La différence entre le big data et le logiciel open source Hadoop est distincte et fondamentale. Le premier est un atout, souvent complexe et ambigu, tandis que le second est un programme qui atteint un ensemble de buts et d’objectifs pour gérer cet atout.
Le Big Data est simplement un vaste ensemble de données que les entreprises et d’autres parties rassemblent pour servir des objectifs et des opérations spécifiques. Le Big Data peut inclure de nombreux types de données différents dans de nombreux types de formats différents. Par exemple, les entreprises peuvent consacrer beaucoup de temps à collecter des milliers de données sur les achats au format monétaire, sur les identifiants des clients comme le nom ou le numéro de sécurité sociale, ou sur les informations sur les produits sous la forme de numéros de modèle, de numéros de vente ou de numéros d'inventaire. Tout cela, ou toute autre grande masse d’informations, peut être appelé big data. En règle générale, ils sont bruts et non triés jusqu'à ce qu'ils soient soumis à différents types d'outils et de manutentionnaires.
Hadoop est l'un des outils conçus pour gérer le Big Data. Hadoop et d'autres produits logiciels fonctionnent pour interpréter ou analyser les résultats des recherches Big Data grâce à des algorithmes et des méthodes propriétaires spécifiques. Hadoop est un programme open source sous licence Apache maintenu par une communauté mondiale d'utilisateurs. Il comprend divers composants principaux, notamment un ensemble de fonctions MapReduce et un système de fichiers distribués Hadoop (HDFS).
L'idée derrière MapReduce est que Hadoop peut d'abord cartographier un grand ensemble de données, puis effectuer une réduction sur ce contenu pour obtenir des résultats spécifiques. Une fonction de réduction peut être considérée comme une sorte de filtre pour les données brutes. Le système HDFS agit ensuite pour distribuer les données sur un réseau ou les migrer si nécessaire.
Les administrateurs de bases de données, les développeurs et autres peuvent utiliser les différentes fonctionnalités de Hadoop pour gérer le Big Data de différentes manières. Par exemple, Hadoop peut être utilisé pour poursuivre des stratégies de données telles que le clustering et le ciblage avec des données non uniformes, ou des données qui ne s'intègrent pas parfaitement dans un tableau traditionnel ou ne répondent pas bien à des requêtes simples.