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Q:
Quelle est la différence entre Big Data et Hadoop?
UNE:
La différence entre Big Data et le logiciel open source Hadoop est distincte et fondamentale. Le premier est un atout, souvent complexe et ambigu, tandis que le second est un programme qui réalise un ensemble de buts et d’objectifs permettant de gérer cet atout.
Les mégadonnées sont simplement les grands ensembles de données que les entreprises et autres parties ont rassemblées pour répondre à des objectifs et à des opérations spécifiques. Les mégadonnées peuvent inclure de nombreux types de données dans de nombreux types de formats. Par exemple, les entreprises peuvent s’efforcer de collecter des milliers de données sur les achats dans des formats monétaires, sur des identifiants de clients tels que nom ou numéro de sécurité sociale, ou sur des informations sur les produits sous forme de numéros de modèle, de ventes ou d’inventaire. Tout cela, ou toute autre grande masse d'informations, peut s'appeler Big Data. En règle générale, il est brut et non trié jusqu'à ce qu'il soit passé par différents types d'outils et de gestionnaires.
Hadoop est l'un des outils conçus pour gérer le Big Data. Hadoop et d’autres produits logiciels travaillent à l’interprétation ou à l’analyse des résultats des recherches dans le Big Data au moyen d’algorithmes et de méthodes propriétaires spécifiques. Hadoop est un programme open-source sous licence Apache, géré par une communauté mondiale d'utilisateurs. Il comprend divers composants principaux, notamment un ensemble de fonctions MapReduce et un système de fichiers distribués Hadoop (HDFS).
L’idée de MapReduce est que Hadoop puisse d’abord mapper un grand ensemble de données, puis réduire ce contenu pour obtenir des résultats spécifiques. Une fonction de réduction peut être considérée comme une sorte de filtre pour les données brutes. Le système HDFS agit alors pour distribuer les données sur un réseau ou les migrer si nécessaire.
Les administrateurs de base de données, les développeurs et d'autres utilisateurs peuvent utiliser les différentes fonctionnalités de Hadoop pour gérer le Big Data de nombreuses manières. Par exemple, Hadoop peut être utilisé pour poursuivre des stratégies de données telles que la mise en cluster et le ciblage avec des données non uniformes, ou des données qui ne s'intègrent pas parfaitement dans un tableau traditionnel ou ne répondent pas correctement à des requêtes simples.