Rozdiel medzi HADOOP verzus RDBMS
Práca v softvérovom rámci Hadoop je veľmi dobre štruktúrovaná pološtrukturovaná a neštruktúrovaná dáta. To tiež podporuje rôzne formáty údajov v reálnom čase, ako napríklad XML, JSON a textové formáty plochých súborov. RDBMS pracuje efektívne, keď existuje tok vzťahov entita, ktorý je dokonale definovaný, a preto sa schéma alebo štruktúra databázy môžu inak rozširovať a nespravovať. tj RDBMS dobre pracuje so štruktúrovanými údajmi. Hadoop bude dobrou voľbou v prostrediach, keď sú potrebné veľké údaje, na ktorých spracovávané údaje nemajú spoľahlivé vzťahy.
Čo je liek Hadoop?
Hadoop je v zásade open-source infraštruktúrny softvérový rámec, ktorý umožňuje distribuované ukladanie a spracovanie veľkého množstva dát, tj veľkých dát. Je to klastrový systém, ktorý funguje ako architektúra Master-Slave. Preto s takou architektúrou môžu byť veľké dáta ukladané a spracovávané paralelne. Rôzne typy údajov možno analyzovať, štruktúrovať (tabuľky), nestrukturované (protokoly, telo e-mailu, text blogu) a pološtrukturované (metadáta mediálnych súborov, XML, HTML).
Komponenty Hadoop
- HDFS: Distribuovaný systém súborov Hadoop. Google publikoval svoj dokument GFS a na základe toho bol vyvinutý systém HDFS. Uvádza sa v ňom, že súbory budú rozdelené do blokov a uložené v uzloch prostredníctvom distribuovanej architektúry. Doug Cutting a Yahoo! spätne navrhol model GFS a postavil paralelný systém Hadoop Distributed File System (HDFS)
- Priadza: Ešte jeden prostriedok na vyjednávanie zdrojov sa používa na plánovanie úloh a riadi klaster. Bola predstavená v Hadoop 2.
- Map Reduce: Toto je rámec, ktorý pomáha programom Java vykonávať paralelný výpočet údajov pomocou páru kľúč - hodnota. Mapa vezme vstupné údaje a prevedie ich na množinu údajov, ktorá sa dá vypočítať v páre kľúčovej hodnoty. Výstup mapy je spotrebovaný redukčnou úlohou a potom reduktor poskytne požadovaný výsledok.
- Hadoop Common: Tieto knižnice Java sa používajú na spustenie Hadoop a používajú ich iné moduly Hadoop.
Čo je to RDBMS?
RDBMS je skratka pre systém správy relačných databáz. Je to databázový systém založený na relačnom modeli, ktorý špecifikoval Edgar F. Codd v roku 1970. Softvér na správu databáz, ako je server Oracle, My SQL a IBM DB2, je založený na systéme správy relačných databáz.
Dáta reprezentované v RDBMS sú vo forme riadkov alebo n-tíc. Táto tabuľka je v podstate súbor súvisiacich dátových objektov a skladá sa zo stĺpcov a riadkov. Normalizácia zohráva v RDBMS rozhodujúcu úlohu. Obsahuje skupinu tabuliek, každá tabuľka obsahuje primárny kľúč.
Komponenty RDBMS
stoly
V RDBMS je tabuľka záznam, ktorý je uložený ako vertikálne plus horizontálne mriežkové tlačivo. Pozostáva zo súboru polí, ako je názov, adresa a produkt údajov.
riadky
Riadky v každej tabuľke predstavujú vodorovné hodnoty.
stĺpce
Stĺpce v tabuľke sa ukladajú horizontálne, každý stĺpec predstavuje pole údajov.
klávesy
Sú to identifikačné značky pre každý riadok údajov.
Hadoop a RDBMS majú rôzne koncepcie ukladania, spracovania a získavania údajov / informácií. Hadoop je na trhu nový, ale RDBMS je cca. 50 rokov. Postupom času údaje rastú v exponenciálnej krivke, ako aj rastúce požiadavky na analýzu a vykazovanie údajov.
Ukladanie a spracovanie tohto obrovského množstva údajov v rámci racionálneho množstva času sa v súčasných odvetviach stáva životne dôležitým. RDBMS je vhodnejší pre relačné údaje, pretože pracuje na tabuľkách. Medzi hlavné vlastnosti relačnej databázy patrí schopnosť používať tabuľky na ukladanie údajov pri udržiavaní a presadzovaní určitých dátových vzťahov.
