Unterschiede zwischen Cloud Computing und Hadoop
Cloud Computing
Heutzutage bedeutet Cloud Computing das Speichern und Zugreifen auf Daten, Programme, Anwendungen und Dateien über das Internet in den Räumlichkeiten und nicht auf einer Festplatte. Cloud-Computing bietet einen On-Demand-Computing-Service über das Kommunikationsnetz auf Pay-as-Use-Basis, einschließlich Anwendungen oder kompletter Rechenzentren auf dem zentralisierten Server, auf die über das Internet von überall auf der Welt aus zugegriffen werden kann. Cloud Computing bietet verschiedene Arten von Diensten an, z. B. Infrastructure-as-a-Service (IaaS), Platform-as-a-Service (PaaS) und Software-as-a-Service (SaaS).
Cloud Computing beseitigt die Sorgen von Unternehmen, die Software und Services in ihrer eigenen Unternehmensumgebung installieren, was sehr teuer ist.
Top Cloud Computing Unternehmen, die öffentliche, private, mobile und hybride Dienste anbieten
- Amazon Web Services
- Microsoft Azure
- Google Cloud Platform
- Adobe
- VMware
- IBM Cloud
- Rackspace
- roter Hut
- Zwangsversteigerung
- Oracle Cloud
- SAFT
- Verizon Cloud
- Navisite
- Dropbox
- Egnyte
Hadoop
Hadoop wurde von Apache Software Foundation als Open-Source-Ökosystem entwickelt, das ein Java-basiertes Programmierframework verwendet, um große Datenmengen in einer verteilten Umgebung auf Basis von HDFS-Computing-Dateisystemen zu unterstützen, zu verarbeiten und zu speichern. Hadoop unterstützt die Big-Data-Manipulation, indem strukturierte und unstrukturierte Daten über Cluster und Datenknoten von verschiedenen Computern hinweg gespeichert und analysiert werden. Dabei werden einfache Programmiermodelle verwendet, die im Wesentlichen mit der Art der SQL-Programmierung zusammenhängen.
Hadoop ist ein Kabel für den Umgang mit Daten mit großem Volumen, unterschiedlicher Vielfalt, hoher Geschwindigkeit und Wahrhaftigkeit bei enormer Rechenleistung.
Hadoop ist keine Bibliothek zur Verarbeitung großer Datenmengen, verfügt jedoch über eine Sammlung von Bibliotheken, die sich mit Daten und verwandten datenwissenschaftlichen Technologien befassen.
Hadoop wurde in den letzten 10 Jahren aufgrund der Entwicklung von Big Data in den sozialen Medien, die täglich PETA-Datenmengen generieren, die für Predictive Analytics, Data Mining und Anwendungen für maschinelles Lernen verwendet werden können, stark genutzt.
Die Apache-Organisation beschreibt einige der Komponenten des Hadoop-Ökosystems
- Ambari
- HDFS, Hadoop MapReduce,
- Bienenstock,
- HCatalog,
- HBase,
- ZooKeeper Früher
- Oozie,
- Schwein,
- Sqoop
Head to Head Vergleich zwischen Cloud Computing und Hadoop (Infografik)
Unten ist der Top 6 Vergleich zwischen dem Cloud Computing vs Hadoop 
Hauptunterschiede zwischen Cloud Computing und Hadoop
Nachstehend finden Sie eine Liste von Punkten, in denen die wichtigsten Unterschiede zwischen Cloud Computing und Hadoop beschrieben sind
- Cloud Computing, bei dem in der Cloud installierte Software und Anwendungen über das Internet zugänglich sind, Hadoop jedoch ein Java-basiertes Framework ist, mit dem Daten in der Cloud oder vor Ort bearbeitet werden. Hadoop kann auf Cloud-Servern installiert werden, um Big Data zu verwalten, während die Cloud allein ohne Hadoop keine Daten verwalten kann.
