Различия между облачными вычислениями и Hadoop
Облачные вычисления
В последние дни облачные вычисления означают хранение, доступ к данным, программам, приложениям и файлам через Интернет, а не локально установленный на жестком диске. Облачные вычисления предоставляют вычислительные услуги по требованию, используя сеть связи на платной основе, включая приложения или полные центры обработки данных на централизованном сервере, доступ к которому возможен из любой точки мира с помощью Интернета. Облачные вычисления имеют различные типы сервисных предложений, таких как инфраструктура как услуга (IaaS), платформа как услуга (PaaS) и программное обеспечение как услуга (SaaS).
Облачные вычисления устранили беспокойство компаний, устанавливающих программное обеспечение и услуги в своей собственной среде, которая стоит очень дорого.
Основные облачные вычисления для государственных, частных, мобильных и гибридных компаний
- Amazon Web Services
- Microsoft Azure
- Google Cloud Platform
- саман
- VMware
- IBM Cloud
- Rackspace
- Красная шляпа
- Salesforce
- Oracle Cloud
- SAP
- Verizon Cloud
- NaviSite
- Dropbox
- Egnyte
Hadoop
Hadoop разработан Apache Software Foundation как экосистема с открытым исходным кодом, использующая среду программирования на основе Java для поддержки, обработки и хранения больших объемов данных в распределенной среде файловой системы HDFS. Hadoop поддерживает манипулирование большими данными, сохраняя и анализируя структурированные и неструктурированные данные в кластерах и узлах данных с разных компьютеров, используя простые модели программирования, в основном связанные с видом программирования SQL.
Hadoop - это кабель для передачи данных огромного объема, различного разнообразия, высокой скорости и достоверности с огромной вычислительной мощностью.
Hadoop - это не библиотека для обработки больших наборов данных, а набор библиотек для работы с данными и связанными с ними технологиями обработки данных.
Hadoop широко использовался в последние 10 лет, поскольку большие данные развивались благодаря социальным сетям, ежедневно генерирующим фрагменты данных PETA, которые можно использовать для прогнозной аналитики, интеллектуального анализа данных и машинного обучения.
Организация Apache описывает некоторые компоненты экосистемы Hadoop:
- Ambari
- HDFS, Hadoop MapReduce,
- улей,
- HCatalog,
- HBase,
- Работник зоопарка,
- Oozie,
- свиньи,
- Sqoop
Личное сравнение между облачными вычислениями и Hadoop (инфографика)
Ниже приведены 6 лучших сравнений облачных вычислений и Hadoop. 
Ключевые отличия облачных вычислений от Hadoop
Ниже приведены списки точек, описывающих ключевые отличия облачных вычислений от Hadoop.
- Облачные вычисления, где программное обеспечение и приложения, установленные в облаке, доступны через Интернет, но Hadoop - это основанная на Java среда, используемая для манипулирования данными в облаке или локально. Hadoop может быть установлен на облачных серверах для управления большими данными, тогда как одно только облако не может управлять данными без Hadoop в нем.
- Пакеты Hadoop состоят из функции распределенной базы данных внутри файловой системы, которая поддерживает неструктурированные данные и хранит большой объем данных с высокой скоростью обработки в зависимости от скорости процессора. Облачные вычисления - это распределенные вычислительные службы, в которых ИТ-инфраструктуры доступны в зависимости от скорости сети.
- Hadoop - это программные проекты с открытым исходным кодом, предназначенные для манипулирования данными, но облачные вычисления - это сервисы по запросу, предлагаемые для управления данными и поддерживающими их приложениями.
- Hadoop имеет различные компоненты, которые можно добавлять только для работы с большими данными, но в модели облачных вычислений осуществляется управление всеми Hadoop, а также его компонентами и приложениями, поддерживающими экосистему Hadoop.
- Hadoop представляет собой Java-инфраструктуру, которую можно установить в облачных дата-центрах или локально, но облачные вычисления разрабатываются как компьютер в облаке, где установлены все Hadoop и Java.
- Доступ к приложению в облачных вычислениях быстрый с высокоскоростной частной сетью, но скорость перемещения данных в Hadoop зависит от скорости процессора и установленного процессора системы Hadoop.
- Сервисы облачных вычислений предлагают сервисы возврата данных для метаданных приложений и данных в режиме реального времени, когда мы говорим о Hadoop id. Hadoop устанавливается в облаке, тогда сервисы облачных вычислений позаботятся о том, чтобы основные данные вернулись в качестве обслуживания клиентов и были оплачены в целях безопасности.
- Внедрение сервисов облачных вычислений легко, потому что не нужно больших знаний по установке и что у поставщиков облачных сервисов есть высококвалифицированный персонал для обслуживания и поддержки услуг, предлагающих услуги с низким бюджетом, поэтому окупаемость инвестиций будет больше для организаций.
