y son los dos términos más familiares que se utilizan actualmente. Ambos están interrelacionados de tal manera que sin el uso de Hadoop, Big Data no se puede procesar. En este artículo, le daré una breve visión de Big Data vs Hadoop.
Los siguientes temas se tratan en este artículo:
- Introducción a Big Data
- ¿Qué es Big Data Analytics?
- Introducción a Hadoop
- Big Data vs Hadoop: diferencia entre Big Data y Hadoop
¡Empecemos!
Introducción a Big Data
Big Data es un término utilizado para una colección de conjuntos de datos que son grandes y complejos, que son difíciles de almacenar y procesar utilizando las herramientas de administración de bases de datos disponibles o las aplicaciones tradicionales de procesamiento de datos. El desafío incluye capturar, curar, almacenar, buscar, compartir, transferir, analizar y visualizar estos datos.
Los tres formatos diferentes de big data son:
Estructurado: Formato de datos organizado con un esquema fijo. Ej .: RDBMS
Semi-estructurado: Datos parcialmente organizados que no tienen un formato fijo. Por ejemplo: XML, JSON
No estructurado: Datos desorganizados con un esquema desconocido. Ej: archivos de audio, video, etc.
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Entonces, ahora que sabe qué es Big Data, entendamos qué es el análisis de Big Data.
¿Qué es Big Data Analytics?
Básicamente, Análisis de Big Data es muy utilizado por las empresas para facilitar su crecimiento y desarrollo. Esto implica principalmente la aplicación de varios algoritmos de minería de datos en el conjunto de datos dado, que luego los ayudará a tomar mejores decisiones.Existen múltiples herramientas para procesar Big Data como , , Colmena , Casandra , , Kafka , etc. dependiendo de los requisitos de la organización.
Entre estos, Hadoop se usa ampliamente. Veamos qué es Hadoop y cómo es útil.
Introducción a Hadoop
es un marco de software de código abierto que se utiliza para almacenar y procesar Big Data de manera distribuida en grandes grupos de hardware básico. Hadoop tiene la licencia Apache v2.Hadoop fue desarrollado, basado en el documento escrito por Google en el sistema y aplica conceptos de programación funcional. Hadoop está escrito en el lenguaje de programación Java y se encuentra entre los proyectos Apache de más alto nivel. Si desea saber más sobre Hadoop, consulte .
Ahora que conoce los conceptos básicos de Big Data y Hadoop, avancemos más y comprendamos la diferencia entre Big Data y Hadoop.
Big Data vs Hadoop: ¿Cuál es la diferencia entre Big Data y Hadoop?
| Características | Big Data | Hadoop |
Definición | Big Data se refiere a un gran volumen de datos estructurados y no estructurados. | Hadoop es un marco para manejar y procesar este gran volumen de Big Data |
Significado | Big Data no tiene importancia hasta que se procesa y utiliza para generar ingresos. | Es una herramienta que hace que los macrodatos sean más significativos al procesar los datos. |
Almacenamiento | Es muy difícil almacenar big data porque viene en forma estructurada y no estructurada. | Apache Hadoop HDFS es capaz de almacenar big data. |
Accesibilidad | Cuando se trata de acceder a big data, es muy difícil. | El framework Hadoop le permite acceder y procesar los datos muy rápido en comparación con otras herramientas. |
Entonces, eso se trataba de la principal comparación entre Big Data y Hadoop. Si desea obtener más información sobre Big Data y Hadoop y cuáles son las características del marco, puede consultar este Tutorial de Big Data .
Este blog nos lleva al final de este artículo sobre Big Data vs Hadoop. Espero que este blog sea informativo y agregue valor a sus conocimientos.
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