- Hadoop-Pakete bestehen aus verteilten Datenbanksystemfunktionen in einem Dateisystem, das unstrukturierte Daten unterstützt und eine große Datenmenge mit hohen Verarbeitungsraten abhängig von der Prozessorgeschwindigkeit speichert. Cloud Computing ist Distributed Computing Services, bei denen auf IT-Infrastrukturen basierend auf der Netzwerkgeschwindigkeit zugegriffen werden kann.
- Hadoop ist ein Open-Source-Softwareprojekt zur Manipulation von Daten. Cloud Computing ist jedoch ein On-Demand-Dienst, der zur Verwaltung von Daten und zugehörigen Anwendungen angeboten wird.
- Hadoop verfügt über verschiedene Komponenten, die nur zum Umgang mit Big Data hinzugefügt werden können. Im Cloud-Computing-Modell werden jedoch alle Hadoop-Komponenten und -Anwendungen, die das Hadoop-Ökosystem unterstützen, verwaltet.
- Hadoop ist ein Java-Framework, das in Cloud-Rechenzentren oder lokal installiert werden kann. Cloud Computing wurde jedoch wie ein Computer in einer Cloud entwickelt, auf dem Hadoop und Java installiert sind.
- Der Zugriff auf Anwendungen in Cloud Computing ist mit einem privaten Hochgeschwindigkeitsnetzwerk schnell. Die Geschwindigkeit der Datenübertragung in Hadoop hängt jedoch von der Geschwindigkeit der CPU und des in Hadoop installierten Systemprozessors ab.
- Cloud-Computing-Dienste bieten Data-Back-Dienste für die Anwendungsmetadaten und Echtzeitdaten an. Wenn wir über Hadoop-ID sprechen, wird Hadoop in der Cloud installiert, und Cloud-Computing-Dienste übernehmen die Stammdaten als Kundendienst und werden aus Sicherheitsgründen bezahlt.
- Die Implementierung von Cloud-Computing-Diensten ist einfach, da nicht viel Installationswissen erforderlich ist und auch Cloud-Service-Anbieter über hochqualifizierte Arbeitskräfte verfügen, um Serviceangebote mit geringem Budget zu warten und zu unterstützen, sodass der ROI für die Unternehmen höher sein wird.
Während für die Verwendung von Hadoop oder die Installation von Hadoop in Cloud-Computing- oder In-Home-Umgebungen Hadoop- und Big-Data-Kenntnisse erforderlich sind und die Hadoop Data Science-Dienste Einblicke in das Geschäft, Analysedaten usw. liefern, die dem Unternehmen mehr Einnahmen bringen. - Beim Cloud-Computing können verschiedene Benutzer zu einem bestimmten Zeitpunkt verschiedene Anwendungen oder Cloud-Dienste über das Internet aus der Ferne nutzen.
In ähnlicher Weise verfügt Hadoop über eine Multitasking-Funktion, mit der große Datenmengen mithilfe einer Methode, die als parallele Datenverarbeitung bezeichnet wird, parallel verarbeitet werden können. - Cloud-Computing-Sicherheitsfunktionen bieten eine Notfall-Backup-Funktion, bei der Cloud-Computing-Server mit hoher Sicherheit und Schutz remote verwaltet werden. Dies gilt auch für Hadoop, wo die fehlertolerante Funktion verwendet wird, bei der Daten auf einem Knoten verarbeitet und Daten in einer anderen Notiz im Cluster repliziert werden. Wenn also ein Fehler in einem Knoten auftritt, ist eine Kopie der Daten in einem anderen Knoten verfügbar.
