मुख्य अंतर – बड़ा डेटा बनाम हडूप
डेटा पूरी दुनिया में व्यापक रूप से एकत्र किया जाता है। डेटा की इस बड़ी मात्रा को बिग डेटा या बिग डेटा कहा जाता है और इसे नियमित स्टोरेज डिवाइस द्वारा नियंत्रित नहीं किया जा सकता है। Hadoop सॉफ्टवेयर फ्रेमवर्क, जो कि Apache Software Foundation द्वारा एक ओपन सोर्स फ्रेमवर्क है, का उपयोग इस समस्या को दूर करने के लिए किया जा सकता है। बिग डेटा और हडूप के बीच मुख्य अंतर यह है कि बिग डेटा बड़ी मात्रा में जटिल डेटा है जबकि हडूप बड़े डेटा को प्रभावी ढंग से और कुशलता से स्टोर करने के लिए एक तंत्र है।
बिग डेटा क्या है?
डेटा प्रतिदिन और बड़ी मात्रा में तैयार किया जाता है। एकत्र किए गए डेटा को तदनुसार संग्रहीत करना और बेहतर परिणाम प्राप्त करने के लिए उनका विश्लेषण करना महत्वपूर्ण है।Google, Facebook प्रतिदिन बड़ी मात्रा में डेटा एकत्र करते हैं। डेटा को व्यवस्थित करना और उनका विश्लेषण करना संगठन को लाभ पहुंचा सकता है। एक बैंक में, ग्राहक की जानकारी, लेनदेन, ग्राहक के मुद्दों को समझने के लिए डेटा का विश्लेषण करना आवश्यक है। इन आंकड़ों का विश्लेषण और समाधान विकसित करने से लाभ में सुधार होगा। इससे पता चलता है कि डेटा एक संगठन के लिए कुशलतापूर्वक और प्रभावी ढंग से काम करने के लिए एक महत्वपूर्ण भूमिका निभा रहा है। जैसे-जैसे डेटा तेजी से बढ़ रहा है, रिलेशनल डेटाबेस या नियमित स्टोरेज डिवाइस पर्याप्त नहीं हैं। इस तरह के डेटा का एक बड़ा संग्रह जिसे स्टोर करना और प्रोसेस करना मुश्किल है, उसे बिग डेटा या बिग डेटा नाम दिया जा सकता है।
बिग डेटा
बिग डेटा में तीन गुण होते हैं। वे मात्रा, वेग और विविधता हैं। सबसे पहले, बड़ा डेटा डेटा की एक बड़ी मात्रा है। ये डेटा Giga Bytes, Tera Bytes या उससे भी अधिक की मात्रा ले सकते हैं। दूसरा गुण वेग है। यह वह गति है जिस पर डेटा उत्पन्न होता है। पर्यावरणीय परिवर्तनों का विश्लेषण करने और वायुयानों का पता लगाने के लिए यह एक प्रमुख गुण है। डेटा उन स्थितियों में सटीक और निरंतर होना चाहिए। वास्तविक समय में निर्णय लेने के लिए यह एक महत्वपूर्ण कारक है। एक अन्य मुख्य संपत्ति विविधता है, जो डेटा के प्रकार का वर्णन करती है। डेटा टेक्स्ट प्रारूप, वीडियो, ऑडियो, छवि, एक्सएमएल प्रारूप, सेंसर डेटा इत्यादि ले सकता है।
हडूप क्या है?