Принимая во внимание, что использовать Hadoop или устанавливать Hadoop, установленный в облачных вычислениях или в домашних условиях, навыки Hadoop и Big data являются обязательными, а службы Hadoop data science предоставляют бизнес-аналитику, данные анализа и т. Д., Которые принесут организации больший доход. - В облачных вычислениях разные пользователи могут использовать разные приложения или облачные сервисы в определенный момент времени в любой заданный промежуток времени через Интернет удаленно.
Точно так же Hadoop имеет многозадачность, позволяющую обрабатывать большие наборы данных параллельно, используя метод, называемый параллельной обработкой данных. - Функции безопасности облачных вычислений обеспечат средство аварийного резервного копирования, где серверы облачных вычислений управляются удаленно с высокой степенью безопасности, и те же функции защиты подразумевают в Hadoop, где он имеет отказоустойчивую функцию, где данные обрабатываются в одном узле, а данные реплицируются в другой заметке в кластере. Таким образом, когда происходит сбой в одном узле, копия данных доступна в другом узле.
Сравнительная таблица между облачными вычислениями и Hadoop
Ниже приведены списки точек, описывающих различия между облачными вычислениями и Hadoop.
| ОСНОВА ДЛЯ СРАВНЕНИЯ | Облачные вычисления | Hadoop |
| Смысл | Хранение данных, приложений и программного обеспечения на облачных серверах доступно через Интернет по требованию. | Hadoop обрабатывает и хранит большие объемы данных в распределенной вычислительной среде HDFS по кластерам и узлам данных. |
| Используйте для бизнеса | Облачные вычисления снижают затраты на управление и обслуживание ИТ-систем. Вместо покупки дорогих систем и оборудования для бизнеса. | Бизнес может применять Hadoop для анализа различных бизнес-задач, таких как рекомендации по продукту, обнаружение мошенничества и анализ настроений. |
| Объем данных | Бизнес-пользователи могут хранить свои большие данные удаленно в облаке, а не локально. | Hadoop может обрабатывать небольшие наборы данных до петабайт данных в режиме реального времени. |
| Качество решений | Облачные вычисления обеспечивают надежное, безопасное и согласованное управление качеством обслуживания (QoS), как определено в соглашениях об уровне обслуживания. | Hadoop HDFS обеспечивает соответствующее время отклика и повышает доступность системы. |
| Презентация результатов | Консоль управления облаком обеспечивает полный анализ использования облака в виде отчетов и графиков. | База данных Hadoop может быть подключена ко многим инструментам отчетности, таким как Microstrategy, Tableau, измеритель данных и Qlik. |
| Анализ | Анализируется вычислительное поведение, такое как производительность, масштабируемость, доступность и безопасность. | Большие данные с большим объемом данных обрабатываются и анализируются с помощью Hadoop. |
| фокус | Облачные вычисления фокусируются на производительности системы, безопасности данных производительности сети и доступности.
Стоимость ориентирована на доставку программного обеспечения как услуги в облаке. | Hadoop фокусируется на манипулировании большими наборами данных со структурированными и неструктурированными данными. |
Вывод - облачные вычисления против Hadoop
После короткого исследования, чтобы узнать разницу между облачными вычислениями и Hadoop или Hadoop отличается от облачных вычислений?
Я пришел к выводу, что облачные вычисления и Hadoop взаимозависимы в более простых терминах, где облачные вычисления похожи на коробку с долларами, а Hadoop похожи на каждый доллар в коробке.
Облачные вычисления - это накопители с различными операционными системами, приложениями, инфраструктурами, установленными комплектами разработки программного обеспечения, поддерживаемыми в облачной платформе и доступными через Интернет, к которым можно получить удаленный доступ по требованию в соответствии с требованиями организации.
Принимая во внимание, что Hadoop - это программный продукт, разработанный фондом Apache и использующий инфраструктуру Java для работы с данными. Hadoop может быть установлен в любой облачной службе развертывания, такой как AWS, Microsoft или Google.
Hadoop не может предоставить услуги управления приложениями, хранилищами и программным обеспечением.
Но облачные вычисления управляют Hadoop и связанными с ним компонентами, такими как исходные системы, целевая база данных, среды выполнения и т. Д.
Облачные вычисления - это как компьютер, на котором установлено и поддерживается виртуальное программное обеспечение, но Hadoop - это программный пакет, который можно установить на компьютер или компьютер, поддерживаемый практически в облаке.
Рекомендуемая статья
Это было руководство по разнице между облачными вычислениями и Hadoop, их значением, сравнением «голова к голове», ключевыми отличиями, сравнительной таблицей и заключением. Вы также можете посмотреть следующие статьи, чтобы узнать больше -
- Самые удивительные различия Azure Paas vs Iaas
- Знайте 5 самых полезных отличий облачных вычислений от аналитики данных
- Топ 10 полезных сравнений между облачными вычислениями и виртуализацией
- Hadoop vs Elasticsearch - какой из них более полезен
- Узнайте 6 лучших различий между Apache Hadoop и Apache Storm