תוֹכֶן
ש:
מה ההבדל בין Big Data להאדוף?
ת:
ההבדל בין נתונים גדולים לתוכנת קוד פתוח Hadoop הוא ייחודי ומובהק. הראשון הוא נכס, לעיתים קרובות מורכב ועמום, ואילו האחרון הוא תוכנית שמשיג מערך יעדים ויעדים להתמודדות עם נכס זה.
נתונים גדולים הם פשוט קבוצות הנתונים הגדולות שעסקים וגורמים אחרים מרכיבים כדי לשרת יעדים ופעולות ספציפיות. נתונים גדולים יכולים לכלול סוגים רבים ושונים של נתונים בסוגים רבים של פורמטים. לדוגמה, עסקים עשויים להשקיע עבודה רבה באיסוף אלפי פיסות נתונים על רכישות בפורמטים של מטבעות, על מזהי לקוחות כמו שם או מספר תעודת זהות, או על מידע על מוצר בצורה של מספרי דגם, מספרי מכירות או מספרי מלאי. לכל זה, או לכל מאגר מידע גדול אחר, אפשר לקרוא Big data. ככלל, זה לא מבוטל ולא ממוין עד שהוא מועבר באמצעות כלים ומטפלים מסוגים שונים.
Hadoop הוא אחד הכלים שנועדו להתמודד עם נתונים גדולים. Hadoop ומוצרי תוכנה אחרים פועלים כדי לפרש או לנתח את תוצאות חיפושי ה- Big Data באמצעות אלגוריתמים ושיטות ספציפיות. Hadoop היא תוכנית עם קוד פתוח תחת רישיון Apache המתוחזק על ידי קהילת משתמשים עולמית. זה כולל רכיבים עיקריים שונים, כולל מערכת פונקציות של MapReduce ומערכת קבצים מבוזרת Hadoop (HDFS).
הרעיון שעומד מאחורי MapReduce הוא שהאדופ יכול למפות תחילה מערך נתונים גדול, ואז לבצע הפחתה בתוכן זה לקבלת תוצאות ספציפיות. ניתן לחשוב על פונקציית הפחתה כסוג של פילטר לנתונים גולמיים. לאחר מכן פועלת מערכת HDFS להפצת נתונים ברשת או להעברתם בהתאם לצורך.
מנהלי מסדי נתונים, מפתחים ואחרים יכולים להשתמש בתכונות השונות של Hadoop כדי להתמודד עם נתונים גדולים בכל מספר דרכים. לדוגמה, ניתן להשתמש ב- Hadoop לניהול אסטרטגיות נתונים כמו אשכולות ומיקוד עם נתונים לא אחידים, או נתונים שאינם משתלבים בצורה מסודרת בטבלה מסורתית או מגיבים היטב לשאילתות פשוטות.