بڑے ڈیٹا اور ہڈوپ میں کیا فرق ہے؟

مصنف: Judy Howell
تخلیق کی تاریخ: 5 جولائی 2021
تازہ کاری کی تاریخ: 11 مئی 2024
Anonim
یورپی کیبلز کے ساتھ کیا مسئلہ ہے؟ - NYY، NYM، SY Flex - ماہر سے پوچھیں!
ویڈیو: یورپی کیبلز کے ساتھ کیا مسئلہ ہے؟ - NYY، NYM، SY Flex - ماہر سے پوچھیں!

مواد

سوال:

بڑے ڈیٹا اور ہڈوپ میں کیا فرق ہے؟


A:

بڑے اعداد و شمار اور اوپن سورس سافٹ ویئر پروگرام ہڈوپ کے مابین فرق ایک الگ اور بنیادی ہے۔ سابقہ ​​ایک اثاثہ ہوتا ہے ، اکثر ایک پیچیدہ اور مبہم ، جبکہ مؤخر الذکر ایک پروگرام ہوتا ہے جو اس اثاثے سے نمٹنے کے لئے اہداف اور مقاصد کا ایک سیٹ پورا کرتا ہے۔

بگ ڈیٹا صرف اعداد و شمار کے بڑے سیٹ ہوتے ہیں جن کو کاروبار اور دیگر فریقین مخصوص مقاصد اور کاروائوں کے لئے اکٹھا کرتے ہیں۔ بڑے اعداد و شمار میں متعدد مختلف اقسام کے مختلف فارمیٹس میں مختلف قسم کا ڈیٹا شامل ہوسکتا ہے۔ مثال کے طور پر ، کاروبار کرنسی کی شکل میں خریداری پر ، نام یا سوشل سیکیورٹی نمبر جیسے صارف کے شناخت کاروں پر ، یا ماڈل نمبر ، سیل نمبرز یا انوینٹری نمبر کی شکل میں مصنوع کی معلومات پر ہزاروں اعداد و شمار جمع کر سکتے ہیں۔ یہ سب ، یا معلومات کے کسی بھی بڑے پیمانے پر ، کو بڑا ڈیٹا کہا جاسکتا ہے۔ ایک اصول کے طور پر ، یہ خام اور غیر ترتیب شدہ ہے جب تک کہ اسے مختلف قسم کے اوزار اور ہینڈلرز کے ذریعے نہ ڈال دیا جائے۔

ہڈوپ ان ٹولز میں سے ایک ہے جو بڑے اعداد و شمار کو سنبھالنے کے لئے تیار کیا گیا ہے۔ ہڈوپ اور دیگر سافٹ ویئر پروڈکٹس مخصوص ملکیتی الگورتھم اور طریقوں کے ذریعے بڑی ڈیٹا کی تلاش کے نتائج کی تشریح یا تجزیہ کرنے کا کام کرتی ہیں۔ ہڈوپ اپاچی لائسنس کے تحت ایک اوپن سورس پروگرام ہے جسے صارفین کی عالمی برادری نے برقرار رکھا ہے۔ اس میں مختلف مرکزی اجزاء شامل ہیں ، بشمول افعال کا ایک میپریڈوسیٹ سیٹ اور ایک ہڈوپ تقسیم شدہ فائل سسٹم (ایچ ڈی ایف ایس)۔


میپریڈس کے پیچھے خیال یہ ہے کہ ہڈوپ پہلے کسی بڑے اعداد و شمار کے سیٹ کا نقشہ بناسکتے ہیں ، اور پھر مخصوص نتائج کے ل on اس مواد میں کمی لائیں گے۔ ایک کم تقریب کو خام اعداد و شمار کے لئے ایک قسم کے فلٹر کے طور پر سمجھا جاسکتا ہے۔ اس کے بعد ایچ ڈی ایف ایس سسٹم پورے نیٹ ورک میں ڈیٹا تقسیم کرنے یا ضروری ہو کر اسے منتقل کرنے کا کام کرتا ہے۔

ڈیٹا بیس کے منتظمین ، ڈویلپرز اور دیگر کسی بھی طرح سے بڑی ڈیٹا سے نمٹنے کے لئے ہڈوپ کی مختلف خصوصیات کا استعمال کرسکتے ہیں۔ مثال کے طور پر ، ہڈوپ کو غیر یکساں اعداد و شمار کے ساتھ کلسٹرنگ اور ٹارگٹ بنانا جیسے ڈیٹا کی حکمت عملیوں پر عمل کرنے کے لئے استعمال کیا جاسکتا ہے ، یا وہ ڈیٹا جو روایتی جدول میں صاف طور پر فٹ نہیں آتا یا آسان سوالات کا اچھا جواب دیتا ہے۔