Rozdiel medzi SQL a Hadoop
Hadoop je veľký dátový ekosystém, ktorý sa používa na ukladanie, spracovanie a ťažbu dát z údajov. Hadoop sa dá použiť na celý rad problémov. Je to kompletný technologický zásobník sám o sebe. Na serveri Hadoop je veľa ďalších rámcov a platforiem, ktoré sa zaoberajú jedným alebo inými technickými problémami, ako je zber údajov, ukladanie údajov, spracovanie údajov, údržba protokolov, pokročilá analytika atď. SQL je jazyk dotazov, ktorý sa používa na ukladanie, spracovanie a extrahovať vzory z údajov uložených v relačných databázach. Tu sa ukladajú údaje vo forme tabuliek. Funguje iba pre štruktúrované údaje.
Porovnanie porovnania SQL s Hadoop (infografika)
Nižšie je uvedený 17 najlepších rozdielov medzi SQL a Hadoop 
Kľúčové rozdiely medzi SQL a Hadoop
Obe verzie SQL vs Hadoop sú na trhu populárne voľby; diskutujme o niektorých hlavných rozdieloch medzi SQL a Hadoop:
- Hore sme videli kľúčové porovnanie medzi SQL a Hadoop. Týmito tvrdeniami môžeme pochopiť, že tieto dva sú dva jedinečné systémy navrhnuté pre konkrétne potreby a používajú sa na jedinečné účely.
- Zatiaľ čo Hadoop poskytuje širokú škálu funkcií a aplikácií, SQL dopĺňa Hadoop vo väčšom zmysle, než s ním konkuruje. Napríklad HIVE, ktorý je nezávislou súčasťou Hadoopu, je veľmi podobný SQL. Pomocou Hive je možné písať syntaxe podobné SQL, aby sa mohli manipulovať s údajmi, ale dizajn, fungovanie a zámer HIVE sa v zásade líši od SQL.
- Najdôležitejším rozdielom, ktorý je potrebné pochopiť medzi SQL verziou Hadoop, je to, že SQL dokáže spracovať veľmi obmedzený typ údajov, tj relačné údaje a jeho rýchlosť spracovania sa stáva veľmi pomalá, keď sa má manipulovať s miliónmi záznamov naraz, zatiaľ čo Hadoop je špeciálne navrhnutý na riešenie tohto problému. iba problém.
- V Hadoope prebieha rozsiahla podpora a výskum, každý druhý deň sa v tejto záhradnej záhrade prichádza nový technologický zásobník, ľudia migrujú zo svojich tradičných systémov relačných databáz na veľkú dátovú infraštruktúru založenú na Hadoope. Takéto pokroky pripravujú pre Hadoop iba jasnejšiu cestu do budúcnosti, po ktorej už len málokto cestuje.
Porovnávacia tabuľka SQL verzus Hadoop
Primárne porovnanie medzi SQL a Hadoopom je uvedené nižšie:
|
Hadoop |
SQL |
| Môže byť použitý na ukladanie, spracovanie, získavanie a extrahovanie vzorov z dát v širokej škále formátov. | Môže sa použiť na ukladanie, spracovanie, získavanie a ťažbu údajov uložených iba vo formáte relačnej databázy. |
| Funguje to dobre pre štruktúrované a neštruktúrované údaje. | Funguje iba pre štruktúrované údaje. |
| Môže na ňom umiestniť veľa technologických stôp, z ktorých každý vykonáva špecifickú úlohu, napríklad HDFS, AVRO, prasa, HBase atď. | SQL je dopytovací jazyk so špecifickou syntaxou a schémou, ktorá umožňuje obísť veci. |
| Dáta môžu byť uložené vo forme párov kľúč - hodnota, tabuliek, hašovacej mapy atď. | Údaje sa ukladajú iba vo forme tabuliek. |
| Podporuje dátové štruktúry typu NoSQL, stĺpcové dátové štruktúry atď. Ako MongoDB | Funguje to na majetku ACID. |
| Môže sa použiť na ukladanie a spracovanie údajov denníka, údajov v reálnom čase, obrázkov, videí, údajov senzorov a ďalších rôznych údajov. | V SQL je rozmanitosť údajov prísne obmedzená. |
| Hadoop sa používa hlavne v aplikáciách, kde je objem dát obrovský a systémy ako SQL nedokážu dobre fungovať. | SQL môže uložiť mierny objem údajov. |
