Rozdiel medzi Hadoop a SQL
Obrovské údaje generované každú sekundu prostredníctvom sociálnych médií ako Facebook, Twitter, Instagram vydláždili cestu pre rozvoj ekosystému Hadoop / Big Data. Pojem „3V“, ktorý sa vzťahuje na Volume, Velocity a Veracity, definuje dôležitosť systému Hadoop pri spracovávaní streamovaných údajov. V súčasnosti sa údaje generujú z viacerých zdrojov, ktoré je potrebné integrovať na rôzne účely, ako je napríklad podávanie správ, analýza údajov a výskum, a na centralizované ukladanie údajov. Keď tak robíme, vznikajú početné problémy s tradičnými prístupmi, ako je priestor, prístup, integrita, štruktúra a šírka pásma. Na riešenie všetkých týchto problémov poskytuje spoločnosť Hadoop rámec, ktorý umožňuje spracovávať údaje s obrovskou veľkosťou, poskytuje ľahký prístup, vysokú dostupnosť a dynamické načítanie údajov. Má štruktúru Distribuovaného súborového systému (HDFS) na ukladanie dátových a zabudovaných dopytových procesorov s názvom „Map Reduce“ na analýzu a spracovanie údajov uložených v HDFS.
HEAD TO HEAD Porovnanie medzi Hadoop Vs SQL
Nižšie je uvedený zoznam najlepších 6 rozdielov medzi Hadoop Vs SQL
Kľúčové rozdiely medzi Hadoop Vs SQL
Nižšie je uvedený rozdiel medzi Hadoop a SQL
- Schéma na WRITE Vs READ
Všeobecne v tradičnej databáze, počas načítavania / migrácie údajov z jednej databázy do druhej, nasleduje schéma prístupu Write. Vďaka tomu je proces načítania údajov vzrušený / potratený a výsledkom je odmietnutie záznamov z dôvodu rozdielu v štruktúre zdrojových a cieľových tabuliek, zatiaľ čo v systéme Hadoop sú všetky údaje uložené v HDFS a údaje sú centralizované.
Hadoop framework sa používa hlavne pre proces analýzy údajov. Podporuje teda všetky tri kategórie údajov, tj štruktúrované, pološtrukturované a neštruktúrované údaje a umožňuje schému prístup na čítanie.
- Štruktúrované údaje majú určitý formát. g .: súbor XML.
- Údaje Semi Structures sú voľnejšie; Môže to mať schému. g .: Tabuľka
- Neštruktúrované údaje nemajú špecifickú štruktúru alebo schému. Napr .: obyčajný text alebo obrázok.
Hadoop efektívne pracuje s neštruktúrovanými údajmi, pretože má schopnosť interpretovať údaje počas doby spracovania.
| Prístup | výhoda | Výhoda |
| Schéma na zápis | · Preddefinované štruktúry
· Rýchlejšie čítanie. Napr .: Tradičné RDBMS. | Pomalé načítanie údajov
Vysoká latencia |
| Schéma na čítanie | · Dynamická štruktúra
· Rýchle písanie a čítanie. Napr .: Hadoop | Rýchle načítanie údajov
Nízka latencia |
Tabuľka : Schéma na schéme WRITE VS READ.
- ROZHODNOSŤ A NÁKLADY
Hadoop Framework je navrhnutý na spracovanie veľkého množstva údajov. Vždy, keď sa veľkosť údajov zvýši, do klastra sa dá veľmi ľahko pridať množstvo ďalších zdrojov, ako je dátový uzol, ako tradičné približovanie sa k alokácii statickej pamäte. Čas a rozpočet sú na implementáciu relatívne menej a spoločnosť Hadoop tiež poskytuje údajovú lokalitu, kde sú údaje dostupné v uzle, ktorý úlohu vykonal.
- ODOLNOSŤ PROTI CHYBÁM
Ak sa v tradičnom RDBMS stratia údaje v dôsledku poškodenia alebo problému so sieťou, obnovenie stratených údajov vyžaduje viac času, nákladov a zdrojov. Hadoop má však mechanizmus, v ktorom majú údaje minimálne tri úrovne replikačného faktora pre dáta uložené v HDFS. Ak dôjde k zlyhaniu jedného z dátových uzlov, ktoré uchovávajú údaje, je možné údaje ľahko získať z iných dátových uzlov s vysokou dostupnosťou údajov. Preto sprístupňuje údaje užívateľovi bez ohľadu na akékoľvek zlyhanie.
