La relation entre Big data et Hadoop est l’un des sujets d’intérêt les plus importants pour les débutants. Et la distinction entre ces deux concepts liés est assez fascinante. Le Big Data est un actif précieux qui, sans son gestionnaire, n’a pas d’utilité particulière. Hadoop est donc le gestionnaire qui permet de tirer le meilleur parti de cet actif. Examinons de près ces deux concepts, puis leurs différences.
Qu’est-ce qu’un Big Data ?
Dans le monde numérique d’aujourd’hui, nous sommes entourés d’une multitude de données. Il suffirait de dire que les données sont partout. L’évolution rapide d’Internet et de l’Internet des appareils (IoT), ainsi que l’utilisation continue des médias électroniques, ont conduit à la naissance du commerce électronique et des médias sociaux. En conséquence, des quantités massives de données ont été générées et, en fait, continuent de l’être quotidiennement. Cependant, les données ne sont d’aucune utilité si vous ne disposez pas des compétences nécessaires pour les analyser. Dans leur forme actuelle, les données sont des données brutes, dont la plupart sont des contenus générés par les utilisateurs, qui doivent être analysées et stockées. Les données sont générées par de multiples sources, des médias sociaux aux systèmes intégrés/sensoriels, en passant par les journaux des machines, les sites de commerce électronique, etc. Le traitement d’une telle quantité de données est un véritable défi. Le traitement d’une telle quantité de données est un défi. Le terme « Big Data » est un terme générique qui fait référence aux nombreuses façons dont les données peuvent être systématiquement gérées et traitées à une si grande échelle. Le terme « Big Data » fait référence à des ensembles de données complexes et de grande taille qui sont trop compliqués pour être analysés par les applications traditionnelles de traitement des données.
Qu’est-ce qu’un Hadoop ?
Si le big data est un actif de grande valeur, Hadoop est un programme ou un outil qui permet de tirer le meilleur parti de cet actif. Hadoop est un programme utilitaire à code source ouvert développé pour traiter le problème du stockage et du traitement d’ensembles de données complexes et de grande taille. Apache Hadoop est probablement l’un des cadres logiciels les plus populaires et les plus largement utilisés pour stocker et traiter les données volumineuses. Il s’agit d’un modèle de programmation simplifié qui vous permet d’écrire et de vérifier facilement des systèmes distribués et sa distribution automatique et économique de la connaissance à travers une commodité de serveurs en grappes. Ce qui distingue Hadoop, c’est sa capacité à passer d’un serveur unique à des milliers de machines serveurs. En d’autres termes, Apache Hadoop est le cadre logiciel de facto pour le stockage et le traitement d’énormes quantités de données, ce que l’on appelle souvent les « big data ». Les deux composants clés de l’écosystème Hadoop sont le système de fichiers distribués Hadoop (HDFS) et le modèle de programmation MapReduce.
Différence entre Big Data et Hadoop
Les bases
– Big data et Hadoop sont les deux termes les plus familiers, étroitement liés l’un à l’autre de telle sorte que sans Hadoop, Big data n’aurait aucun sens ni aucune valeur. Considérez les Big data comme un actif de grande valeur, mais pour en tirer une certaine valeur, vous avez besoin d’un moyen. Apache Hadoop est donc un programme utilitaire conçu pour tirer le meilleur parti des grandes données. Le terme « big data » fait référence à des ensembles de données complexes et de grande taille qui sont trop complexes pour être analysés par des applications traditionnelles de traitement des données. Apache Hadoop est un cadre logiciel utilisé pour traiter le problème du stockage et du traitement de grands ensembles de données complexes.
Concept
– Les données brutes ne sont d’aucune utilité et il est très difficile de travailler avec elles si l’on ne convertit pas cette entité brute appelée données en informations. Nous sommes entourés de tonnes de données que nous voyons et utilisons dans cette ère numérique. Par exemple, nous avons tellement de contenu sur les sites de médias sociaux et les applications telles que Twitter, Instagram, YouTube, etc. Le terme « big data » fait donc référence à ces énormes quantités de données structurées et non structurées, ainsi qu’aux informations que nous pouvons tirer de ces données, telles que des modèles, des tendances ou tout ce qui peut faciliter l’exploitation de ces données. Hadoop est un cadre logiciel distribué qui gère le stockage et le traitement de ces grands ensembles de données sur un ensemble de serveurs en grappe.
Objectif
– Les données, dans leur forme actuelle, sont des données brutes, dont la plupart sont des contenus générés par les utilisateurs, qui doivent être analysées et stockées. Les ensembles de données augmentent à un rythme exponentiel et sont de plus en plus incontrôlables. Nous avons donc besoin de moyens pour traiter toutes ces données structurées et non structurées et nous avons besoin d’un modèle de programmation simple qui fournira les bonnes solutions au monde du big data. Cela nécessite un modèle de calcul à grande échelle par opposition aux modèles de calcul traditionnels. Apache Hadoop est un système distribué qui permet de répartir les calculs sur plusieurs machines au lieu d’utiliser une seule machine. Il est conçu pour distribuer et traiter d’énormes quantités de données entre les nœuds d’un cluster.
Résumé de Big Data vs. Hadoop
Le Big Data est un actif de grande valeur qui ne sert à rien si nous ne trouvons pas les moyens de l’exploiter. Les applications de médias sociaux telles que Twitter, Facebook, Instagram, YouTube, etc. sont des exemples concrets de big data qui posent certains défis aux technologies que nous utilisons aujourd’hui. Ces données à croissance rapide et au contenu non structuré sont communément appelées « big data ». Mais les données sous leur forme brute sont très difficiles à exploiter. Nous avons besoin de moyens pour acquérir, stocker, traiter et analyser ces données afin d’en tirer quelque chose d’utile, comme un modèle ou une tendance. Hadoop est l’outil qui permet de stocker et de traiter ces ensembles de données complexes qui sont trop volumineux pour être traités à l’aide des techniques et outils informatiques traditionnels.