Vergleichstabelle zwischen Cloud Computing und Hadoop
Nachfolgend sind die Punktelisten aufgeführt, die die Unterschiede zwischen Cloud Computing und Hadoop beschreiben
| VERGLEICHSGRUNDLAGE | Cloud Computing | Hadoop |
| Bedeutung | Die Speicherung von Daten, Anwendungen und Software erfolgt auf Cloud-Servern, auf die über das Internet auf Abruf zugegriffen werden kann. | Hadoop verarbeitet und speichert große Datenmengen in einer verteilten HDFS-Computerumgebung über Cluster und Datenknoten. |
| Gebrauch für Geschäft | Cloud Computing reduziert die Kosten für die Verwaltung und Wartung von IT-Systemen. Anstatt teure Systeme und Geräte für das Geschäft zu kaufen. | Unternehmen können Hadoop einsetzen, um eine Vielzahl von geschäftlichen Problemen zu analysieren, z. B. Produktempfehlungen, Betrugserkennung und Stimmungsanalyse. |
| Datenvolumen | Geschäftsbenutzer können ihre großen Datenmengen remote in der Cloud speichern, anstatt sie lokal zu speichern. | Hadoop kann kleine Datenmengen in Echtzeit in Petabyte verarbeiten. |
| Qualität der Lösungen | Cloud Computing bietet ein zuverlässiges, sicheres und konsistentes Quality-of-Service-Management (QoS), wie in Service Level Agreements festgelegt. | Hadoop HDFS bietet angemessene Antwortzeiten und eine erhöhte Systemverfügbarkeit. |
| Präsentation der Ergebnisse | Die Cloud-Verwaltungskonsole bietet eine vollständige Analyse der Cloud-Nutzung in Form von Berichten und Grafiken. | Die Hadoop-Datenbank kann mit vielen Datenberichtstools wie Microstrategy, Tableau, Data Meter und Qlik verbunden werden. |
| Analyse | Das Rechenverhalten wie Leistung, Skalierbarkeit, Verfügbarkeit und Sicherheit wird analysiert. | Große Datenmengen werden mit Hadoop verarbeitet und analysiert. |
| Fokus | Cloud Computing konzentriert sich auf Systemleistung, Netzwerkleistung, Datensicherheit und Verfügbarkeit.
Die Kosten konzentrieren sich auf die Bereitstellung von Software als Service in der Cloud. | Hadoop konzentriert sich auf die Bearbeitung großer Datenmengen mit strukturierten und unstrukturierten Daten. |
Fazit - Cloud Computing gegen Hadoop
Nach einer kurzen Recherche, um den Unterschied zwischen Cloud Computing und Hadoop zu erkennen, oder unterscheidet sich Hadoop von Cloud Computing?
Ich bin zu dem Schluss gekommen, dass Cloud Computing und Hadoop auf einfachere Weise voneinander abhängig sind, wobei Cloud Computing wie eine Box mit Dollars und Hadoop wie jeder Dollar in der Box ist.
Cloud Computing ist ein Speicherlaufwerk mit verschiedenen Betriebssystemen, Anwendungen, Frameworks und Softwareentwicklungskits, die auf einer Cloud-Plattform installiert sind und über das Internet verfügbar sind. Auf diese kann je nach Anforderungen des Unternehmens bei Bedarf remote zugegriffen werden.
Während Hadoop ein von der Apache Foundation entwickeltes Softwareprodukt ist, das Java-Framework für den Umgang mit Daten verwendet. Hadoop kann in jedem Cloud-Bereitstellungsdienst wie AWS, Microsoft oder Google installiert werden.
Hadoop kann keine mittleren Verwaltungsdienste für Anwendungen, Speicher und Software bereitstellen
Cloud Computing verwaltet jedoch Hadoop und die zugehörigen Komponenten wie Quellsysteme, Zieldatenbanken und Laufzeitumgebungen usw.
Cloud Computing ist wie ein Computer, auf dem verschiedene Softwareprodukte virtuell installiert und gewartet werden. Hadoop ist jedoch ein Softwarepaket, das auf einem Computer installiert werden kann oder auf einem Computer, der virtuell in einer Cloud gewartet wird.
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