Razlika između Hadoopa i SQL-a

Izraz "Veliki podaci" jedna je od najzanimljivijih riječi u današnjoj digitalnoj eri. Svaka tvrtka u rasponu od malih startupa do velikih poduzeća ima novca za Big Data. Iznenada primjećujemo konvergenciju značajnih trendova koji u osnovi preobražavaju industriju i dolazi do eksplozije podataka zbog sve većeg broja uređaja povezanih s Internetom. Veliki podaci upravo su tamo gdje dolazi do otvorenog okvira Hadoop. Hadoop pruža okvir za pohranu i dohvaćanje ogromnih količina podataka za potrebe obrade i analize. Ali kako se Hadoop išta razlikuje od ostalih sustava za upravljanje bazama podataka, kao što je SQL Server? Izdvajamo neke ključne razlike između SQL-a i Hadoopa.

Što je Hadoop?

Hadoop je open-source distribuirani okvir za obradu dizajniran da zadovolji potrebe web kompanija za indeksiranjem i obradom ogromnih količina podataka, ljubaznošću zbog sve većeg porasta uređaja s internetskim mogućnostima i sljedeće velike evolucije nazvane društveni mediji. Google pruža inspiraciju za razvoj koji je postao poznat pod nazivom Hadoop. Pruža okvir koji omogućava obradu ogromnih količina podataka kako bi se omogućio lak pristup i dinamično učitavanje podataka.

Što je SQL?

SQL je sveprisutni alat za pristup i manipuliranje podacima u bazi podataka. SQ Server više nije uobičajeni sustav za upravljanje bazama podataka koji koriste programeri i administratori baza podataka i analitičari. To je ogroman ekosustav alata i usluga za razlike koji zajedno djeluju na pružanju vrlo složenih zadataka upravljanja platformom podataka. To je de facto jezik za transakcijske sustave i sustave za podršku odlučivanju i alate Business Intelligence za pristup upitu oglasa različitim izvorima podataka. U stvari, SQL Server upravlja kvalitetnijom i dosljednošću podataka puno bolje nego Hadoop.

Razlika između Hadoopa i SQL-a

alat

- Hadoop je projekt Apache Software Foundation i okvir distribuiranog softvera za obradu otvorenog koda za pohranu i obradu ogromnog priliva podataka i pokretanje aplikacija na klasterima robnog hardvera. Hadoop pruža okvir koji omogućava obradu ogromnih količina podataka kako bi se omogućio lak pristup i dinamično učitavanje podataka. SQL, s druge strane, kratki za strukturirani jezik upita, de facto je jezik za transakcijske sustave i sustave za podršku odlučivanju i alate Business Intelligence za pristup i ispitivanje različitih podataka iz različitih izvora. SQL je sveprisutni alat za pristup, manipuliranje i pohranu podataka u bazu podataka.

Okvir Hadoopa i SQL

- U srcu ekosustava Hadoop su dvije glavne komponente - Hadoop distribuirani datotečni sustav (HDFS) - distribuirani, skalabilni i prijenosni datotečni sustav napisan na Javi za pohranu vrlo velikih skupova podataka u klasterima računala; i pristup distribuiranoj obradi temeljenoj na Javi zvanoj MapReduce. SQL Server je, s druge strane, relacijski sustav za upravljanje bazama podataka i jedna od najmoćnijih svjetskih podatkovnih platformi koje brojni komercijalni i interni proizvodi koriste za ispitivanje, manipulaciju i vizualizaciju različitih izvora podataka..

Vrsta podataka

- Hadoop je dizajniran za rad s bilo kojom vrstom podataka, bilo strukturiranim, polustrukturiranim ili nestrukturiranim, što ga čini vrlo fleksibilnim za rad kada je u pitanju velika obrada podataka. SQL, s druge strane, programski je jezik posebno stvoren za upravljanje i upite podataka u sustavima za upravljanje relacijskim bazama podataka (RDBMS). Temelji se na modelu odnosa između entiteta i RDBMS-a tako da može obraditi samo strukturirane podatke. SQL se ne može koristiti za nestrukturirane podatke jer nisu u skladu s modelom podataka bez lako prepoznatljive strukture.

Obrada

- HDFS je distribuirani datotečni sustav dizajniran za podršku serijske obrade podataka, što znači da se podaci prikupljaju u serijama i svaka se skupina šalje na obradu. Šarža može biti bilo što, od jednog dana do jedne minute. Budući da je dizajniran za skupnu obradu, nema koncept slučajnih čitanja ili pisanja. SQL Server, naprotiv, kao platforma baze podataka opće namjene, podržava obradu podataka u stvarnom vremenu, što znači da se podaci prenose od pošiljatelja do prijemnika čim se proizvedu na kraju izvora.

Izvedba Hadoopa i SQL-a

- Hadoop arhitektura ponekad dovodi do neusklađenosti impedancije između pohrane i pristupa podataka. Ima manje ograničenja ili potvrda na podatke koje pohranjuje, a nema iste mogućnosti krajnjeg korisnika i ekosustav kakav je razvio SQL. SQL Server, s druge strane, upravlja s provođenjem kvalitete i dosljednosti podataka puno bolje od Hadoopa koji mu omogućuje da iskoristi ekosustav analize podataka i alata za vizualizaciju podataka temeljenih na SQL-u. Međutim, SQL ima i neke nedostatke, što uključuje skalabilnost za rukovanje ogromnim količinama podataka i podršku za pohranu slabo formatiranih podataka..

Hadoop vs. SQL: Usporedni grafikon

Sažetak Hadoopa i SQL-a

Hadoop je najpoželjniji i široko prihvaćen alat Big Data dizajniran za rad s bilo kojom vrstom podataka - strukturiranom, nestrukturiranom ili polustrukturiranom. Ali kad je riječ o RDBMS-u, SQL je možda najmoćniji, memorijski i dinamički sustav za pohranu i upravljanje podacima. Međutim, postojeća RDBMS rješenja poput SQL poslužitelja namijenjena su samo za upravljanje značajnom količinom podataka, ali ne i za nestrukturirane ili polustrukturirane podatke s varijabilnim atributima. Kao i kod mnogih platformi, i Hadoop i SQL Server imaju priličan udio prednosti i slabosti. Upotrijebite ih oboje zajedno i možete iskoristiti prednosti svakog dok ublažavate slabosti.