बिग डेटा और अपाचे हडूप के बीच अंतर
सब कुछ इंटरनेट पर है। इंटरनेट में बहुत सारे डेटा हैं। इसलिए, सब कुछ बिग डेटा है । क्या आप जानते हैं कि 2.5 क्विंटिल बाइट डेटा हर दिन बनाए जाते हैं और बिग डेटा के रूप में पिलिंग करते हैं? फेसबुक , लिंक्डइन , ट्विटर जैसे सोशल मीडिया पर टिप्पणी, पसंद, पोस्ट इत्यादि जैसी हमारी दैनिक गतिविधियां और इंस्टाग्राम एक बिग डेटा के रूप में जोड़ रहे हैं। यह माना जाता है कि वर्ष 2020 तक पृथ्वी पर हर व्यक्ति के लिए लगभग 1.7 मेगाबाइट डेटा हर सेकेंड बनाया जाएगा। आप कल्पना कर सकते हैं और विचार कर सकते हैं कि पृथ्वी पर हर व्यक्ति द्वारा कितना डेटा उत्पन्न किया जा रहा है। आज हम जुड़े हुए हैं और हमारे जीवन ऑनलाइन साझा कर रहे हैं। हम में से अधिकांश ऑनलाइन जुड़े हुए हैं। हम एक स्मार्ट घर में रह रहे हैं और स्मार्ट वाहनों का उपयोग कर रहे हैं और सभी हमारे स्मार्ट फोन से जुड़े हुए हैं। क्या आपने कभी कल्पना की है कि ये डिवाइस स्मार्ट कैसे बन रहे हैं? मैं आपको बहुत ही सरल उत्तर देना चाहता हूं क्योंकि यह बड़ी मात्रा में डेटा यानी बिग डेटा का विश्लेषण करने के कारण है। पांच वर्षों के भीतर दुनिया में 50 अरब से अधिक स्मार्ट कनेक्टेड डिवाइस होंगे, सभी हमारे जीवन को और अधिक आरामदायक बनाने के लिए डेटा एकत्र करने, विश्लेषण करने और साझा करने के लिए विकसित हुए हैं।
निम्नलिखित बिग डेटा बनाम अपाचे हडूप के परिचय हैं
टर्म बिग डेटा पेश करना
बिग डेटा क्या है? डेटा का आकार कितना बड़ा माना जाता है और इसे बिग डेटा कहा जाएगा? बिग डेटा शब्द के लिए हमारे पास कई सापेक्ष धारणाएं हैं। यह संभव है कि डेटा की मात्रा 50 टेराबाइट्स को स्टार्ट-अप के लिए बिग डेटा के रूप में माना जा सकता है लेकिन यह Google और फेसबुक जैसी कंपनियों के लिए बिग डेटा नहीं हो सकता है । ऐसा इसलिए है क्योंकि उनके पास डेटा की मात्रा को संग्रहीत करने और संसाधित करने के लिए आधारभूत संरचना है। मैं बिग डेटा शब्द को परिभाषित करना चाहता हूं:
- बिग डेटा कुशलतापूर्वक स्टोर, प्रबंधन और प्रक्रिया करने के लिए प्रौद्योगिकी की क्षमता से परे डेटा की मात्रा है।
- बिग डेटा वह डेटा है जिसका स्केल, विविधता और जटिलता के लिए नई वास्तुकला , तकनीक , एल्गोरिदम और विश्लेषण की आवश्यकता होती हैताकि इसे प्रबंधित किया जा सके और इससे मूल्य और छुपा ज्ञान निकाला जा सके।
- बिग डेटा उच्च मात्रा और उच्च-वेग और उच्च-विविधता वाली सूचना संपत्ति है जो सूचना संसाधन के लागत प्रभावी, अभिनव रूपों की मांग करता है जो उन्नत अंतर्दृष्टि, निर्णय लेने में सक्षम बनाता है और प्रक्रिया स्वचालन को ।
- बिग डेटा उन तकनीकों और पहलुओं को संदर्भित करता है जिनमें डेटा को शामिल किया गया है जो परंपरागत प्रौद्योगिकियों, कौशल और आधारभूत संरचना के लिए कुशलतापूर्वक संबोधित करने के लिए बहुत विविध, तेज़-बदलते या बड़े पैमाने पर डेटा शामिल है।अलग-अलग कहा, मात्रा, वेग या डेटा की विविधता बहुत बढ़िया है।
