Rozdiel medzi Hadoop a SQL

Termín „veľké dáta“ je jedným z najhorúcejších hesiel v dnešnej digitálnej ére. Každá spoločnosť od malých začínajúcich spoločností až po veľké podniky má peniaze na veľké dáta. Zrazu vidíme zbližovanie významných trendov, ktoré zásadne menia odvetvie a dochádza k explózii údajov z dôvodu zvyšujúceho sa počtu zariadení pripojených na internet. Big Data je presne tým miestom, na ktoré prichádza Hadoop s otvoreným zdrojom. Hadoop poskytuje rámec na ukladanie a získavanie obrovského množstva údajov na účely spracovania a analýzy. Ale ako sa Hadoop líši od iných systémov správy databáz, ako je napríklad SQL Server? Zdôrazňujeme niektoré kľúčové rozdiely medzi SQL a Hadoop.

Čo je Hadoop?

Hadoop je open-source distribuovaný procesný rámec navrhnutý tak, aby vyhovoval potrebám webových spoločností na indexovanie a spracovanie veľkého množstva údajov, so zvýšením nárastu zariadení s internetovým pripojením a ďalšieho veľkého vývoja nazývaného sociálne médiá. Google poskytuje inšpiráciu pre vývoj, ktorý sa stal známy ako Hadoop. Poskytuje rámec, ktorý umožňuje spracovanie obrovských objemov údajov, aby sa zabezpečil ľahký prístup a dynamické načítanie údajov.

Čo je to SQL?

SQL je všadeprítomný nástroj na prístup a manipuláciu s údajmi v databáze. SQ Server už nie je pravidelný systém správy databáz, ktorý používajú vývojári a správcovia databáz a analytici. Je to obrovský ekosystém rôznych nástrojov a služieb, ktoré spolupracujú pri poskytovaní veľmi zložitých úloh správy dátovej platformy. Je to de facto jazyk pre systémy na podporu transakcií a rozhodnutí a nástroje Business Intelligence na prístup k reklamným dotazom k rôznym zdrojom údajov. SQL Server v skutočnosti vynucuje vynucovanie kvality a konzistentnosti údajov oveľa lepšie ako Hadoop.

Rozdiel medzi Hadoop a SQL

náradie

- Hadoop je projekt nadácie Apache Software Foundation a open-source distribuovaný procesný softvérový rámec pre ukladanie a spracovanie masívneho prílivu dát a spúšťanie aplikácií na klastroch komoditného hardvéru. Hadoop poskytuje rámec, ktorý umožňuje spracovanie obrovských objemov údajov, aby sa zabezpečil ľahký prístup a dynamické načítanie údajov. Na druhej strane SQL, skratka pre Structured Query Language, je de facto jazykom pre systémy na podporu transakcií a rozhodovania a nástroje Business Intelligence na prístup k rôznym údajom z rôznych zdrojov a na ich dopytovanie. SQL je všadeprítomný nástroj na prístup, manipuláciu a ukladanie údajov do databázy.

Rámec Hadoop verzus SQL

- Jadrom ekosystému Hadoop sú dve primárne komponenty - distribuovaný súborový systém Hadoop (HDFS) - distribuovaný, škálovateľný a prenosný systém súborov napísaný v Jave na ukladanie veľmi veľkých množín údajov v klastroch počítačov; a prístup k distribuovanému spracovaniu založenému na Java s názvom MapReduce. SQL Server, na druhej strane, je systém správy relačných databáz a jedna z najvýkonnejších dátových platforiem na svete, ktoré používa množstvo komerčných a interných produktov na vyhľadávanie, manipuláciu a vizualizáciu rôznych zdrojov údajov..

Dátový typ

- Hadoop je navrhnutý tak, aby pracoval s akýmkoľvek typom dát, či už je štruktúrovaný, pološtrukturovaný alebo neštruktúrovaný, takže je veľmi flexibilné s ním pracovať, pokiaľ ide o spracovanie veľkých dát. Na druhej strane, SQL je programovací jazyk špeciálne vytvorený na správu a dotazovanie údajov v systémoch správy relačných databáz (RDBMS). Je založený na modeli entita-vzťah RDBMS, takže môže spracovávať iba štruktúrované údaje. SQL nemôže byť použitý pre neštruktúrované údaje, pretože nie sú v súlade s dátovým modelom bez ľahko identifikovateľnej štruktúry.

spracovanie

- HDFS je distribuovaný súborový systém určený na podporu dávkového spracovania údajov, čo znamená, že údaje sa zhromažďujú v dávkach a každá dávka sa odosiela na spracovanie. Dávka môže byť od jedného dňa do jednej minúty. Pretože je určený na dávkové spracovanie, nemá koncept náhodných čítaní alebo zápisov. SQL Server naopak, ako univerzálna databázová platforma, podporuje spracovanie údajov v reálnom čase, čo znamená, že dáta sa prenášajú z odosielateľa do prijímača hneď, ako sa vytvoria na zdrojovom konci..

Výkon Hadoop a SQL

- Architektúra Hadoopu niekedy vedie k nesúladu impedancie medzi ukladaním údajov a prístupom k údajom. Má menej obmedzení alebo overení údajov, ktoré uchováva, a nemá rovnaké možnosti koncových používateľov a ekosystém, aký vyvinul SQL. SQL Server, na druhej strane, zvláda presadzovanie kvality a konzistentnosti údajov oveľa lepšie ako Hadoop, čo mu umožňuje využívať ekosystém nástrojov na analýzu a vizualizáciu údajov založených na SQL. SQL však má aj určité nevýhody, ktoré zahŕňajú škálovateľnosť na zvládnutie veľkého množstva údajov a podporu ukladania voľne formátovaných údajov..

Hadoop vs. SQL: porovnávacia tabuľka

Zhrnutie Hadoop verzus SQL

Hadoop je najobľúbenejší a široko akceptovaný nástroj Big Data určený pre prácu s akýmkoľvek typom dát - štruktúrovaným, neštruktúrovaným alebo pološtrukturovaným. Pokiaľ však ide o RDBMS, SQL je pravdepodobne najvýkonnejším systémom na uchovávanie a správu údajov v pamäti a dynamickým spôsobom. Existujúce riešenia RDBMS, ako napríklad SQL servery, však slúžia iba na správu značného objemu údajov, ale nie na neštruktúrované alebo čiastočne štruktúrované údaje s variabilnými atribútmi. Rovnako ako u mnohých platforiem, aj Hadoop a SQL Server majú spravodlivý podiel na silných a slabých stránkach. Použite ich obidva spolu a môžete využiť silné stránky každého z nich pri zmierňovaní slabých stránok.