మరియు ప్రస్తుతం ఉపయోగిస్తున్న రెండు బాగా తెలిసిన పదాలు. హడూప్ ఉపయోగించకుండా, బిగ్ డేటాను ప్రాసెస్ చేయలేని విధంగా రెండూ ఒకదానితో ఒకటి సంబంధం కలిగి ఉంటాయి. ఈ వ్యాసంలో, బిగ్ డేటా వర్సెస్ హడూప్ గురించి మీకు క్లుప్త అవగాహన ఇస్తాను.
ఈ వ్యాసంలో క్రింద విషయాలు ఉన్నాయి:
- బిగ్ డేటా పరిచయం
- బిగ్ డేటా అనలిటిక్స్ అంటే ఏమిటి?
- హడూప్ పరిచయం
- బిగ్ డేటా vs హడూప్: బిగ్ డేటా మరియు హడూప్ మధ్య వ్యత్యాసం
ప్రారంభిద్దాం!
బిగ్ డేటా పరిచయం
పెద్ద డేటా పెద్ద మరియు సంక్లిష్టమైన డేటా సెట్ల సేకరణ కోసం ఉపయోగించే పదం, ఇది అందుబాటులో ఉన్న డేటాబేస్ నిర్వహణ సాధనాలు లేదా సాంప్రదాయ డేటా ప్రాసెసింగ్ అనువర్తనాలను ఉపయోగించి నిల్వ చేయడం మరియు ప్రాసెస్ చేయడం కష్టం. ఈ డేటాను సంగ్రహించడం, క్యూరేట్ చేయడం, నిల్వ చేయడం, శోధించడం, భాగస్వామ్యం చేయడం, బదిలీ చేయడం, విశ్లేషించడం మరియు విజువలైజేషన్ వంటివి సవాలులో ఉన్నాయి.
పెద్ద డేటా యొక్క మూడు వేర్వేరు ఆకృతులు:
నిర్మాణాత్మక: స్థిర స్కీమాతో డేటా ఫార్మాట్ నిర్వహించండి. ఉదా: ఆర్డీబీఎంఎస్
సెమీ స్ట్రక్చర్డ్: స్థిర ఆకృతి లేని పాక్షికంగా వ్యవస్థీకృత డేటా. ఉదా: XML, JSON
నిర్మాణాత్మకమైనవి: తెలియని స్కీమాతో అసంఘటిత డేటా. ఉదా: ఆడియో, వీడియో ఫైల్స్ మొదలైనవి.
క్రమబద్ధీకరించు () సి ++
కాబట్టి, పెద్ద డేటా అంటే ఏమిటో మీకు ఇప్పుడు తెలుసు, పెద్ద డేటా విశ్లేషణలు ఏమిటో ఇప్పుడు అర్థం చేసుకుందాం.
బిగ్ డేటా అనలిటిక్స్ అంటే ఏమిటి?
సాధారణంగా, బిగ్ డేటా అనలిటిక్స్ కంపెనీల పెరుగుదల మరియు అభివృద్ధిని సులభతరం చేయడానికి ఎక్కువగా ఉపయోగిస్తారు. ఇది ప్రధానంగా ఇచ్చిన డేటా సమితిపై వివిధ డేటా మైనింగ్ అల్గారిథమ్‌లను వర్తింపజేస్తుంది, ఇది మంచి నిర్ణయం తీసుకోవడంలో వారికి సహాయపడుతుంది.వంటి బిగ్ డేటాను ప్రాసెస్ చేయడానికి బహుళ సాధనాలు ఉన్నాయి , , అందులో నివశించే తేనెటీగలు , కాసాండ్రా , , కాఫ్కా , మొదలైనవి సంస్థ యొక్క అవసరాన్ని బట్టి.
వీటిలో, హడూప్ విస్తృతంగా ఉపయోగించబడుతుంది. హడూప్ అంటే ఏమిటి మరియు ఇది ఎలా ఉపయోగపడుతుందో చూద్దాం.
హడూప్ పరిచయం
వస్తువుల హార్డ్‌వేర్ యొక్క పెద్ద సమూహాలపై పంపిణీ పద్ధతిలో బిగ్ డేటాను నిల్వ చేయడానికి మరియు ప్రాసెస్ చేయడానికి ఉపయోగించే ఓపెన్ సోర్స్ సాఫ్ట్‌వేర్ ఫ్రేమ్‌వర్క్. హడూప్ అపాచీ వి 2 లైసెన్స్ క్రింద లైసెన్స్ పొందింది.గూగుల్ రాసిన కాగితం ఆధారంగా హడూప్ అభివృద్ధి చేయబడింది వ్యవస్థ మరియు ఇది ఫంక్షనల్ ప్రోగ్రామింగ్ యొక్క భావనలను వర్తిస్తుంది. హడూప్ జావా ప్రోగ్రామింగ్ భాషలో వ్రాయబడింది మరియు అత్యున్నత స్థాయి అపాచీ ప్రాజెక్టులలో ఒకటి. మీరు హడూప్ గురించి మరింత తెలుసుకోవాలనుకుంటే, దయచేసి తనిఖీ చేయండి .