Nižšie je uvedený Infographics Between HADOOP vs RDBMS
Kľúčový rozdiel medzi HADOOP verzus RDBMS
RDBMS dobre pracuje so štruktúrovanými údajmi. Hadoop bude dobrou voľbou v prostrediach, keď sú potrebné veľké údaje, na ktorých spracovávané údaje nemajú spoľahlivé vzťahy. Ak je veľkosť údajov príliš veľká na zložité spracovanie a ukladanie alebo ak nie je ľahké definovať vzťahy medzi údajmi, potom je ťažké uložiť extrahované informácie do RDBMS s koherentným vzťahom. Práca v softvérovom rámci Hadoop je veľmi dobre štruktúrovaná pološtrukturovaná a neštruktúrovaná dáta. Databázová technológia RDBMS je veľmi osvedčená, konzistentná, vyspelá a vysoko podporovaná najlepšími svetovými spoločnosťami. Funguje dobre s popismi údajov, ako sú typy údajov, vzťahy medzi údajmi, obmedzenia atď. Preto je to vhodnejšie pre online spracovanie transakcií (OLTP).
Aká bude budúcnosť RDBMS v porovnaní s Bigdata a Hadoopom? Myslíte si, že RDBMS bude čoskoro zrušená?
„Momentálne neexistuje žiadny vzťah medzi RDBMS a Hadoop - budú sa dopĺňať. Nejde o trhanie a nahrádzanie: nezbavíme sa RDBMS alebo MPP, ale namiesto toho používame ten správny nástroj pre správne zamestnanie - a to bude veľmi ovplyvnené cenou. “- Alisdair Anderson povedal na summite v Hadoope,
Porovnanie medzi hlavami medzi HADOOP a RDBMS
| vlastnosť | RDBMS | Hadoop |
| Odroda údajov | Hlavne pre štruktúrované údaje. | Používa sa pre štruktúrované, čiastočne štruktúrované a neštruktúrované údaje |
| Úložisko dát | Údaje o priemernej veľkosti (GBS) | Použiť pre veľké súbory údajov (Tbs a Pbs) |
| dotazovanie | Jazyk SQL | HQL (jazyk dotazu úľa) |
| schéma | Vyžaduje sa pri zápise (statická schéma) | Vyžaduje sa pri čítaní (dynamická schéma) |
| rýchlosť | Čítanie je rýchle | Čítanie aj zápis sú rýchle |
| náklady | licencie | zadarmo |
| Použite Prípad | OLTP (online spracovanie transakcií) | Analytics (audio, video, denníky atď.), Zisťovanie údajov |
| Dátové objekty | Práce na relačných tabuľkách | Práce na páre kľúč / hodnota |
| priepustnosť | nízky | vysoký |
| škálovateľnosť | vertikálne | horizontálne |
| Hardvérový profil | Špičkové servery | Komoditný / pomocný hardvér |
| integrita | Vysoká (ACID) | nízky |
Záver - HADOOP vs RDBMS
Na základe vyššie uvedeného porovnania sme zistili, že HADOOP je najlepšia technika na spracovanie veľkých dát v porovnaní s technológiou RDBMS. Ako deň čo deň sa zvyšuje počet použitých údajov, a preto sa lepší spôsob zaobchádzania s takým obrovským množstvom údajov stáva hektickou úlohou. Analýza a ukladanie veľkých dát sú výhodné iba pomocou ekosystému Hadoop ako tradičné RDBMS. Hadoop je rozsiahly softvérový rámec s otvoreným zdrojovým kódom určený pre škálovateľné, distribuované a dátovo náročné výpočty. Tento rámec rozdeľuje veľké dáta na menšie paralelné súbory údajov a spracováva plánovanie, mapuje každú časť na strednú hodnotu, odolnú voči chybám, spoľahlivý a podporuje tisíce uzlov a petabajtov údajov, ktoré sa v súčasnosti používajú vo vývojovom, výrobnom a testovacom prostredí a implementácii. možnosti.
Odporúčané články:
- Rozdiel uzla JS verzus Java
- Zistite rozdiely Java vs Node JS
- Ako rozlúštiť rozhovor pre vývojárov Hadoop?
- Hadoop vs Apache Spark - zaujímavé veci, ktoré potrebujete vedieť
- Prečo je inovácia najkritickejším aspektom veľkých dát?
- Chceš vedieť o Hadoop vs Spark