यह अपाचे सॉफ्टवेयर फाउंडेशन द्वारा समानांतर प्रक्रिया के लिए एक वितरित वातावरण में बड़े डेटा को संग्रहीत करने के लिए एक खुला स्रोत ढांचा है। इसमें डेटा प्रोसेसिंग तंत्र के साथ एक प्रभावी वितरण भंडारण है। Hadoop स्टोरेज सिस्टम को Hadoop डिस्ट्रिब्यूटेड फाइल सिस्टम (HDFS) के रूप में जाना जाता है।यह डेटा को कुछ मशीनों के बीच बांटता है। Hadoop मास्टर-स्लेव आर्किटेक्चर का अनुसरण करता है। मास्टर नोड को नाम-नोड कहा जाता है और दास को डेटा-नोड्स कहा जाता है। डेटा सभी डेटा-नोड्स के बीच वितरित किया जाता है।
मुख्य एल्गोरिथम जो Hadoop में डेटा को प्रोसेस करने के लिए उपयोग कर रहा है उसे Map Reduce कहा जाता है। मैप-रिड्यूस प्रोग्राम का उपयोग करके, दास नोड्स को नौकरियां भेजी जा सकती हैं। मैप-रिड्यूस प्रोग्राम लिखने के लिए डिफ़ॉल्ट भाषा जावा है, लेकिन अन्य भाषाओं का भी उपयोग किया जा सकता है। डेटा-नोड्स या स्लेव नोड्स विश्लेषण कार्य करेंगे और परिणाम को मास्टर-नोड/नाम-नोड को वापस भेज देंगे। मास्टर-नोड/नाम-नोड में नक्शा चलाने के लिए दास नोड्स पर नौकरियों को कम करने के लिए नौकरी ट्रैकर है। स्लेव-नोड्स/डेटा-नोड्स में डेटा विश्लेषण को पूरा करने और परिणाम को मास्टर नोड को वापस भेजने के लिए एक टास्क ट्रैकर होता है।
हडूप आर्किटेक्चर
हडूप के कुछ फायदे हैं। यह लागत, डेटा जटिलता को कम करता है और दक्षता को बढ़ाता है। Hadoop क्लस्टर में दूसरी मशीन जोड़ना आसान है।
बिग डेटा और हडूप में क्या समानता है?
बिग डेटा और हडूप दोनों बड़ी मात्रा में डेटा से संबंधित हैं।
बिग डेटा और हडूप में क्या अंतर है?
बिग डेटा बनाम हडूप |
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| बिग डेटा जटिल और विभिन्न प्रकार के डेटा का एक बड़ा संग्रह है जिसे पारंपरिक भंडारण विधियों का उपयोग करके संग्रहीत और विश्लेषण करना कठिन है। | Hadoop बड़े डेटा को प्रभावी ढंग से और कुशलता से संग्रहीत और संसाधित करने के लिए एक सॉफ्टवेयर ढांचा है। |
| महत्व | |
| बिग डेटा का ज्यादा मतलब नहीं होता। | Hadoop बिग डेटा को अधिक सार्थक बना सकता है और मशीन लर्निंग और सांख्यिकीय विश्लेषण के लिए उपयोगी है। |
| भंडारण | |
| बिग डेटा को स्टोर करना मुश्किल है क्योंकि इसमें विभिन्न प्रकार के डेटा होते हैं जैसे संरचित और असंरचित डेटा। | Hadoop Hadoop डिस्ट्रिब्यूटेड फाइल सिस्टम (HDFS) का उपयोग करता है जो विभिन्न प्रकार के डेटा को स्टोर करने की अनुमति देता है। |
| पहुंच | |
| बिग डेटा तक पहुंचना कठिन है। | Hadoop बिग डेटा को तेजी से एक्सेस और प्रोसेस करने की अनुमति देता है। |
सारांश – बड़ा डेटा बनाम हडूप
डेटा तेजी से बढ़ रहा है।सरकार और कारोबारी संगठन सभी आंकड़े जुटा रहे हैं. डेटा का विश्लेषण अत्यंत मूल्यवान है। बड़ी मात्रा में डेटा संग्रहीत करने के लिए एक एकल कंप्यूटर पर्याप्त नहीं है। जटिल डेटा की इतनी बड़ी मात्रा को बिग डेटा कहा जाता है। इसलिए, Hadoop का उपयोग करके कुछ नोड्स के बीच बड़ा डेटा वितरित किया जा सकता है। बिग डेटा और हडूप के बीच का अंतर यह है कि बिग डेटा बड़ी मात्रा में जटिल डेटा है और हडूप बड़े डेटा को प्रभावी ढंग से और कुशलता से स्टोर करने के लिए एक तंत्र है।
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