Perbedaan Kunci – Data Besar vs Hadoop
Data dikumpulkan secara luas di seluruh dunia. Data dalam jumlah besar ini disebut Big data atau Big Data dan tidak dapat ditangani oleh perangkat penyimpanan biasa. Kerangka perangkat lunak Hadoop yang merupakan kerangka kerja open source oleh Apache Software Foundation, dapat digunakan untuk mengatasi masalah ini. Perbedaan utama antara Big Data dan Hadoop adalah Big Data adalah sejumlah besar data kompleks sedangkan Hadoop adalah mekanisme untuk menyimpan Big data secara efektif dan efisien.
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. Mengorganisir 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 keuntungan. Hal ini menunjukkan bahwa data memainkan peran penting bagi suatu organisasi untuk bekerja secara efisien dan efektif. Karena data berkembang pesat, database relasional atau perangkat penyimpanan biasa tidak cukup memadai. Kumpulan data dalam jumlah besar yang sulit untuk disimpan dan diproses dapat disebut sebagai Big data atau Big Data.
Big Data
Big data 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. 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 menggambarkan tipe data. Data dapat berupa format teks, video, audio, gambar, format XML, data sensor, dll.
Apa itu Hadoop?
Ini adalah kerangka kerja sumber terbuka oleh Apache Software Foundation untuk menyimpan data besar dalam lingkungan terdistribusi untuk diproses secara paralel. Ini memiliki penyimpanan distribusi yang efektif dengan mekanisme pemrosesan data. Sistem penyimpanan Hadoop dikenal sebagai Hadoop Distributed File System (HDFS). Ini membagi data di antara beberapa mesin. Hadoop mengikuti arsitektur master-slave. Node master disebut Name-node dan slave disebut Data-node. Data didistribusikan di antara semua Data-node.
Algoritma utama yang digunakan untuk memproses data di Hadoop disebut Map Reduce. Menggunakan program pengurangan peta, pekerjaan dapat dikirim ke node slave. Bahasa default untuk menulis program pengurangan peta adalah Java, tetapi bahasa lain juga dapat digunakan. Data-Node atau slave node akan melakukan tugas analisis dan mengirimkan hasilnya kembali ke master-node/name-node. Master-node/name-node memiliki Job Tracker untuk menjalankan pekerjaan pengurangan peta pada node slave. Slave-nodes/data-nodes memiliki Task Tracker untuk menyelesaikan analisis data dan mengirimkan 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 Persamaan Antara Big data dan Hadoop?
Big Data dan Hadoop terkait dengan sejumlah besar data
Apa Perbedaan Big Data dan Hadoop?
Big Data vs Hadoop |
|
| Big Data adalah kumpulan besar data yang kompleks dan beragam yang sulit disimpan dan dianalisis menggunakan metode penyimpanan tradisional. | Hadoop adalah kerangka kerja perangkat lunak untuk menyimpan dan memproses data besar secara efektif dan efisien. |
| Signifikansi | |
| 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 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 itu sulit. | Hadoop memungkinkan untuk mengakses dan memproses Big Data lebih cepat. |
Ringkasan – Data Besar vs Hadoop
Data berkembang pesat. Organisasi Pemerintah dan Bisnis semuanya mengumpulkan data. Menganalisis data sangat berharga. Satu komputer tidak cukup untuk menyimpan sejumlah besar data. Data kompleks dalam jumlah besar ini disebut Big data. Oleh karena itu, Big data dapat didistribusikan di antara beberapa node menggunakan Hadoop. Perbedaan antara Big Data dan Hadoop adalah Big Data adalah data kompleks dalam jumlah besar dan Hadoop adalah mekanisme untuk menyimpan Big data secara efektif dan efisien.
Download Versi PDF Big Data vs Hadoop
Anda dapat mengunduh versi PDF dari artikel ini dan menggunakannya untuk tujuan offline sesuai catatan kutipan. Silakan unduh versi PDF di sini Perbedaan Antara Big Data dan Hadoop
