Perbedaan Utama – Big Data & Hadoop
Data dikumpulkan secara luas di seluruh dunia. Data dalam jumlah besar ini disebut Data Besar atau Big Data dan tidak dapat ditangani oleh perangkat penyimpanan biasa.
Kerangka kerja perangkat lunak Hadoop, yang merupakan kerangka kerja open source oleh Apache Software Foundation, dapat digunakan untuk mengatasi masalah ini. Perbedaan yang jelas dari mereka, Big Data dan Hadoop yaitu Big Data, merupakan istilah yang mengacu pada data kompleks dalam jumlah besar sedangkan Hadoop adalah mekanisme untuk menyimpan data Besar secara efektif dan efisien.
ISI
- Ikhtisar dan Perbedaan Utama 2.
Apa itu Big Data3. Apa itu Hadoop4.
Kemiripan Antara Big Data dan Hadoop5. Perbandingan Berdampingan – Data Besar & Hadoop dalam Bentuk Tabular6.
Ringkasan
Pengertian Data Besar?
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.
Dalam sebuah 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 organisasi untuk bekerja secara efisien dan efektif. Karena data berkembang pesat, database relasional atau perangkat penyimpanan biasa tidak cukup.
Kumpulan data besar semacam ini yang sulit disimpan dan diproses dapat disebut sebagai Big data atau Big Data. Data besar memiliki tiga sifat.
Mereka, merupakan istilah yang mengacu pada 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 terbang.
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 menjelaskan tipe data. Data dapat mengambil format teks, video, audio, gambar, format XML, data sensor, dll.
Pengertian Hadoop?
Ini, merupakan istilah yang mengacu pada kerangka kerja open source oleh Apache Software Foundation untuk menyimpan Big data 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 mengolah data di Hadoop disebut Map Reduce.
Menggunakan program pengurangan peta, pekerjaan dapat dikirim ke node budak. Bahasa default untuk menulis program pengurangan peta adalah Java, tetapi bahasa lain juga dapat digunakan.
Data-Nodes atau slave node akan melakukan tugas analisis dan mengirimkan hasilnya kembali ke master-node/name-node. Master-node/name-node memiliki Pelacak Pekerjaan untuk menjalankan pekerjaan pengurangan peta pada node budak.
Slave-nodes/data-nodes memiliki Task Tracker untuk menyelesaikan analisis data dan mengirimkan hasilnya kembali ke node master. Hadoop memiliki beberapa keunggulan.
Ini mengurangi biaya, kompleksitas data dan meningkatkan efisiensi. Sangat mudah untuk menambahkan mesin lain ke kluster Hadoop.
Apa Persamaan Antara Data Besar dan Hadoop?
- Baik Big Data dan Hadoop terkait dengan sejumlah besar data.
Apa Perbedaan Antara Big Data dan Hadoop?
Data Besar & Hadoop |
|
|
Big Data, merupakan istilah yang mengacu pada 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. |
|
Makna |
|
|
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 untuk 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 – Big Data & Hadoop
Data berkembang pesat. Organisasi Pemerintah dan Bisnis semuanya mengumpulkan data.
Menganalisis data sangat berharga. Satu komputer saja tidak cukup untuk menyimpan sejumlah besar data.
Data kompleks dalam jumlah besar ini disebut Big data. Oleh karena itu, data besar dapat didistribusikan di antara beberapa node menggunakan Hadoop.
Perbedaan antara Big Data dan Hadoop, merupakan istilah yang mengacu pada Big data adalah sejumlah besar data yang kompleks dan Hadoop adalah mekanisme untuk menyimpan Big data secara efektif dan efisien.
Unduh Versi PDF Big Data & 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
Referensi:
1.“Apa itu Big Data dan mengapa itu penting.” Apa itu Data Besar? | SAS AS.
Tersedia disini 2.Intinya, Tutorial. “Hadoop – Ikhtisar Big Data.” Poin Tutorial, 15 Agustus 2017.
Tersedia di sini 3. Intinya, Tutorial.
“Ikhtisar Analisis Big Data.” Tutorials Point, 15 Agustus 2017. Tersedia di sini 4.“Apa perbedaan antara big data dan Hadoop?” Techopedia.com.
Tersedia di sini 5.thippireddybharath. “Big Data dan Pengenalan Cepat Hadoop.” YouTube, YouTube, 12 Agustus 2014.
Tersedia di sini
Kesopanan Gambar:
1.’BigData 2267×1146 transparan’ Oleh Camelia.boban – Pekerjaan sendiri, (CC BY-SA 3.0) via Commons Wikimedia