Különbség a Hadoop és az SQL között
A szociális média, például a Facebook, a Twitter és az Instagram által másodpercenként előállított hatalmas adatok előkészítették az utat a Hadoop / Big Data Ecosystem fejlesztéséhez. A „3V” kifejezés, amely a hangerőre, a sebességre és a valóságosságra utal, meghatározza a Hadoop fontosságát a streaming adatok kezelésében. Manapság az adatok több forrásból származnak, amelyeket különféle célokra kell integrálni, például a jelentéstételhez, az adatelemzéshez és a kutatáshoz, valamint az adatok központosított tárolásához. Amikor ezt megtesszük, számos kérdés merül fel a hagyományos megközelítésekkel, például a tér, a hozzáférés, az integritás, a szerkezet és a sávszélesség szempontjából. Mindezeknek a kérdéseknek a kezelésére a Hadoop olyan keretet biztosít, amely lehetővé teszi az adatok hatalmas méretű feldolgozását, az egyszerű hozzáférést, a magas rendelkezésre állást és az adatok dinamikus betöltését. Elosztott fájlrendszer-keretrendszerrel (HDFS) rendelkezik az adatok és a beépített lekérdezés-feldolgozó tárolására, melynek neve „Map Reduce” a HDFS-ben tárolt adatok elemzésére és feldolgozására.
HEAD HEAD összehasonlítása a Hadoop Vs SQL között
Az alábbiakban bemutatjuk a 6 legfontosabb különbséget a Hadoop Vs SQL között
Főbb különbségek a Hadoop Vs SQL között
Az alábbiakban a Hadoop és az SQL közötti különbség a következő
- Séma a WRITE Vs olvasással
Általában egy hagyományos adatbázisban, az adatok betöltése / az egyik adatbázisból a másikba történő migrálás során az írási megközelítés sémáját követi. Ez az adatbetöltési folyamatot felgyorsítja / megszakítja, és a rekordok elutasítását eredményezi a forrás- és a céltáblák szerkezetének eltérése miatt, míg a Hadoop rendszerben az összes adatot a HDFS tárolja, az adatok pedig központosítottak.
A Hadoop keretrendszert elsősorban az Data Analytics folyamathoz használják. Így támogatja mind a három adatkategóriát, azaz a strukturált, félig strukturált és nem strukturált adatokat, és lehetővé teszi az Séma az olvasási megközelítést.
- A strukturált adatoknak van egy határozott formátumuk. pl .: XML fájl.
- A félszerkezetek adatai lazabbak; Lehet, hogy nincs sémája. g .: Táblázat
- A nem strukturált adatoknak nincs konkrét felépítése vagy sémája. Pl .: egyszerű szöveg vagy kép.
A Hadoop hatékonyan működik a strukturálatlan adatokkal, mivel képes feldolgozni az adatokat a feldolgozási idő alatt.
| Megközelítés | Előny | Hátrány |
| Séma írásra | · Előre meghatározott struktúrák
· Gyorsabb olvasás. Pl .: Hagyományos RDBMS. | Lassú adatterhelés
Magas késés |
| Séma olvasás közben | · Dinamikus felépítés
· Gyors írás és olvasás. Pl .: Hadoop | Gyors adatbetöltés
Alacsony késleltetés |
Táblázat : A WRITE VS séma a READ oldalon.
- Skálázhatóság és költségek
A Hadoop Framework célja nagy mennyiségű adat feldolgozása. Ha az adatok mérete növekszik, számos további erőforrás, például az adatcsomópont, nagyon egyszerűen hozzáadható a fürthez, mint a statikus memóriaelosztás hagyományos megközelítése. Az idő és a költségkeret viszonylag nagyon kevesebb a végrehajtásukhoz, és a Hadoop biztosítja az Adatok Helyét is, ahol az adatok elérhetővé válnak a feladatot végrehajtó csomópontban.
- HIBATŰRÉS
A hagyományos RDBMS-ben, amikor az adatok elvesznek korrupció vagy bármilyen hálózati probléma miatt, több idő, költség és erőforrás igényel az elveszített adatok visszaszolgáltatására. De a Hadoop rendelkezik egy olyan mechanizmussal, ahol az adatoknak legalább három szintű replikációs tényezőjük van a HDFS-ben tárolt adatokhoz. Ha az egyik adatot tároló adatcsomópont megbukik, akkor az adatokat könnyen el lehet vonni más, magas rendelkezésre állású adatforrásból. Ezért az adatokat könnyen elérhetővé teszi a felhasználó számára, bármilyen hibától függetlenül.
