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法律研究大数据和Hadoop的区别
大数据和Hadoop是当今最常用的两个短语。两者相互关联，以至于没有Hadoop的帮助，就无法处理大数据。大数据是一个术语，用于描述大量复杂的数据集，这些数据集难以使用传统的数据库管理技术或传统的数据处理应用程序进行存储和处理。
收集、选择、存储、搜索、交换、传输、评估和可视化数据是挑战的一部分。在当今的数字环境中，我们被大量的信息所包围。除了数字媒体的广泛使用之外，互联网和物联网 (IoT) 的快速发展也导致了电子商务和社交媒体的发展。
因此，产生了海量的信息，并且仍在定期产生。但是，除非您具备评估数据的能力，否则数据是无效的。目前状态下的数据是原始数据，大部分是需要分析和保存的用户生成信息。大数据和Hadoop是两个最常用的词，它们紧密地相互关联，以至于没有Hadoop，大数据就没有意义或价值。
将大数据视为一项高价值资产，您需要一种方法从中获取一些价值。因此，Apache Hadoop是一种实用程序设备，旨在从大数据中获取最大价值。大数据指的是庞大、复杂的数据集，这些数据集对于典型的数据处理应用程序来说太复杂，无法进行分析。
如果大数据是一项非常有价值的资产，那么Hadoop就是有助于最大化该资产收益的软件或技术。Hadoop是一个免费的开源软件实用程序工具，旨在解决存储和处理庞大、复杂的数据集的问题。Apache Hadoop是最著名和最常用的用于存储和处理大量数据的软件平台。大数据就像一把伞，象征着种类繁多的技术，而Hadoop只是一些应用大数据概念进行计算的框架。
阅读本文以了解有关大数据和Hadoop的更多信息以及它们之间有何不同。
什么是大数据？
大数据是大量非常复杂的数据集，使用典型的数据应用程序服务或数据管理解决方案难以评估和维护。它有许多困难的方面，例如可视化技术、分析、传输、共享、查找、存储、过滤和收集。
大数据在各个行业的众多应用中发挥作用，包括银行业和金融业、信息技术、购物、电信、交通运输和医学。保护大数据、计算海量数据和存储海量数据都是大数据的主要挑战。
大数据可用于天气预报、网络攻击预防、谷歌的自动驾驶汽车、研究和教育、传感器数据、文本分析、欺诈检测、情感分析等。大数据对组织的决策过程产生重大影响。无论是在广告、企业对企业活动还是保险和银行业务中，各个行业的不同公司都在缓慢而稳定地转向大数据以提高其决策能力。
高性能计算集群架构是开源的。HPCC 使用大数据软件来实现卓越的成就，例如使用大数据的高速度、应用程序分发和数据并行计算。
什么是Hadoop？
Hadoop是一个开源软件平台，用于以分布式方式在大型通用硬件集群上存储和分析大数据。Apache v2 许可证适用于 Hadoop。Hadoop 是基于谷歌关于 MapReduce 系统的一篇论文而形成的，并使用了函数式编程的概念。
Hadoop 是一个基于 Java 的项目，在 Apache 项目中排名最高。新手讨论最多的主题之一是大数据和Hadoop 之间的关系。这两个紧密相关的概念之间的区别非常有趣。大数据是一项宝贵的资产，如果没有成功的处理，它将毫无价值。
推动 Hadoop 日益普及的主要原因之一。与许多其他框架不同，Hadoop 可以有效地将一个消费者作业分成多个独立的子任务。然后将数据组件分配给不同的子任务。这允许将少量代码转换为信息，从而减少网络流量。
Hadoop 的另一个常见优势是它能够由于其分布式存储设计而快速轻松地处理大量数据。它还具有使其能够将输入数据划分为多个块的功能，然后可以跨多个节点存储这些信息。
大数据和Hadoop的区别
下表重点介绍了大数据和Hadoop之间的主要区别：
特征 |
大数据 |
Hadoop |
|---|---|---|
定义 |
大数据只是一大批信息，可能是无组织的或结构化的。 |
Hadoop是一个用于将大数据转换为更有意义的概念的框架。 |
容量 |
由于信息通常以无组织和结构化两种形式出现，因此大数据难以存储。 |
Apache Hadoop HDFS 可以存储大量数据。 |
意义 |
大数据在经过处理后具有获利潜力之前，没有任何价值。 |
Hadoop是一个可以管理和处理海量大数据的平台。 |
易用性 |
大数据难以访问且复杂，可访问性率低。 |
与其他解决方案相比，Hadoop框架允许更快的处理和数据访问。 |
用户 |
每天产生 500 TB 数据的 Facebook 和每半小时产生 10 TB 数据的航空业都使用大数据。全世界每年产生 25 亿亿字节的信息。 |
使用Hadoop的公司包括IBM、AOL、亚马逊、Facebook和雅虎。 |
结论
为了在当今竞争激烈的市场中生存，每个企业都必须领先于竞争对手一步。这就是大数据发挥作用的地方。
使用通过大数据分析获得的海量数据不仅可以帮助您了解客户的问题领域，还可以为您的业务提供有益的见解。Apache Hadoop 是一种大数据解决方案，永远不会成为问题。因此，我们可以期待未来几年通过使用 Hadoop 作为大数据解决方案来进行数据转换。
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