Die Hauptunterschied zwischen Hadoop und HDFS ist, dass die Hadoop ist ein Open-Source-Framework, das beim Speichern, Verarbeiten und Analysieren großer Datenmengen hilft, während HDFS das verteilte Dateisystem von Hadoop ist, das Zugriff auf Anwendungsdaten mit hohem Durchsatz bietet.

Big Data bezeichnet eine Sammlung großer Datenmengen. Es hat drei wichtige Eigenschaften: Volumen, Geschwindigkeit und Vielfalt. Es ist nicht möglich, herkömmliches DBMS zu verwenden, um diese Art von massiven Daten zu speichern. Hadoop ist eine Alternative zu diesem Problem. Es ist ein in Java geschriebenes Open-Source-Framework, das es ermöglicht, Big Data effektiv und effizient zu speichern und zu verwalten. Das verteilte Dateisystem von Hadoop ist HDFS. Es ist ein Modul in der Hadoop-Architektur.

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Was ist Hadoop?

Hadoop ist ein Open-Source-Framework, das von der Apache Software Foundation entwickelt wurde. Es hilft, Big Data mit einfachen Programmiermodellen in einer verteilten Umgebung gleichzeitig zu speichern und zu verarbeiten. Es unterstützt auch verteilte Speicherung und Berechnung über Computercluster hinweg. Organisationen wie Facebook, Google, Yahoo, LinkedIn und Twitter verwenden Hadoop.

Hadoop bietet eine Reihe von Vorteilen. Es ist möglich, einen Cluster zu erweitern, indem diesem Cluster Knoten hinzugefügt werden. Somit bietet es Skalierbarkeit. Es ist auch möglich, Server dynamisch zum Cluster hinzuzufügen und daraus zu entfernen. Darüber hinaus ist Hadoop kostengünstig, da es Open Source ist und handelsübliche Hardware zum Speichern von Daten verwendet. Da Hadoop in Java geschrieben ist, ist es auf verschiedenen Plattformen kompatibel. Darüber hinaus ermöglicht die Hadoop-Bibliothek das Erkennen und Behandeln von Fehlern auf der Anwendungsebene.

Was ist HDFS?

Es gibt mehrere Module in der Hadoop-Architektur. Einer von ihnen ist Hadoop verteiltes Dateisystem (HDFS). Es ist das verteilte Dateisystem von Hadoop. Es verteilt Daten auf mehrere Maschinen und repliziert sie. Dadurch wird die Fehlertoleranz verbessert und die Datenverfügbarkeit erhöht.

Es gibt Blöcke in HDFS. Ein Block ist eine minimale Datenmenge, die gelesen oder geschrieben werden kann. HDFS unterteilt Dateien in Blöcke. Der Master-Knoten oder der Name-Knoten verarbeitet die Metadaten aller Dateien in HDFS. Die anderen Knoten sind Slave-Knoten oder Datenknoten. Sie speichern und rufen Blöcke gemäß den Anweisungen des Master-Knotens ab. Daher arbeitet HDFS nach der Master-Slave-Architektur. Insgesamt macht HDFS Hadoop schneller. Es repliziert auch Daten über das Netzwerk, um bei einem Fehler minimale Auswirkungen zu haben.

Unterschied zwischen Hadoop und HDFS

Definition

Hadoop ist eine Sammlung von Open-Source-Software-Dienstprogrammen, die die Verwendung eines Netzwerks mit vielen Computern zur Lösung von Problemen mit großen Datenmengen und Berechnungen erleichtern. Im Gegensatz dazu ist HDFS ein verteiltes Dateisystem, das große Dateien zuverlässig auf Maschinen in einem großen Cluster speichert. Dies ist also der Hauptunterschied zwischen Hadoop und HDFS.

Verwendungszweck

Hadoop hilft bei der Verwaltung der Datenspeicherung und -verarbeitung einer großen Menge von Daten, die in geclusterten Systemen ausgeführt werden, während HDFS einen leistungsstarken Zugriff auf Daten über Hadoop-Cluster hinweg bietet. Daher ist dies ein weiterer Unterschied zwischen Hadoop und HDFS.

Abschluss

Der Hauptunterschied zwischen Hadoop und HDFS besteht darin, dass Hadoop ein Open-Source-Framework ist, das hilft, große Datenmengen zu speichern, zu verarbeiten und zu analysieren, während HDFS das verteilte Dateisystem von Hadoop ist, das Zugriff auf Anwendungsdaten mit hohem Durchsatz bietet. Kurz gesagt, HDFS ist ein Modul in Hadoop.

Referenz:

1. „Was ist Hadoop – Javatpoint.“ www.javatpoint.com, hier verfügbar.2. „HDFS – Javatpoint.“ www.javatpoint.com, hier verfügbar.

Bild mit freundlicher Genehmigung:

1. „Apache Hadoop Elephant“ von Intel Free Press (CC BY-SA 2.0) über Flickr2. „Hadoop-HighLevel Hadoop-Architektur-640×460“ Von Magnai17 – Eigene Arbeit (CC BY-SA 4.0) über Commons Wikimedia