- FUNKCIÓS PROGRAMOZÁS
A Hadoop támogatja a funkcionális programozás írását olyan nyelveken, mint a java, a scala és a python. Minden olyan alkalmazáshoz, amelyhez további funkciók szükségesek, az UDF –A felhasználó által definiált funkciók HDFS-be történő regisztrálásával megvalósítható. Az RDBMS-ben nincs lehetőség az UDF írására, és ez megnöveli az SQL írásának bonyolultságát. Ezenkívül a HDFS-ben tárolt adatokhoz a Hadoop összes ökoszisztémája hozzáférhet, mint például a kaptár, a sertés, a Sqoop és a HBase. Tehát, ha az UDF meg van írva, akkor a fent említett alkalmazások bármelyikében használható. Növeli a rendszer teljesítményét és támogathatóságát.
- OPTIMALIZÁLÁS
A Hadoop az adatokat HDFS-ben és folyamatban tárolja, bár a Map Reduce segítségével óriási optimalizálási technikákkal. Az adatkezeléshez használt legnépszerűbb technikák a tárolt adatok particionálása és vödröfése. A particionálás az adatok HDFS-ben való tárolásának megközelítése az adatok felosztásával a particionáláshoz említett oszlop alapján. Amikor az adatokat befecskendezik vagy betöltik a HDFS-be, azonosítja a partíció oszlopot, és az adatokat az érintett partíció könyvtárba tolja. Tehát a lekérdezés az eredményhalmazt hozza le az adatok közvetlenül a partícionált könyvtárból való letöltésével. Ez csökkenti az egész asztal letapogatását, javítja a válaszidőt és elkerüli a késleltetést.
Egy másik megközelítést az adatok csoportosítása neveznek. Ez lehetővé teszi az elemző számára az adatok egyszerű elosztását az adatcsomópontok között. Minden csomópont azonos számú adatot oszt el. A vödöroszlopot úgy választják meg, hogy a legkevesebb kardinalitás legyen.
Ezek a megközelítések nem érhetők el az SQL hagyományos módszerében.
- ADATTÍPUS
Hagyományos megközelítésben a támogatott adattípus nagyon korlátozott. Csak a strukturált adatokat támogatja. Így maga az adat séma megtisztítása és formázása több időt vesz igénybe. De a Hadoop olyan összetett adattípusokat támogat, mint a Array, a Struct és a Map. Ez ösztönzi a különféle adatkészletek használatát az adatbetöltéshez. Például: az XML-adatok betölthetők az adatok komplex adattípust tartalmazó XML-elemekkel történő meghatározásával.
- ADATTÖMÖRÍTÉS
Nagyon kevésbé van beépített tömörítési technika a hagyományos adatbázis-rendszerhez. A Hadoop keretrendszerben azonban sok tömörítési technika létezik, mint például a gzib, bzip2, LZO és a szellemes. Az alapértelmezett tömörítési mód LZ4. Még az asztalokat is lehet tömöríteni olyan tömörítési technikákkal, mint a Parquet, ORC. A tömörítési technikák segítenek abban, hogy a táblák nagyon kevesebb helyet foglaljanak el, ami növeli az átviteli sebességet és a lekérdezés gyorsabb végrehajtását.
Hadoop Vs SQL összehasonlító táblázat
| Jellemzők | Hagyományos SQL | Hadoop |
| Adat mérete | gigabájt | petabájt |
| Hozzáférés | Interaktív és kötegelt | batch |
| Frissítés | Olvasás és írás - többször is | Írjon egyszer, olvassa el többször |
| Szerkezet | Statikus séma | Dinamikus séma |
| Sértetlenség | Magas | Alacsony |
| skálázás | Nem-lineáris | Lineáris |
Táblázat : A hagyományos Hadoop és az SQL Framework összehasonlítása.
Következtetés - Hadoop Vs SQL
Összességében a Hadoop a hagyományos SQL elõtt halad a költség, idõ, teljesítmény, megbízhatóság, támogathatóság és az adatoknak a nagyon nagy felhasználói csoport számára való elérhetõsége szempontjából. A napi generált óriási mennyiségű adat hatékony kezelése érdekében a Hadoop keretrendszer elősegíti a központosított helyen történő időben történő rögzítést, tárolást, feldolgozást, szűrést és végül a benne tárolást.
Ajánlott cikk
- Hadoop vs Hive - derítse ki a legjobb különbségeket
- Ismerje meg a 10 hasznos különbséget a Hadoop és a Redshift között
- HADOOP vs RDBMS | Ismerje meg a 12 hasznos különbséget
- Apache Hadoop vs Apache Spark | A tíz legjobb összehasonlítás, amit tudnod kell!
- Hadoop vs Spark: Jellemzők