あります。 、 、 ハイブ 、 カサンドラ 、 、 カフカ 、など、組織の要件に応じて。
これらの中で、Hadoopは広く使用されています。 Hadoopとは何か、そしてそれがどのように役立つかを見てみましょう。
Hadoopの概要
は、コモディティハードウェアの大規模なクラスター上でビッグデータを分散して保存および処理するために使用されるオープンソースソフトウェアフレームワークです。 Hadoopは、Apachev2ライセンスの下でライセンスされています。Hadoopは、Googleが書いた論文に基づいて開発されました。 システムとそれは関数型プログラミングの概念を適用します。 HadoopはJavaプログラミング言語で記述されており、最高レベルのApacheプロジェクトの1つにランクされています。 Hadoopについて詳しく知りたい場合は、ぜひチェックしてください。 。
ビッグデータとHadoopの基本を理解したところで、さらに進んでビッグデータとHadoopの違いを理解しましょう。
ビッグデータとHadoop：ビッグデータとHadoopの違いは何ですか？
| 特徴 | ビッグデータ | Hadoop |
定義 | ビッグデータとは、構造化データと非構造化データの両方を大量に指すことです。 | Hadoopは、この大量のビッグデータを処理および処理するためのフレームワークです。 |
意義 | ビッグデータは、収益を生み出すために処理および利用されるまで意味がありません。 | データを処理することでビッグデータをより意味のあるものにするツールです。 |
ストレージ | ビッグデータは構造化された形式と構造化されていない形式で提供されるため、保存するのは非常に困難です。 | Apache Hadoop HDFSは、ビッグデータを保存できます。 |
アクセシビリティ | ビッグデータへのアクセスに関しては、非常に困難です。 | Hadoopフレームワークを使用すると、他のツールと比較して、データに非常に高速にアクセスして処理できます。 |
つまり、ビッグデータとHadoopの主要な比較についてです。ビッグデータとHadoop、およびフレームワークの機能についてより多くの洞察を得たい場合は、これをチェックしてください。 Big DataTutorial 。
このブログは、ビッグデータとHadoopに関するこの記事の最後になります。このブログがあなたの知識に有益で付加価値があることを願っています。
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