Perbedaan Antara Big Data dan Hadoop

Perbedaan Utama - Big Data vs Hadoop
 

Data dikumpulkan secara luas di seluruh dunia. Jumlah data yang besar ini disebut Big data atau Big Data dan tidak dapat ditangani oleh perangkat penyimpanan biasa. Kerangka kerja perangkat lunak Hadoop, yang merupakan kerangka kerja open source oleh Apache Software Foundation, dapat digunakan untuk mengatasi masalah ini. Itu perbedaan utama antara Big Data dan Hadoop adalah itu Big Data adalah sejumlah besar data kompleks sedangkan Hadoop adalah mekanisme untuk menyimpan Big data secara efektif dan efisien.

ISI

1. Ikhtisar dan Perbedaan Utama
2. Apa itu Big Data
3. Apa itu Hadoop
4. Kesamaan Antara Big Data dan Hadoop
5. Perbandingan Berdampingan - Big Data vs Hadoop dalam Bentuk Tabular
6. Ringkasan

Apa itu Big Data?

Data diproduksi setiap hari dan dalam jumlah besar. Penting untuk menyimpan data yang dikumpulkan sesuai dan menganalisisnya untuk mendapatkan hasil yang lebih baik. Google, Facebook mengumpulkan sejumlah besar data setiap hari. Mengelola data dan menganalisisnya dapat membawa manfaat bagi organisasi. Di bank, penting untuk menganalisis data untuk memahami informasi pelanggan, transaksi, masalah pelanggan. Menganalisis data ini dan mengembangkan solusi akan meningkatkan laba. Ini menunjukkan bahwa data memainkan peran penting bagi organisasi untuk bekerja secara efisien dan efektif. Karena data berkembang pesat, basis data relasional atau perangkat penyimpanan reguler tidak cukup memadai. Koleksi besar seperti ini yang sulit disimpan dan diproses dapat disebut sebagai Big data atau Big Data.

Data besar

Data besar memiliki tiga properti. Mereka adalah volume, kecepatan, dan variasi. Pertama, Big data adalah volume data yang besar. Data ini dapat mengambil volume Giga Bytes, Tera Bytes atau bahkan lebih tinggi dari itu. Atribut kedua adalah kecepatan. Ini adalah kecepatan di mana data dihasilkan. Ini adalah properti utama dalam menganalisis perubahan lingkungan dan untuk mendeteksi pesawat terbang. Data harus akurat dan berkelanjutan dalam situasi tersebut. Ini adalah faktor yang cukup besar untuk membuat keputusan waktu nyata. Properti utama lainnya adalah variasi, yang menjelaskan tipe data. Data dapat mengambil format teks, video, audio, gambar, format XML, data sensor, dll.

Apa itu Hadoop?

Ini adalah kerangka kerja open source oleh Apache Software Foundation untuk menyimpan data besar dalam lingkungan terdistribusi untuk memproses paralel. Ini memiliki penyimpanan distribusi yang efektif dengan mekanisme pemrosesan data. Sistem penyimpanan Hadoop dikenal sebagai Sistem File Terdistribusi Hadoop (HDFS). Ini membagi data di antara beberapa mesin. Hadoop mengikuti arsitektur master-slave. Node master disebut Node-simpul dan budak disebut Simpul data. Data didistribusikan di antara semua Data-node.

Algoritma utama yang digunakan untuk memproses data di Hadoop disebut Peta Reduce. Menggunakan program pengurangan peta, pekerjaan dapat dikirim ke node slave. Bahasa default untuk menulis program pengurangan peta adalah Java, tetapi bahasa lain juga bisa digunakan. Data-Node atau slave node akan melakukan tugas menganalisis dan mengirimkan hasilnya kembali ke master-node / name-node. Master-node / name-node memiliki Pelacak Pekerjaan untuk menjalankan peta mengurangi pekerjaan pada slave node. Slave-node / data-node memiliki Pelacak Tugas untuk menyelesaikan analisis data dan mengirim hasilnya kembali ke master node.

Arsitektur Hadoop

Hadoop memiliki beberapa kelebihan. Ini mengurangi biaya, kompleksitas data dan meningkatkan efisiensi. Sangat mudah untuk menambahkan mesin lain ke cluster Hadoop.

Apa Kesamaan Antara Big data dan Hadoop?

• Baik Big Data dan Hadoop terkait dengan sejumlah besar data.

Apa Perbedaan Antara Big Data dan Hadoop?

Big Data vs Hadoop
Big Data adalah kumpulan besar kompleks dan beragam data yang sulit untuk disimpan dan dianalisis menggunakan metode penyimpanan tradisional.	Hadoop adalah kerangka kerja perangkat lunak untuk menyimpan dan memproses data besar secara efektif dan efisien.
Makna
Big Data tidak memiliki banyak arti.	Hadoop dapat membuat Big data lebih bermakna dan berguna untuk pembelajaran mesin dan analisis statistik.
Penyimpanan
Big Data sulit untuk disimpan karena terdiri dari berbagai data seperti data terstruktur dan tidak terstruktur.	Hadoop menggunakan Hadoop Distributed File System (HDFS) yang memungkinkan penyimpanan berbagai data.
Aksesibilitas
Mengakses Big Data sulit.	Hadoop memungkinkan untuk mengakses dan memproses Big Data lebih cepat.

Ringkasan - Besar Data vs Hadoop 

Data berkembang pesat. Semua organisasi pemerintah dan bisnis mengumpulkan data. Menganalisis data sangat berharga. Satu komputer saja tidak cukup untuk menyimpan sejumlah besar data. Sejumlah besar data kompleks ini disebut Big data. Oleh karena itu, Big data dapat didistribusikan di antara beberapa node menggunakan Hadoop. Perbedaan antara Big Data dan Hadoop adalah bahwa Big data adalah sejumlah besar data yang kompleks dan Hadoop adalah mekanisme untuk menyimpan Big data secara efektif dan efisien.

Unduh Big Data vs Hadoop versi PDF

Anda dapat mengunduh versi PDF dari artikel ini dan menggunakannya untuk tujuan offline sesuai catatan kutipan. Silakan unduh versi PDF di sini Perbedaan Antara Data Besar dan Hadoop

Referensi:

1. "Apa itu Big Data dan mengapa itu penting." Apa itu Big Data? | SAS AS. Tersedia disini 
2. Intinya, Tutorial. "Hadoop - Tinjauan Data Besar." Poin Tutorial, 15 Agustus 2017. Tersedia di sini 
3. Intinya, Tutorial. "Ikhtisar Analisis Data Besar." Poin Tutorial, 15 Agustus 2017. Tersedia di sini 
4. "Apa perbedaan antara data besar dan Hadoop?" Techopedia.com. Tersedia disini 
5.thippireddybharath. "Big Data dan Pengenalan Cepat Hadoop." YouTube, YouTube, 12 Agustus 2014. Tersedia di sini 

Gambar milik:

1.'BigData 2267 × 1146 trasparent 'Oleh Camelia.boban - Pekerjaan sendiri, (CC BY-SA 3.0) via Commons Wikimedia