o principal diferença entre o Hadoop e o HDFS é que o Hadoop é uma estrutura de código aberto que ajuda a armazenar, processar e analisar um grande volume de dados, enquanto o HDFS é o sistema de arquivos distribuído do Hadoop que fornece acesso de alto rendimento aos dados do aplicativo.

Big data refere-se a uma coleção de uma grande quantidade de dados. Possui três propriedades principais: volume, velocidade e variedade. Não é possível usar o DBMS tradicional para armazenar esse tipo de dados massivos. O Hadoop é uma alternativa para esse problema. É uma estrutura de software livre escrita em Java que permite armazenar e gerenciar big data de forma eficaz e eficiente. O sistema de arquivos distribuído do Hadoop é HDFS. É um módulo da arquitetura Hadoop.

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O que é Hadoop

Hadoop é uma estrutura de código aberto desenvolvida pela Apache Software Foundation. Ajuda a armazenar e processar big data simultaneamente usando modelos de programação simples em um ambiente distribuído. Ele também oferece suporte a armazenamento distribuído e computação em clusters de computadores. Organizações como Facebook, Google, Yahoo, LinkedIn e Twitter usam o Hadoop.

O Hadoop oferece várias vantagens. É possível estender um cluster adicionando nós a esse cluster. Assim, ele fornece escalabilidade. Também é possível adicionar e remover servidores do cluster dinamicamente. Além disso, o Hadoop é econômico, pois é open source e usa hardware comum para armazenar dados. Como o Hadoop é escrito em Java, ele é compatível em várias plataformas. Além disso, a biblioteca Hadoop permite detectar e tratar falhas na camada do aplicativo.

O que é HDFS

Existem vários módulos na arquitetura Hadoop. Um deles é Sistema de arquivos distribuídos Hadoop (HDFS). É o sistema de arquivos distribuído do Hadoop. Ele distribui dados por várias máquinas e os replica. Assim, melhora a tolerância a falhas e aumenta a disponibilidade dos dados.

Existem blocos no HDFS. Um bloco é uma quantidade mínima de dados que podem ser lidos ou gravados. O HDFS divide os arquivos em blocos. O nó mestre ou o nó de nome lida com os metadados de todos os arquivos no HDFS. Os outros nós são nós escravos ou nós de dados. Eles armazenam e recuperam blocos de acordo com as instruções do nó mestre. Portanto, o HDFS opera de acordo com a arquitetura mestre-escravo. No geral, o HDFS faz o Hadoop funcionar mais rápido. Ele também replica os dados pela rede para ter um efeito mínimo durante uma falha.

Diferença entre Hadoop e HDFS

Definição

Hadoop é uma coleção de utilitários de software de código aberto que facilita o uso de uma rede de muitos computadores para resolver problemas que envolvem grandes quantidades de dados e computação. Em contraste, HDFS é um sistema de arquivos distribuído que armazena de forma confiável arquivos grandes em máquinas em um grande cluster. Portanto, esta é a principal diferença entre Hadoop e HDFS.

Uso

O Hadoop ajuda a gerenciar o armazenamento e processamento de dados de um grande conjunto de dados em execução em sistemas em cluster, enquanto o HDFS fornece acesso de alto desempenho aos dados em clusters do Hadoop. Portanto, esta é outra diferença entre Hadoop e HDFS.

Conclusão

A principal diferença entre o Hadoop e o HDFS é que o Hadoop é uma estrutura de código aberto que ajuda a armazenar, processar e analisar um grande volume de dados, enquanto o HDFS é o sistema de arquivos distribuído do Hadoop que fornece acesso de alto rendimento aos dados do aplicativo. Em resumo, HDFS é um módulo do Hadoop.

Referência:

1. “What Is Hadoop - Javatpoint.” Www.javatpoint.com, disponível aqui.2. “HDFS - Javatpoint.” Www.javatpoint.com, disponível aqui.

Cortesia de imagem:

1. “Apache Hadoop Elephant” da Intel Free Press (CC BY-SA 2.0) via Flickr2. “Hadoop-HighLevel hadoop architecture-640 × 460” Por Magnai17 - Trabalho próprio (CC BY-SA 4.0) via Commons Wikimedia