Különbség az SQL és a Hadoop között
A Hadoop egy nagy adatökoszisztéma, amelyet adattípusok tárolására, feldolgozására és bányászására használnak. A Hadoop sokféle probléma megoldására használható. Ez önmagában egy teljes technológiai verem. A Hadoop tetején számos további keret és platform létezik, amelyek olyan technikai kérdésekkel foglalkoznak, mint például az adatgyűjtés, az adattárolás, az adatfeldolgozás, a naplókarbantartás, a fejlett elemzés stb. Az SQL egy lekérdezési nyelv, amelyet tárolásra, feldolgozásra és minták kivonása a relációs adatbázisokban tárolt adatokból. Az adatokat itt táblázatok formájában tárolják. Csak strukturált adatok esetén működik.
Az SQL és a Hadoop összehasonlítása fejről fejre (Infographics)
Az alábbiakban bemutatjuk az első 17 különbséget az SQL és a Hadoop között 
Főbb különbségek az SQL és a Hadoop között
Mind az SQL, mind a Hadoop népszerű választás a piacon; beszéljünk az SQL és a Hadoop közötti legnagyobb különbségről:
- Fent láttuk az SQL és a Hadoop kulcsfontosságú összehasonlítását. Ezekkel az állításokkal megérthetjük, hogy ez a kettő egyedi rendszer, amelyet speciális igényekre terveztek, és egyedi célokra használják.
- Míg a Hadoop a funkcionalitás és az alkalmazások széles skáláját kínálja, addig az SQL inkább a Hadoopot dicséri, mint versenyez vele. Például a HIVE, amely a Hadoop független összetevője, nagyon hasonló az SQL-hez. A Hive használatával az SQL-hez hasonló szintaxiseket írhatunk adatmanipulációk elvégzésére, de a HIVE tervezése, működése és szándéka elvben eltér az SQL-től.
- Az SQL és a Hadoop közötti megértés legfontosabb különbsége az, hogy az SQL nagyon korlátozott típusú adatokat képes kezelni, azaz a relációs adatok feldolgozásának sebessége nagyon lassúvá válik, ha több millió rekordot kell egyszerre manipulálni, míg a Hadoop kifejezetten ennek kezelésére készült. csak a probléma.
- Hadoopban hatalmas támogatás és kutatás zajlik, minden nap új technológiai verem jön ezen az udvaron, az emberek a hagyományos relációs adatbázisrendszereikről a Hadoop alapú nagyadat-infrastruktúra felé vándorolnak. Az ilyen előrelépések csak fényesebb utat nyitnak a jövő számára a Hadoop számára, amellyel jelenleg csak kevés utazik.
SQL vs Hadoop összehasonlító táblázat
Az SQL vs Hadoop elsődleges összehasonlítását az alábbiakban tárgyaljuk:
|
Hadoop |
SQL |
| Fel lehet használni az adatok tárolására, feldolgozására, lekérdezésére és minták kivonására széles formátumban. | Csak relációs adatbázis formátumban tárolt adatok tárolására, feldolgozására, lekérdezésére és minta-kitermelésére használható. |
| Jól működik a strukturált és nem strukturált adatok esetén. | Csak strukturált adatok esetén működik. |
| Számos technológiai halom tetejére tehet rá, mindegyik egy-egy adott feladatot elvégzi, például HDFS, AVRO, Pig, HBase stb. | Az SQL egy lekérdezési nyelv, amelynek specifikus szintaxisa és sémája van a dolgok megkerüléséhez. |
| Az adatok tárolhatók kulcs-érték párok, táblák, hash-térkép stb. Formájában. | Az adatokat csak táblák formájában tárolják. |
| Támogatja a NoSQL típusú adatszerkezeteket, oszlopos adatszerkezeteket stb., Mint például a MongoDB | Az ACID ingatlanán működik. |
| Naplózási adatok, valós idejű adatok, képek, videók, érzékelők és egyéb adatok tárolására és feldolgozására használható. | Az adatok változatossága az SQL-ben szigorúan korlátozott. |
| A Hadoop-ot főleg azokban az alkalmazásokban használják, ahol az adatmennyiség hatalmas, és az olyan rendszerek, mint az SQL, nem képesek jól teljesíteni. | Az SQL közepes mennyiségű adatot képes tárolni. |
