Bevezetés az Is Hadoop A adatbázisba:
A Hadoop nem adattárolás vagy relációs tárolás, hanem elsősorban hatalmas mennyiségű adattárház feldolgozására szolgál elosztott szerverekön. A fájlokat HDFS-ben (Hadoop elosztott fájlrendszer) tárolja, de nem tekinthető relációs adatbázisnak. A relatív adatbázisok az adatokat a pontos séma által felvázolt táblázatokban tárolják. A Hadoop strukturálatlan, félig strukturált és strukturált adatokat tárol, míg az ősi adatbázisok kizárólag a strukturált adatokat fogják tárolni. Hajlamosak vagyunk arra, hogy nem frissítjük / módosíthatjuk a HDFS adatait, amelyek a hagyományos hangegységet kimeríthetik. Vannak olyan elemek, mint a Hive, amely a HDFS primerjén működik, és lehetővé teszi a felhasználók számára, hogy kérdésessék az adatokat a HDFS-ben, SQL-szerű szintaxissal, HiveQL néven. Belsőleg a MapReduce-ot használja az eredmények indukálására.
Mi a Hadoop?
Ahogy a világ további adattárház-vezérelté válik, mint eddig valaha, jelentős kihívás lett az adatraktár robbantásának kezelésének módja. Az adattárház-kezelés ősi keretei jelenleg a mai adatkészletek nagy mennyiségére vonatkoznak. Szerencsére a legújabb technológiák gyorsan változó tájképe újradefiniálódik, azonban hajlamosak vagyunk az adatok szuper-masszív méretű kezelésére. A Hadoop Database nem egyfajta adat, inkább olyan szoftverrendszer, amely lehetővé teszi a tömeges párhuzamos számításokat. lehetővé teszi a kötött fajták NoSQL elosztott adatbázisai (például a HBase) használatát, amelyek lehetővé teszik, hogy az adatok kiszolgálók ezrei között terjedjenek ki, a teljesítmény nagyon csekély csökkenésével.
Mi a relációs adatbázis?
A hagyományos RDBMS (relációs adatbázis-kezelő rendszer) a tényleges szokás a menedzsmenthez az internet korában. Ugyanakkor az RDBMS-ről jelenleg azt gondolják, hogy hanyatló adattechnológia. Míg az adatok pontos megszervezése szörnyen „tiszta” tartja a raktárt, az rendkívül hatalmas köteteknél az adatok megfelelő felépítésének szükségessége valóban jelentős terhessé válik, és a teljesítmény csökkenésével jár, mivel a méret nagyobb lesz. Ezért az RDBMS-re általában nem felemelkedő válaszként gondolkodnak, hogy teljesítsék a „nagy” adatok igényét.
Mi lesz az RDBMS jövője Hadoopmal kapcsolatban?
A Hadoop nem cseréli az RDBMS-eket, pusztán kiegészíti őket, és lehetőséget ad az RDBMS-nek az előállított nagy mennyiségű adattárház bevitelére, valamint a kiválasztásuk és valódiság kezelésére, emellett egy HDFS tárolóplatform megadását egy sík kivitelű, amely adatokat tárol egy lapos kialakítás során. és egy sémát biztosít a szkenneléshez és az elemzéshez. hatalmas adatok evolúció, nem forradalom, így a Hadoop nem helyettesíti az RDBMS-t, mivel ezek érzékenyek a relatív és tranzakciós adatok kezelésére.
Melyik megközelítés a legjobb RDBMS vagy Hadoop?
Ez minden attól függ. mivel a hatalmas adatelemzésnek a versenyelőnyt okozó mélyebb betekintés előnyei valóban érvényesülnek, ezeket az éleket kizárólag azok a cégek teljesítik, amelyek kellő gondossággal járnak el annak biztosítása érdekében, hogy a nagy adatelemzés céljából a Hadoop áldozattá válása legjobban szolgálja vágyaikat. engedje meg, hogy megértsük, megkönnyítjük-e hatalmas adatplatform-összehasonlítását.
Variációk az Is Hadoop a adatbázis és a relációs adatbázis között:
Mint a Hadoop a Database, az ősi RDBMS nem használható, ha módszerrel jár, és túlméretezett mennyiségű adatot vagy csak hatalmas adatot tárol. Az alábbiakban bemutatunk néhány eltérést a Hadoop és az ősi RDBMS között.
-
Adatmennyiség
Az adatmennyiség azt sugallja, hogy a megőrzött és feldolgozott datarming mennyisége. Az RDBMS akkor magasabb, ha a datarming mennyisége alacsony (gigabájtban). Azonban ha az adatméret nagy, azaz Terabájtban és Petabájtban, az RDBMS nem adja le a szükséges eredményeket. Ezzel szemben a Hadoop magasabbra hat, ha az adatméret hatalmas. Ez egyszerűen egy módszert és sok datarmációt tárol elég hatékonyan a szokásos RDBMS-hez képest.
