Ero Hadoopin ja SQL n välillä

Termi 'Big Data' on yksi tämän päivän digitaaliajan kuumimmista buzz-sanoista. Jokaisella yrityksellä pienistä aloittavista yrityksistä suuriin yrityksiin on rahaa Big Data -palveluun. Yhtäkkiä näemme merkittävien suuntausten lähentymisen, jotka muuttavat alaa perusteellisesti, ja data räjähtää Internet-yhteyteen kytkettyjen laitteiden kasvavan määrän vuoksi. Big Data on tarkalleen missä avoimen lähdekoodin kehys Hadoop tulee kuvaan. Hadoop tarjoaa puitteet valtavien tietomäärien tallentamiselle ja noutamiselle käsittelyyn ja analyyttisiin tarkoituksiin. Mutta miten Hadoop eroaa muista tietokannan hallintajärjestelmistä, kuten SQL Server? Korostamme joitain keskeisiä eroja SQL: n ja Hadoopin välillä.

Mikä on Hadoop?

Hadoop on avoimen lähdekoodin hajautettu käsittelykehys, joka on suunniteltu vastaamaan verkkoyritysten tarpeita indeksoida ja käsitellä valtavia tietomääriä. Internet-yhteensopivien laitteiden lisääntyvän nousun ja seuraavan suuren kehityksen, sosiaalisen median, ansiosta. Google tarjoaa inspiraation Hadoop-nimellä tunnetulle kehitykselle. Se tarjoaa kehyksen, joka mahdollistaa suurten tietomäärien käsittelyn helpon saatavuuden ja datan lataamiseksi dynaamisesti.

Mikä on SQL?

SQL on ollut yleinen työkalu tietokannan tietojen käyttämiseen ja käsittelemiseen. SQ Server ei ole enää säännöllinen tietokannan hallintajärjestelmä, jota kehittäjät, tietokannan ylläpitäjät ja analyytikot käyttävät. Se on valtava ekosysteemi erotustyökaluja ja palveluita, jotka toimivat yhdessä tarjoamalla erittäin monimutkaisia ​​tietoalustojen hallintatehtäviä. Se on tosiasiallinen kieli transaktio- ja päätöksenteon tukijärjestelmille ja Business Intelligence -työkaluille pääsyyn mainoskyselyihin useille tietolähteille. Itse asiassa SQL Server käsittelee tietojen laadun ja johdonmukaisuuden valvontaa paljon paremmin kuin Hadoop.

Ero Hadoopin ja SQL: n välillä

Työkalu

- Hadoop on Apache Software Foundation -projekti ja avoimen lähdekoodin hajautettu prosessointiohjelmistokehys, jolla voidaan tallentaa ja käsitellä suurta dataa ja käyttää sovelluksia hyödykelaitteistoklustereissa. Hadoop tarjoaa puitteet, jotka mahdollistavat suurten tietomäärien käsittelyn helpon saatavuuden ja datan lataamiseksi dynaamisesti. SQL, lyhenne strukturoidusta kyselykielestä, puolestaan ​​on tosiasiallinen kieli tapahtumien ja päätöksenteon tukijärjestelmille ja Business Intelligence -työkaluille, joiden avulla voidaan käyttää ja kysyä erilaisia ​​tietoja eri lähteistä. SQL on ollut yleinen työkalu tietojen käyttämiseen, käsittelemiseen ja tallentamiseen tietokantaan.

Hadoopin ja SQL: n kehys

- Hadoop-ekosysteemin ytimessä on kaksi pääkomponenttia - Hadoop Distributed File System (HDFS) - hajautettu, skaalautuva ja kannettava tiedostojärjestelmä, joka on kirjoitettu Java-levylle erittäin suurten tietojoukkojen tallentamiseksi tietokoneiden klusterien yli; ja lähestymistapa Java-pohjaiseen hajautettuun käsittelyyn nimeltään MapReduce. SQL Server puolestaan ​​on relaatiotietokannan hallintajärjestelmä ja yksi maailman tehokkaimmista tietoalustoista, joita useat kaupalliset ja sisäiset tuotteet käyttävät kyselyyn, manipulointiin ja visualisointiin erilaisista tietolähteistä.