బిగ్ డేటా మరియు హడూప్ యొక్క ప్రాథమికాలను ఇప్పుడు మీకు తెలుసు, మరింత ముందుకు వెళ్లి బిగ్ డేటా మరియు హడూప్ మధ్య వ్యత్యాసాన్ని అర్థం చేసుకుందాం
బిగ్ డేటా vs హడూప్: బిగ్ డేటా మరియు హడూప్ మధ్య తేడా ఏమిటి?
| లక్షణాలు | పెద్ద డేటా | హడూప్ |
నిర్వచనం | బిగ్ డేటా అనేది నిర్మాణాత్మక మరియు నిర్మాణాత్మక డేటా రెండింటి యొక్క పెద్ద పరిమాణాన్ని సూచిస్తుంది. | హడూప్ అనేది బిగ్ డేటా యొక్క ఈ పెద్ద పరిమాణాన్ని నిర్వహించడానికి మరియు ప్రాసెస్ చేయడానికి ఒక ఫ్రేమ్‌వర్క్ |
ప్రాముఖ్యత | బిగ్ డేటా ప్రాసెస్ చేయబడి ఆదాయాన్ని సంపాదించడానికి ఉపయోగించబడే వరకు దాని ప్రాముఖ్యత లేదు. | ఇది డేటాను ప్రాసెస్ చేయడం ద్వారా పెద్ద డేటాను మరింత అర్ధవంతం చేసే సాధనం. |
నిల్వ | పెద్ద డేటాను నిల్వ చేయడం చాలా కష్టం ఎందుకంటే ఇది నిర్మాణాత్మక మరియు నిర్మాణాత్మక రూపంలో వస్తుంది. | అపాచీ హడూప్ హెచ్‌డిఎఫ్‌ఎస్ పెద్ద డేటాను నిల్వ చేయగలదు. |
సౌలభ్యాన్ని | పెద్ద డేటాను ప్రాప్యత చేయడానికి వచ్చినప్పుడు, ఇది చాలా కష్టం. | హడూప్ ఫ్రేమ్‌వర్క్ ఇతర సాధనాలతో పోల్చినప్పుడు డేటాను చాలా వేగంగా యాక్సెస్ చేయడానికి మరియు ప్రాసెస్ చేయడానికి మిమ్మల్ని అనుమతిస్తుంది. |
కాబట్టి, బిగ్ డేటా మరియు హడూప్ మధ్య ప్రధాన పోలిక గురించి అంతే. మీరు బిగ్ డేటా మరియు హడూప్ గురించి మరింత అవగాహన పొందాలనుకుంటే మరియు ఫ్రేమ్‌వర్క్ యొక్క లక్షణాలు ఏమిటి, మీరు దీన్ని చూడవచ్చు పెద్ద డేటా ట్యుటోరియల్ .
ఈ బ్లాగ్ బిగ్ డేటా vs హడూప్ పై ఈ వ్యాసం చివర మనలను తీసుకువస్తుంది. ఈ బ్లాగ్ సమాచారం మరియు మీ జ్ఞానానికి అదనపు విలువను ఇచ్చిందని నేను ఆశిస్తున్నాను.
ఇప్పుడు మీరు హడూప్ మరియు దాని లక్షణాలను అర్థం చేసుకున్నారు, చూడండి ప్రపంచవ్యాప్తంగా 250,000 కంటే ఎక్కువ సంతృప్తికరమైన అభ్యాసకుల నెట్‌వర్క్‌తో విశ్వసనీయ ఆన్‌లైన్ లెర్నింగ్ సంస్థ ఎడురేకా చేత. రిటైల్, సోషల్ మీడియా, ఏవియేషన్, టూరిజం, ఫైనాన్స్ డొమైన్‌లో రియల్ టైమ్ యూజ్ కేసులను ఉపయోగించి హెచ్‌డిఎఫ్‌ఎస్, నూలు, మ్యాప్‌రెడ్యూస్, పిగ్, హైవ్, హెచ్‌బేస్, ఓజీ, ఫ్లూమ్ మరియు స్కూప్‌లో నిపుణులు కావడానికి ఎడురేకా బిగ్ డేటా హడూప్ సర్టిఫికేషన్ ట్రైనింగ్ కోర్సు సహాయపడుతుంది.
మాకు ప్రశ్న ఉందా? దయచేసి “బిగ్ డేటా వర్సెస్ హడూప్” బ్లాగులోని ఈ వ్యాసం యొక్క వ్యాఖ్యల విభాగంలో దీనిని ప్రస్తావించండి మరియు మేము మీ వద్దకు తిరిగి వస్తాము.