-
Építészet
Ha hajlamosak rámutatni a tervre, akkor a Hadoop a következő alapvető alkotóelemeket tartalmazza: HDFS (Hadoop elosztott fájlrendszer), Hadoop MapReduce (programozási modell a hatalmas adatkészletek módszeréhez) és Hadoop YARN (a számítógépes erőforrások számítógépes klaszterekben történő kezelésére szolgál) ). A hagyományos RDBMS olyan ACID tulajdonságokkal rendelkezik, amelyek atomi képesség, konzisztencia, izoláció és szilárdság.
-
áteresztőképesség
Az átviteli sebesség azt sugallja, hogy az adatkezelés teljes volumene kifejezetten az Ön ideje alatt feldolgozódik, tehát a legtöbb eredmény lesz. Az RDBMS nem képes jobb eredményt elérni, mint az Apache Hadoop Framework.
-
Adatok változatossága
Az adatok kiválasztása általában azt sugallja, hogy az adatkezelés milyen típusú. strukturált, félig strukturált és strukturálatlan lesz. A Hadoop rugalmasan alkalmazkodik egy módszerhez, és minden formátumot tárol, függetlenül attól, hogy strukturált, félig strukturált vagy nem strukturált. Ennek ellenére nagyon sok strukturálatlan adatot szeretne módszerezni.
-
Latencia-időszak
A Hadoop kimenete nagyobb, hatalmas adatkészletek kötegeivel gyorsan hozzáférhet, mint az ősi RDBMS-eknél, azonban az adatkészletből kiválasztott rekordok szörnyen gyorsan nem érhetők el. ezért állításuk szerint Hadoop alacsony késleltetéssel rendelkezik.
De az RDBMS viszonylag gyorsabban tudja kihozni az adatokat az adatkészletekből.
-
skálázhatóság
Az RDBMS függőleges számszerűsíthetőséget nyújt, amelyre további utalásként a gép „méretezését” hívják. Javasolja, hogy adjon hozzá további erőforrásokat vagy hardvert, például memóriát, hardvert a számítógép klaszterén belüli gépeken.
-
Adatfeldolgozás
Az Apache Hadoop támogatja az adatfeldolgozási technikákban alkalmazott OLAP-ot (Online Analytical Processing). Az OLAP borzasztóan fejlett lekérdezéseket és aggregációkat foglal magában. az adatfeldolgozási sebesség függ a datarming számától, amely sok órát vehet igénybe. Az adatstílus normalizálva van, kevesebb táblával. Az OLAP csillag sémákat használ.
-
Költség
A Hadoop lehet egy ingyenes és nyílt szoftverrendszer-keretrendszer, nem kell fizetnie, hogy megvásárolja a szoftverrendszer licencét. Míg az RDBMS egy engedélyezett szoftverrendszer lehet, addig fizetnie kell, hogy a teljes szoftverrendszer licencét megvásárolja.
Következtetés - A Hadoop adatbázis-e?
Az ellentétes platformon választott 1 platform egészen a legmegfelelőbb esetek és igények felhasználásához vezet. A Hadoop megszerezte a lábát a piacon annak érdekében, hogy a tároló mennyiségileg meghatározható legyen az RDBMS kezelésének rugalmassága szempontjából. együttesen számos olyan eset fordul elő, hogy a relatív modell erősségei tehát nem szükségesek. Ha nem szeretné például ACID tranzakciókat vagy OLAP támogatást, akkor valószínű, hogy használja a Hadoop szoftvert, egy kicsit csökkenti a teljes árat, és küzd meg a Hadoop Database erőteljes (de általában éretlen) lehetőségeivel. kínálat. Mivel a hatalmas adatok tovább növekednek a növekedési pályán, kevés kérdés, hogy ezek az innovatív megközelítések - NoSQL adattervezést és Hadoop szoftver rendszert használva - központi szerepet töltenek be annak lehetővé tétele érdekében, hogy a cégek teljes potenciállal rendelkezzenek az adatokkal.
Ajánlott cikk
Ez egy útmutató az Is Hadoop adatbázisához. Itt tárgyaljuk az RDBMS jövőjét a Hadoop kapcsán, valamint a Hadoop adatbázis és az RDBMS közötti variációkat. A következő cikkeket is megnézheti további információkért:
- A Big Data adatbázis?
- Felhő-számítógépes virtualizáció?
- A MongoDB nyílt forráskódú
- A MongoDB NoSQL
- A Hadoop alkalmazásai és jellemzői