बिग डेटा के 3 वी
- वॉल्यूम:वॉल्यूम उस मात्रा / मात्रा को संदर्भित करता है जिस पर डेटा हर घंटे बनाया जा रहा है, वॉल-मार्ट ग्राहकों के लेन-देन कंपनी को लगभग5 पेटबाइट डेटा प्रदान करते हैं।
- वेग:वेग उस गति को संदर्भित करता है जिस पर डेटा उपयोगकर्ता चल रहा है जैसे फेसबुक उपयोगकर्ता औसतन25 मिलियन संदेश भेजते हैं और इंटरनेट पर हर दिन 2.77 मिलियन वीडियो देखते हैं।
- विविधता:विविधता डेटा के विभिन्न प्रारूपों को संदर्भित करती है जो संरचित, अर्द्ध-संरचित और असंगठित डेटा की तरह बनाई गई हैं। जीमेल पर अनुलग्नक के साथ ईमेल भेजना जैसे कुछ बाहरी लिंक के साथ किसी भी टिप्पणी पोस्ट करते समय अनियंत्रित डेटा को असंरचित डेटा भी कहा जाता है। चित्र साझा करना, ऑडियो क्लिप, वीडियो क्लिप डेटा का एक असंरचित रूप है।
इस विशाल मात्रा, वेग, और डेटा की विविधता को स्टोर और संसाधित करने के लिए एक बड़ी समस्या है। हमें बिग डेटा के लिए आरडीबीएमएस के अलावा अन्य तकनीक के बारे में सोचना होगा। ऐसा इसलिए है क्योंकि आरडीबीएमएस केवल संरचित डेटा को संग्रहित और प्रसंस्करण करने में सक्षम है। तो यहां अपाचे हडूप बचाव के रूप में आता है।
परिचय अपाचे हडूप परिचय
अपाचे हडूप कमोडिटी हार्डवेयर के क्लस्टर पर डेटा और चल रहे अनुप्रयोगों को संग्रहीत करने के लिए एक ओपन-सोर्स सॉफ्टवेयर फ्रेमवर्क है। अपाचे हडूप एक सॉफ्टवेयर फ्रेमवर्क है जो सरल प्रोग्रामिंग मॉडल का उपयोग कर कंप्यूटर के क्लस्टर में बिग डेटा सेट के वितरित प्रसंस्करण की अनुमति देता है। यह एकल सर्वर से हजारों मशीनों तक स्केल करने के लिए डिज़ाइन किया गया है, प्रत्येक स्थानीय गणना और भंडारण की पेशकश करता है। अपाचे हडूप भंडारण के साथ-साथ बिग डेटा की प्रसंस्करण के लिए एक ढांचा है। अपाचे हडूप संरचित, अर्द्ध-संरचित और असंगठित डेटा जैसे डेटा के सभी प्रारूपों को संग्रहित और संसाधित करने में सक्षम है। अपाचे हडूप ओपन सोर्स और कमोडिटी हार्डवेयर आईटी उद्योग में क्रांति लाया है। यह हर स्तर की कंपनियों के लिए आसानी से सुलभ है। उन्हें हडूप क्लस्टर और विभिन्न बुनियादी ढांचे पर स्थापित करने के लिए और अधिक निवेश करने की आवश्यकता नहीं है। तो हम इस पोस्ट में विस्तार से बिग डेटा और अपाचे हडूप के बीच उपयोगी अंतर देखते हैं।
अपाचे हडूप ढांचा
अपाचे हडूप ढांचे को दो हिस्सों में बांटा गया है:
- हडूप वितरित फ़ाइल सिस्टम ( एचडीएफएस): यह परत डेटा संग्रहित करने के लिए ज़िम्मेदार है।
- माप रेड्यूज़:यह परत हडूप क्लस्टर पर डेटा प्रोसेसिंग के लिए ज़िम्मेदार है।
हडूप फ्रेमवर्क मास्टर और गुलाम वास्तुकला में बांटा गया है। हडूप वितरित फ़ाइल सिस्टम (एचडीएफएस) परत नाम नोड मास्टर घटक है जबकि डेटा नोड स्लेव घटक है जबकि मैपरेडस लेयर में जॉब ट्रैकर मास्टर घटक है जबकि टास्क ट्रैकर दास घटक है। अपाचे हडूप ढांचे के लिए नीचे आरेख है।
अपाचे हडूप क्यों महत्वपूर्ण है?