Tietotyyppi

- Hadoop on suunniteltu toimimaan minkä tahansa tietotyypin kanssa, olipa se sitten rakenteellinen, osittain jäsentämätön tai jäsentämätön, mikä tekee siitä erittäin joustavan työskennellä suurten tietojenkäsittelyjen yhteydessä. SQL puolestaan ​​on ohjelmointikieli, joka on erityisesti luotu hallitsemaan ja kysymään tietoja relaatiotietokannan hallintajärjestelmissä (RDBMS). Se perustuu RDBMS: n Entity-Relationship -malliin, joten se voi käsitellä vain jäsenneltyä tietoa. SQL: tä ei voida käyttää jäsentämättömiin tietoihin, koska ne eivät noudata tietomallia, jolla ei ole helposti tunnistettavaa rakennetta.

käsittely

- HDFS on hajautettu tiedostojärjestelmä, joka on suunniteltu tukemaan datan eräkäsittelyä. Tieto tarkoitetaan, että tiedot kerätään erissä ja jokainen erä lähetetään käsittelyä varten. Erä voi olla mikä tahansa päivästä minuuttiin. Koska se on suunniteltu eräkäsittelyyn, siinä ei ole satunnaisten lukujen tai kirjoitusten käsitettä. SQL Server päinvastoin kuin yleiskäyttöinen tietokantaalusta tukee reaaliaikaista tietojenkäsittelyä, mikä tarkoittaa, että tiedot virtautetaan lähettäjältä vastaanottajalle heti, kun ne tuotetaan lähdepäässä.

Hadoopin ja SQL: n suorituskyky

- Hadoopin arkkitehtuuri johtaa toisinaan impedanssien epäsuhta tietojen tallennuksen ja pääsyn välillä. Sillä on vähemmän rajoituksia tai validointeja tallentamiinsa tietoihin, eikä sillä ole samoja loppukäyttäjäominaisuuksia ja ekosysteemiä, jotka SQL on kehittänyt. SQL Server puolestaan ​​käsittelee tietojen laadun ja johdonmukaisuuden valvontaa paljon paremmin kuin Hadoop, mikä antaa sille mahdollisuuden hyödyntää SQL-pohjaisten tietojen analysointi- ja tietojen visualisointivälineiden ekosysteemiä. SQL: llä on kuitenkin myös joitain haittoja, joihin sisältyy skaalautuvuus käsitellä valtavia tietomääriä ja tuki löysästi muotoiltujen tietojen tallentamiselle.

Hadoop vs. SQL: vertailukaavio

Yhteenveto Hadoop vs. SQL

Hadoop on suosituin ja laajimmin hyväksytty Big Data -työkalu, joka on suunniteltu toimimaan minkä tahansa tietotyypin kanssa - jäsennellyn, jäsentämättömän tai osittain rakenteellisen. Mutta kun kyse on RDBMS: stä, SQL on ehkä tehokkain, muistissa oleva ja dynaaminen tietojen tallennus- ja hallintajärjestelmä. Nykyiset RDBMS-ratkaisut, kuten SQL-palvelimet, on kuitenkin tarkoitettu vain merkittävän tietomäärän hallintaan, mutta eivät strukturoimattomiin tai osittain jäsenneltyihin tietoihin, joilla on muuttuvat ominaisuudet. Kuten monilla alustoilla, Hadoopilla ja SQL Serverillä on molemmilla kohtuullinen osuus vahvuuksista ja heikkouksista. Käytä molempia yhdessä ja voit hyödyntää kummankin vahvuuksia lieventääksesi heikkouksia.