| INSERT, SELECT típusú utasítások nagyon gyorsak a Hadoopban, mint az SQL | Az SQL szintaxisa sokkal lassabb, ha egyszerre több millió sorra kerül sor. |
| A Hadoop az elosztott számítástechnika fogalmát alkalmazza, alkalmazza a térképcsökkentés elvét, és így több helyszínen, több rendszeren elérhető adatokat kezeli. | Az SQL adatforrások általában helyben vagy felhőben érhetők el. Ezért nem tudja kihasználni az elosztott számítástechnika előnyeit. |
| A Hadoop alapú rendszerek könnyen és költséghatékonyan méretezhetők. A vízszintes méretezés nagyon olcsó, és mivel sok számítógép csatlakoztatható a hálózathoz kívánt módon, így igény szerint méretezhető. | További SQL szerver vásárlása szerencsét igényel. Ha egy rendszer számára nincs raktáron további kiegészítő állványokat és szervereket kell megvásárolni és konfigurálni, ami drága és időigényes. |
| Nagyon hibás, toleráns. | Jól hibatűrő. |
| Nyersanyag-hardvert használ. | Megfelelő hardvert használ. |
| Ingyenes és nyílt forráskódú. | Az SQL rendszerek nagy része licenccel rendelkezik. |
| A Hadoop segítségével fejlett gépi tanulási és mesterséges intelligencia technikák építhetők fel. | Az ML és az AI támogatása nagyon korlátozott az SQL-n, és csak néhány vállalat biztosítja ezt. |
| Megfelelő JDBC csatlakozók használatával a Hadoop képes kommunikálni az SQL rendszerekkel és az adatok között mozgatni. | Az SQL rendszerek adatot is tudnak olvasni és írni a Hadoop infrastruktúrába. |
| A Cloudera, a Horton work, az AWS néhány szolgáltató a Hadoop rendszerek számára. | A Microsoft, az Oracle, az SAP stb. Az SQL rendszerek legismertebb iparági vezetői. |
| Végül, de nem utolsósorban, a Hadoop tanulási görbéje a kezdő szintű szakemberek, valamint a tapasztalt szakemberek számára közepesen nehéz. | Az SQL rendszerekkel való kezdés még a belépő szintű szakemberek számára is sokkal könnyebb. |
Következtetés - SQL vs Hadoop
Az SQL hagyományosabb, míg a Hadoop a jövő. A nagy adatok ígéretes jövőt jelentenek, ám jelenleg az iparág elfogadása és az ügyfelek bizalma nem olyan erős. Még nem láthatjuk, hogy az idő múlásával milyen domináns lesz ez. Az AWS minden bizonnyal erőt jelent a számításokhoz, de még mindig sok fejlesztésre és támogatásra van szükség ahhoz, hogy a Hadoop a valódi jövő technológiájává váljon. Az SQL évtizedek óta itt van, és szinte mindenütt használják. Ma az összes gerincét képezi az adat. Az elkövetkező jövőben is ott lesz az SQL, sokkal többet fog majd bosszantani a Hadoopmal, mint befejezni. A Hadoop előnyeinek megtanulása és kiaknázása nagyon ígéretes lehet egyének számára, mind a kezdő pályafutásuk során, mind pedig azok számára, akik már bevált szoftverfejlesztők, és hasznos lehet az iparágak és szervezetek számára is, akik termékeket és megoldásokat fejlesztenek az informatikai világban, Nyilvánvalóan mérlegelnie kell a Big Data Stack használatát a kínálatában, és végül az ügyfeleknek és a partnereknek a Hadoop alapú megoldásokat is telepíteniük kell a helyükön, hogy a legtöbbet hozhassák ki belőle.
Ajánlott cikk
Ez egy útmutató az SQL és a Hadoop közötti legfontosabb különbségekhez. Itt tárgyaljuk az SQL vs Hadoop kulcsfontosságú különbségeket az infographics és az összehasonlító táblázat segítségével is. Lehet, hogy megnézi a következő cikkeket is, ha többet szeretne megtudni
- Cloud Computing vs Hadoop
- PostgreSQL vs Oracle
- Apache Spark vs Hadoop
- Spark SQL vs Perst