- जल्दी से किसी भी प्रकार के डेटा की विशाल मात्रा को स्टोर और संसाधित करने की क्षमता
- कंप्यूटिंग पावर: हडूप का वितरित कंप्यूटिंग मॉडल बिग डेटा को तेज़ी से संसाधित करता है। आपके द्वारा उपयोग किए जाने वाले अधिक कंप्यूटिंग नोड्स, आपके पास अधिक प्रोसेसिंग पावर है।
- गलती सहनशीलता:डेटा विफलता हार्डवेयर विफलता के खिलाफ सुरक्षित हैं। यदि कोई नोड डाउन हो जाता है, तो यह सुनिश्चित करने के लिए कि वितरित कंप्यूटिंग विफल नहीं होती है, नौकरियां स्वचालित रूप से अन्य नोड्स पर रीडायरेक्ट की जाती हैं। सभी डेटा की कई प्रतियां स्वचालित रूप से संग्रहीत की जाती हैं।
- लचीलापन:आप जितना चाहें उतना डेटा स्टोर कर सकते हैं और बाद में इसका उपयोग कैसे करें। इसमें टेक्स्ट, छवियों और वीडियो जैसे असंगठित डेटा शामिल हैं।
- कम लागत:ओपन-सोर्स फ्रेमवर्क मुफ्त है और बड़ी मात्रा में डेटा स्टोर करने के लिए कमोडिटी हार्डवेयर का उपयोग करता है।
- स्केलेबिलिटी:आप आसानी से नोड्स जोड़कर अधिक डेटा को संभालने के लिए अपने सिस्टम को बढ़ा सकते हैं। छोटे प्रशासन की आवश्यकता है
बिग डेटा बनाम अपाचे हडूप (इन्फोग्राफिक्स) के बीच हेड टू हेड तुलना
नीचे बिग डेटा बनाम अपाचे हडूप के बीच शीर्ष 4 तुलना है
बिग डेटा बनाम अपाचे हडूप तुलना तालिका
मैं प्रमुख कलाकृतियों पर चर्चा कर रहा हूं और बिग डेटा बनाम अपाचे हडूप के बीच अंतर कर रहा हूं
| बिग डेटा | अपाचे हडूप | |
| परिभाषा | बिग डेटा डेटा की बड़ी मात्रा, विविधता और वेग का प्रतिनिधित्व करने की अवधारणा है | अपाचे हडूप इस बड़ी मात्रा में डेटा को संभालने के लिए ढांचा है |
| महत्व | जब तक बिग डेटा संसाधित नहीं होता है और राजस्व उत्पन्न करने के लिए उपयोग नहीं किया जाता है तब तक कोई महत्व नहीं है | अपाचे हडूप बिग डेटा बनाने के लिए एक टूल है जो अधिक सार्थक है |
| भंडारण | बिग डेटा को अर्ध-संरचित और असंगठित करने के लिए स्टोर करना बहुत मुश्किल है | अपाचे हडूप ढांचा हडूप वितरित फ़ाइल सिस्टम (एचडीएफएस) बिग डेटा स्टोर करने में बहुत सक्षम है |
| सुलभ | बिग डेटा एक्सेस करना और प्रसंस्करण करना बहुत मुश्किल है | अपाचे हडूप अन्य उपकरणों की तुलना में बिग डेटा को बहुत तेजी से एक्सेस और संसाधित करने की अनुमति देता है |
निष्कर्ष – बिग डेटा बनाम अपाचे हडूप
आप बिग डेटा और अपाचे हडूप की तुलना नहीं कर सकते। ऐसा इसलिए है क्योंकि बिग डेटा एक समस्या है जबकि अपाचे हडूप समाधान है। चूंकि सभी क्षेत्रों में डेटा की मात्रा तेजी से बढ़ रही है, इसलिए एक सिस्टम से डेटा को स्टोर और प्रोसेस करना बहुत मुश्किल है। इसलिए इस बड़ी मात्रा में डेटा को संसाधित करने के लिए, हमें डेटा की वितरित प्रसंस्करण और भंडारण की आवश्यकता है। इसलिए अपाचे हडूप डेटा की एक बड़ी मात्रा को संग्रहित और संसाधित करने के समाधान के साथ आता है। अंत में, मैं निष्कर्ष निकालूंगा कि बिग डेटा जटिल डेटा की एक बड़ी मात्रा है जबकि अपाचे हडूप बिग डेटा को बहुत कुशलतापूर्वक और आसानी से स्टोर करने और संसाधित करने के लिए एक तंत्र है।
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