Різниця між Hadoop і SQL

Термін "великі дані" - одне з найпопулярніших мовних слів у сучасній цифровій епосі. Кожна компанія, починаючи з невеликих стартапів до великих підприємств, має гроші на Big Data. Раптом ми спостерігаємо конвергенцію значущих тенденцій, які кардинально перетворюють галузь, і відбувається вибух даних через збільшення кількості пристроїв, підключених до Інтернету. Великі дані - це саме те, де на знімок потрапляє рамка з відкритим кодом Hadoop. Hadoop пропонує основу для зберігання та отримання величезної кількості даних для обробних та аналітичних цілей. Але чим Hadoop відрізняється від інших систем управління базами даних, таких як SQL Server? Ми виділяємо деякі ключові відмінності між SQL та Hadoop.

Що таке Hadoop?

Hadoop - це програма з розподіленою обробкою з відкритим кодом, розроблена для задоволення потреб веб-компаній щодо індексації та обробки величезних обсягів даних, люб’язності зростаючого зростання Інтернет-пристроїв та наступної великої еволюції під назвою соціальних медіа. Google надає натхнення для розробки, яка стала називатися Hadoop. Він забезпечує рамку, яка дозволяє обробляти величезні обсяги даних, щоб забезпечити простий доступ та динамічно завантажувати дані.

Що таке SQL?

SQL був всюдисущим інструментом доступу та маніпулювання даними в базі даних. SQ Server - це вже не звичайна система управління базами даних, яка використовується розробниками та адміністраторами бази даних та аналітиками. Це величезна екосистема різницьких інструментів та служб, які працюють спільно для надання дуже складних завдань управління платформою даних. Це фактична мова для транзакційних систем та систем підтримки прийняття рішень та інструментів Business Intelligence для доступу до рекламних запитів до різних джерел даних. Насправді, SQL Server обробляє забезпечення якості та послідовності даних набагато краще, ніж Hadoop.

Різниця між Hadoop і SQL

Інструмент

- Hadoop - це проект Apache Software Foundation та відкрита програма для розподіленого програмного забезпечення з відкритим кодом для зберігання та обробки масового потоку даних та запуску програм на кластерах товарного обладнання. Hadoop пропонує рамку, яка дозволяє обробляти величезні обсяги даних, щоб забезпечити простий доступ і динамічно завантажувати дані. З іншого боку, SQL, короткий для Structured Query Language, є фактичною мовою для транзакційних систем підтримки та прийняття рішень та інструментів Business Intelligence для доступу та запиту різноманітних даних з різних джерел. SQL був всюдисущим інструментом доступу, маніпулювання та зберігання даних у базі даних.

Рамка Hadoop проти SQL

- В основі екосистеми Hadoop - два основні компоненти - розподілена файлова система Hadoop (HDFS) - розподілена, масштабована та портативна файлова система, написана на Java для зберігання дуже великих наборів даних у кластерах комп'ютерів; і підхід до розподіленої обробки на основі Java під назвою MapReduce. SQL Server, з іншого боку, є реляційною системою управління базами даних та однією з найпотужніших платформ у світі, яка використовується багатьма комерційними та внутрішніми продуктами для запиту, маніпулювання та візуалізації різноманітних джерел даних.

Тип даних

- Hadoop призначений для роботи з будь-яким типом даних, будь то структурований, напівструктурований або неструктурований, що робить його дуже гнучким для роботи, коли справа стосується великої обробки даних. З іншого боку, SQL - це мова програмування, спеціально створена для управління та запиту даних у системах управління реляційними базами даних (RDBMS). Він заснований на моделі зв'язок особи та відносини RDBMS, тому він може обробляти лише структуровані дані. SQL не можна використовувати для неструктурованих даних, оскільки вони не відповідають моделі даних без легко ідентифікованої структури.

Обробка

- HDFS - це розподілена файлова система, призначена для підтримки пакетної обробки даних, що означає, що дані збираються в пакети, і кожна група відправляється на обробку. На партію може бути що завгодно, від одного дня до однієї хвилини. Оскільки він призначений для пакетної обробки, він не має поняття випадкового читання або запису. SQL Server, навпаки, як платформа баз даних загального призначення підтримує обробку даних у режимі реального часу, тобто дані передаються від відправника до приймача, як тільки вони виробляються на кінці джерела.

Продуктивність Hadoop та SQL

- Архітектура Hadoop іноді призводить до невідповідності імпедансу між зберіганням даних та доступом до даних. У ньому менше обмежень або перевірок даних, які вони зберігають, і він не має тих самих можливостей кінцевого користувача та екосистеми, які розробляв SQL. SQL Server, з іншого боку, обробляє забезпечення якості та послідовності даних набагато краще, ніж Hadoop, що дозволяє йому використовувати екосистему аналізу даних та засобів візуалізації даних на основі SQL. Однак у SQL є і деякі недоліки, які включають масштабованість для обробки великої кількості даних та підтримку для зберігання вільно відформатованих даних..

Hadoop vs. SQL: Порівняльна діаграма

Підсумок Hadoop проти SQL

Hadoop - це найбільш бажаний і широко прийнятий інструмент Big Data, призначений для роботи з будь-яким типом даних - структурованим, неструктурованим або напівструктурованим. Але якщо мова йде про RDBMS, SQL є чи не найпотужнішою в пам'яті та динамічній системі зберігання та управління даними. Однак існуючі рішення RDBMS, такі як SQL-сервери, призначені лише для управління значним обсягом даних, але не для неструктурованих або напівструктурованих даних зі змінними атрибутами. Як і у багатьох платформ, Hadoop і SQL Server мають неабияку частку сильних і слабких сторін. Використовуйте обидва разом, і ви можете використовувати сильні сторони кожного, пом'якшуючи слабкі сторони.