Különbség a HADOOP és az RDBMS között
A Hadoop szoftverkeret nagyon jól strukturált, félig strukturált és nem strukturált adatok. Ez támogatja a valósidejű különféle formátumokat is, például XML, JSON és szöveges alapú lapos fájlformátumokat. Az RDBMS hatékonyan működik, ha van egy entitás-kapcsolati folyamat, amelyet tökéletesen definiálnak, ezért az adatbázis séma vagy struktúra növekedhet, és egyébként nem kezelhető. Vagyis egy RDBMS jól működik a strukturált adatokkal. A Hadoop jó választás lehet olyan környezetben, amikor nagy adatfeldolgozásra van szükség, amelyen a feldolgozandó adatoknak nincs megbízható kapcsolata.
Mi a Hadoop?
A Hadoop alapvetően egy nyílt forrású infrastruktúra szoftverkeret, amely hatalmas mennyiségű adat, azaz a Big Data elosztott tárolását és feldolgozását teszi lehetővé. Ez egy klaszterrendszer, amely Master-Slave Architectureként működik. Ezért egy ilyen architektúrával a nagy adatok párhuzamosan tárolhatók és feldolgozhatók. Különböző típusú adatok elemezhetők, strukturálhatók (táblázatok), strukturálatlanok (naplók, e-mail szöveg, blogszöveg) és félig strukturáltak (médiafájlok metaadatai, XML, HTML).
A Hadoop alkotóelemei
- HDFS: Hadoop elosztott fájlrendszer. A Google közzétette a GFS-dokumentumot, amely alapján kidolgozták a HDFS-t. Azt állítja, hogy a fájlok blokkokra vannak bontva, és csomópontokban tárolódnak az elosztott architektúra felett. Doug Cutting és a Yahoo! a GFS modell visszafejlesztése és egy párhuzamos Hadoop elosztott fájlrendszer (HDFS) építése
- Fonal: Még egy erőforrás-egyeztetőt használ a feladatok ütemezéséhez és kezeli a fürtöt. A Hadoop 2-ben mutatták be.
- Térképcsökkentés: Ez egy olyan keret, amely segít a Java programoknak az adatok párhuzamos kiszámításában kulcs-érték pár használatával. A Térkép veszi a bemeneti adatokat és konvertálja azokat olyan adatkészletre, amely kiszámítható a kulcsérték párban. A Map kimenetet a redukciós feladat felhasználja, majd a reduktor kimenete adja a kívánt eredményt.
- Hadoop Common: Ezeket a Java könyvtárakat a Hadoop elindításához használják, és más Hadoop modulok is használják.
Mi az RDBMS?
Az RDBMS a relációs adatbázis-kezelő rendszert jelenti. Ez egy adatbázis-rendszer, amely az Edgar F. Codd által 1970-ben megadott relációs modellre épül. Az adatbázis-kezelő szoftver, például az Oracle szerver, a My SQL és az IBM DB2, a relációs adatbázis-kezelési rendszeren alapul.
Az RDBMS-ben ábrázolt adatok sorok vagy sablonok formájában vannak. Ez a táblázat alapvetően kapcsolódó adatobjektumok gyűjteménye, oszlopokból és sorokból áll. A normalizálás döntő szerepet játszik az RDBMS-ben. Ez a táblák csoportját tartalmazza, az egyes táblák tartalmazzák az elsődleges kulcsot.
Az RDBMS alkotóelemei
asztalok
Az RDBMS-ben a táblázat egy rekord, amelyet függőlegesen, valamint vízszintesen rács formában tárolnak. Ez egy mezőkészletből áll, mint például az adat neve, címe és terméke.
sorok
Az egyes táblák sorai vízszintes értékeket képviselnek.
Oszlopok
A táblázat oszlopait vízszintesen tárolják, minden oszlop az adatmezőt jelöli.
Kulcsok
Az egyes adatsorok azonosító címkék.
A Hadoop és az RDBMS eltérő fogalmakkal rendelkezik az adatok / információk tárolására, feldolgozására és visszakeresésére. A Hadoop új a piacon, de az RDBMS kb. 50 éves. Az idő múlásával az adatok egyre exponenciálisan növekednek, és növekszik az adatok elemzésének és jelentésének egyre növekvő igénye.
A hatalmas mennyiségű adat tárolása és feldolgozása ésszerű időn belül létfontosságúvá válik a jelenlegi iparágakban. Az RDBMS jobban alkalmazható relációs adatokhoz, mivel táblákon működik. A relációs adatbázis fő jellemzője az a képesség, hogy táblákat használjon az adatok tárolására bizonyos adatkapcsolatok fenntartása és érvényesítése közben.