- FUNKČNÉ PROGRAMOVANIE
Hadoop podporuje písanie funkčného programovania v jazykoch ako java, scala a python. Pre každú aplikáciu, ktorá vyžaduje akúkoľvek ďalšiu funkciu, sa môže implementovať registrácia funkcií definovaných UDF v HDFS. V RDBMS nie je možné písať UDF, čo zvyšuje zložitosť písania SQL. Navyše k údajom uloženým v HDFS môže pristupovať všetok ekosystém Hadoop ako Hive, Pig, Sqoop a HBase. Ak je teda napísaný UDF, môže sa použiť v ktorejkoľvek z vyššie uvedených aplikácií. Zvyšuje výkon a podporu systému.
- optimalizácia
Hadoop ukladá údaje v HDFS a procesoch, hoci mapa redukuje s obrovskými optimalizačnými technikami. Najobľúbenejšie techniky používané pri manipulácii s údajmi sú použitie rozdelenia a uloženia uložených údajov. Rozdelenie je prístup na ukladanie údajov v HDFS rozdelením údajov na základe stĺpca uvedeného na rozdelenie. Keď sú dáta vložené alebo načítané do HDFS, identifikujú stĺpec oddielu a tlačia údaje do príslušného adresára oddielu. Dotaz preto vyvolá množinu výsledkov priamym vyzdvihnutím údajov z rozdeleného adresára. To redukuje skenovanie celej tabuľky, zlepšuje čas odozvy a predchádza latencii.
Ďalší prístup sa nazýva ukladanie údajov. To umožňuje analytikovi ľahko distribuovať údaje medzi dátovými uzlami. Všetky uzly budú mať distribuovaný rovnaký počet údajov. Stĺpec vedierka je vybraný tak, aby mal najmenší počet kardinálov.
Tieto prístupy nie sú dostupné v tradičnej metóde SQL.
- DÁTOVÝ TYP
V tradičnom prístupe sú podporované dátové typy veľmi obmedzené. Podporuje iba štruktúrované údaje. Čistenie a formátovanie schémy údajov bude teda trvať dlhšie. Hadoop však podporuje komplexný typ údajov, ako sú Array, Struct a Map. To podporuje použitie rôznych druhov dátových súborov, ktoré sa majú použiť na načítanie údajov. Napríklad: údaje XML sa môžu načítať definovaním údajov pomocou prvkov XML obsahujúcich komplexný typ údajov.
- KOMPRESIA ÚDAJOV
Pre tradičný databázový systém je k dispozícii veľmi menej zabudovaných kompresných techník. Ale pre Hadoop framework existuje veľa kompresných techník ako gzib, bzip2, LZO a snappy. Predvolený režim kompresie je LZ4. Dokonca aj tabuľky je možné komprimovať pomocou kompresných techník, ako sú Parquet, ORC. Techniky kompresie napomáhajú tomu, aby tabuľky zaberali veľmi menej miesta, zvyšujú priepustnosť a rýchlejšie vykonávanie dotazov.
Porovnávacia tabuľka SQL Hadoop Vs
| charakteristika | Tradičné SQL | Hadoop |
| Veľkosť údajov | gigabajtov | petabajtov |
| prístup | Interaktívne a šarže | várka |
| aktualizácie | Čítanie a zápis - viackrát | Píšte raz, čítajte viackrát |
| štruktúra | Statická schéma | Dynamická schéma |
| integrita | vysoký | nízky |
| škálovanie | nelineárne | lineárne |
Tabuľka : Porovnanie tradičného rozhrania Hadoop a SQL Framework.
Záver - Hadoop Vs SQL
Hadoop celkovo predstihuje tradičné SQL z hľadiska nákladov, času, výkonu, spoľahlivosti, podpory a dostupnosti údajov pre veľmi veľkú skupinu používateľov. Aby bolo možné efektívne spracovať obrovské množstvo údajov generovaných každý deň, rámec Hadoop pomáha pri včasnom zachytávaní, ukladaní, spracovávaní, filtrovaní a konečnom ukladaní v ňom na centralizovanom mieste.
Odporúčaný článok
- Hadoop vs Hive - Zistite najlepšie rozdiely
- Naučte sa 10 užitočných rozdielov medzi Hadoopom a Redshiftom
- HADOOP vs RDBMS | Poznajte 12 užitočných rozdielov
- Apache Hadoop vs Apache Spark | Top 10 porovnaní, ktoré musíte vedieť!
- Hadoop vs Spark: Funkcie