| INSERT, príkazy typu SELECT sú v Hadoop v porovnaní s SQL veľmi rýchle | Syntax SQL je oveľa pomalšia, keď sa vykonáva naraz na miliónoch riadkov. |
| Hadoop používa koncept distribuovaného výpočtového systému, uplatňuje princíp zmenšenia mapy a spracováva tak údaje dostupné na viacerých systémoch na viacerých miestach. | Zdroje údajov SQL sú zvyčajne k dispozícii na mieste alebo v cloude. Preto nemôže využívať výhody distribuovanej výpočtovej techniky. |
| Systémy založené na Hadoop sa dajú ľahko a lacno škálovať. Horizontálne škálovanie je veľmi lacné a k počítaču môže byť podľa potreby pripojených toľko počítačov, že je škálovateľné na požiadanie. | Nákup ďalšieho servera SQL stojí majetok. Ak sa v systéme vyčerpá úložný priestor, je potrebné zakúpiť a nakonfigurovať ďalšie stojany a servery, čo je nákladné a časovo náročné. |
| Je vysoko odolný voči chybám. | Má dobrú odolnosť proti chybám. |
| Používa komoditný hardvér. | Používa hardvér vhodnosti. |
| Je to bezplatný a otvorený zdroj. | Väčšina systémov SQL je licencovaná. |
| Pomocou technológie Hadoop je možné vytvoriť pokročilé techniky strojového učenia a techniky umelej inteligencie. | Podpora ML a AI je veľmi obmedzená na SQL a poskytuje to len niekoľko spoločností. |
| Pomocou vhodných konektorov JDBC môže Hadoop komunikovať so systémami SQL a prenášať údaje medzi nimi. | Systémy SQL môžu tiež čítať a zapisovať údaje do infraštruktúry Hadoop. |
| Cloudera, Horton work, AWS sú niektorí z poskytovateľov systémov Hadoop. | Microsoft, Oracle, SAP atď. Sú niektorí zo známych lídrov v oblasti systémov SQL. |
| V neposlednom rade je krivka učenia sa Hadoop pre profesionálov na základnej úrovni, ako aj pre skúsených profesionálov, mierne náročná. | Začať so systémami SQL je pre profesionálov na základnej úrovni oveľa jednoduchšie. |
Záver - SQL vs Hadoop
SQL je tradičnejší, zatiaľ čo Hadoop je budúcnosť. Veľké údaje sú sľubnou budúcnosťou, ale v súčasnosti nie je prijatie odvetvia a dôvera zákazníkov také silné. Zatiaľ však nie je jasné, ako bude dominantné, keď bude plynúť čas. AWS je určite silou, s ktorou sa počíta, ale stále je potrebný veľa vývoja a podpory, aby sa Hadoop stala technológiou pre skutočnú budúcnosť. SQL je tu už desaťročia a používa sa takmer všade. Dnes je to chrbtica všetkého, čo sú dáta. Aj v najbližšej budúcnosti bude k dispozícii SQL, bude Hadoop pochváliť viacerými spôsobmi, ako s ním dokončiť. Výhody, ktoré môže spoločnosť Hadoop naučiť a využívať, môžu byť veľmi sľubné pre jednotlivcov, ktorí začínajú svoju kariéru, ako aj pre tých, ktorí už sú etablovanými vývojármi softvéru, môžu byť prínosom aj pre priemyselné odvetvia a organizácie, ktoré vyvíjajú produkty a riešenia vo svete informačných technológií, by samozrejme mali zvážiť použitie veľkého súboru údajov vo svojich ponukách a nakoniec by zákazníci a partneri mali vo svojich priestoroch implementovať riešenia založené na Hadoop, aby z toho mali čo najväčší úžitok.
Odporúčaný článok
Toto bol sprievodca najväčšími rozdielmi medzi SQL a Hadoop. Tu diskutujeme aj kľúčové rozdiely medzi SQL a Hadoop s infografikou a porovnávaciu tabuľku. Ďalšie informácie nájdete aj v nasledujúcich článkoch
- Cloud Computing vs Hadoop
- PostgreSQL vs Oracle
- Apache Spark vs Hadoop
- Spark SQL vs Perst