Az alábbiakban a HADOOP és az RDBMS közötti infographics található
Kulcsfontosságú különbség a HADOOP és az RDBMS között
Az RDBMS jól működik a strukturált adatokkal. A Hadoop jó választás lehet olyan környezetben, amikor nagy adatfeldolgozásra van szükség, amelyen a feldolgozandó adatoknak nincs megbízható kapcsolata. Ha az adatok mérete túl nagy az összetett feldolgozáshoz és tároláshoz, vagy az adatok közötti kapcsolatokat nem könnyű meghatározni, akkor nehéz lesz a kinyert információt koherens kapcsolattal rendelkező RDBMS-ben elmenteni. A Hadoop szoftverkeret nagyon jól strukturált, félig strukturált és nem strukturált adatok. Az RDBMS adatbázis-technológia nagyon bevált, következetes, érett és a világ legjobb vállalatainak által támogatott. Jól működik az adatleírásokkal, például adattípusokkal, az adatok közötti kapcsolatokkal, korlátozásokkal stb. Ez tehát megfelelőbb az online tranzakció-feldolgozáshoz (OLTP).
Milyen jövője lesz az RDBMS-nek a Bigdata és a Hadoop-hoz képest? Gondolod, hogy az RDBMS-t hamarosan eltörlik?
„Az RDBMS és a Hadoop között jelenleg nincs kapcsolat - ezek egymást kiegészítik. Nem szól a rip-ről és helyettesíti: nem az RDBMS-től vagy az MPP-től fogjuk megszabadulni, hanem inkább a megfelelő eszközt használjuk a megfelelő feladathoz - és ezt nagymértékben vezessen az ár. ”- mondta Alisdair Anderson a Hadoop csúcstalálkozón. .
A fej és a fej összehasonlítása a HADOOP és az RDBMS között
| Funkció | RDBMS | Hadoop |
| Adatok változatossága | Főként strukturált adatokra. | Strukturált, félig strukturált és strukturálatlan adatokhoz használható |
| Adattárolás | Átlagos méret (GBS) | Használja nagy adatkészlethez (Tbs és Pbs) |
| lekérdezése | SQL nyelv | HQL (Hive Query Language) |
| Séma | Írásra kötelező (statikus séma) | Olvasáskor kötelező (dinamikus séma) |
| Sebesség | Az olvasás gyors | Mindkét olvasás és írás gyors |
| Költség | Engedély | Ingyenes |
| Használja az esetet | OLTP (Online tranzakció-feldolgozás) | Analytics (audio, video, naplók stb.), Adatkeresés |
| Adatobjektumok | Relációs táblákon dolgozik | Működik a kulcs / érték páron |
| áteresztőképesség | Alacsony | Magas |
| skálázhatóság | Függőleges | Vízszintes |
| Hardver profil | Csúcskategóriás szerverek | Áru- / közmű hardver |
| Sértetlenség | Magas (ACID) | Alacsony |
Következtetés - HADOOP vs RDBMS
A fenti összehasonlítás során megtudtuk, hogy a HADOOP a legjobb módszer a nagy adatok kezelésére az RDBMS-hez képest. Napról napra növekszik a felhasznált adatok száma, és ezért egy ilyen hatalmas mennyiségű adat kezelésének jobb módja válik hektikus feladattá. A nagy adatok elemzése és tárolása csak a Hadoop ökoszisztéma segítségével kényelmes, mint a hagyományos RDBMS. A Hadoop egy széles körű, nyílt forrású szoftverkeret, amely a skálázható, elosztott, adatigényes számítástechnika számára készül. Ez a keret felosztja a nagy adatokat kisebb párhuzamosítható adatkészletekbe, és kezeli az ütemezést, az egyes részeket egy közbenső értékre térképezi, hibatűrő, megbízható, és ezer csomópontot és petatabitett támogat, jelenleg fejlesztési, előállítási és tesztelési környezetben és megvalósításban használt opciók.
Ajánlott cikkek:
- Csomópont JS vs Java különbségek
- Tudja meg a különbségeket a Java vs Node JS között
- Hogyan lehet feltörni a Hadoop fejlesztői interjút?
- Hadoop vs Apache Spark - Érdekes dolgok, amelyeket tudnod kell
- Miért az innováció a nagy adatok kritikus szempontja?
- Szeretne tudni a Hadoop vs Spark-ról