Atšķirība starp Hadoop un SQL

Termins “lieli dati” ir viens no karstākajiem vārdiem mūsdienu digitālajā laikmetā. Katram uzņēmumam, sākot no maziem jaundibinātiem uzņēmumiem un beidzot ar lielajiem uzņēmumiem, ir nauda Big Data. Pēkšņi mēs redzam nozīmīgu tendenču konverģenci, kas fundamentāli pārveido nozari, un pieaugošā ar internetu savienoto ierīču skaita dēļ notiek datu eksplozija. Big Data ir tas, kur tieši tiek parādīts atvērtā koda ietvarstruktūra Hadoop. Hadoop nodrošina satvaru milzīgu datu daudzumu glabāšanai un izguvei apstrādes un analītiskiem nolūkiem. Bet kā Hadoop atšķiras no citām datu bāzu pārvaldības sistēmām, piemēram, SQL Server? Mēs izceļam dažas galvenās atšķirības starp SQL un Hadoop.

Kas ir Hadoop?

Hadoop ir atvērtā koda izplatīta apstrādes sistēma, kas izstrādāta, lai apmierinātu tīmekļa uzņēmumu vajadzības indeksēt un apstrādāt apjomīgus datu apjomus, pateicoties arvien pieaugošajam interneta iespējoto ierīču skaitam un nākamajai lielajai evolūcijai, ko sauc par sociālajiem medijiem. Google nodrošina iedvesmu attīstībai, kas kļuva pazīstama kā Hadoop. Tas nodrošina sistēmu, kas ļauj apstrādāt apjomīgus datu apjomus, lai nodrošinātu ērtu piekļuvi un dinamisku datu ielādi.

Kas ir SQL?

SQL ir visuresošais rīks, lai piekļūtu un manipulētu ar datiem datu bāzē. SQ Server vairs nav regulāra datu bāzes pārvaldības sistēma, ko izmanto izstrādātāji un datu bāzu administratori un analītiķi. Tā ir milzīga atšķirību rīku un pakalpojumu ekosistēma, kas darbojas kopā, nodrošinot ļoti sarežģītus datu platformas pārvaldības uzdevumus. Tā ir darījumu un lēmumu atbalsta sistēmu un biznesa informācijas rīku de facto valoda, lai piekļūtu reklāmas vaicājumiem dažādiem datu avotiem. Faktiski SQL Server datu kvalitātes un konsekvences ieviešanu apstrādā daudz labāk nekā Hadoop.

Atšķirība starp Hadoop un SQL

Rīks

- Hadoop ir Apache Software Foundation projekts un atvērtā pirmkoda izplatītas apstrādes programmatūras ietvars, kas paredzēts liela datu pieplūduma glabāšanai un apstrādei, kā arī lietojumprogrammu darbināšanai preču aparatūras klasteros. Hadoop nodrošina sistēmu, kas ļauj apstrādāt apjomīgus datu apjomus, lai nodrošinātu ērtu piekļuvi un dinamisku datu ielādi. Savukārt SQL, saīsināts no strukturētās vaicājumu valodas, ir darījumu un lēmumu atbalsta sistēmu un biznesa inteliģences rīku faktiskā valoda, lai piekļūtu dažādiem datiem no dažādiem avotiem un pieprasītu tos no tiem. SQL ir visuresošais rīks, lai piekļūtu datiem, manipulētu ar tiem un saglabātu datus datu bāzē.

Hadoop un SQL ietvars

- Hadoop ekosistēmas kodolā ir divi galvenie komponenti - Hadoop Distributed File System (HDFS) - izplatīta, mērogojama un pārnēsājama failu sistēma, kas rakstīta Java, lai ļoti lielas datu kopas glabātu visu datoru kopās; un pieeja Java balstītai sadalītai apstrādei, ko sauc par MapReduce. Savukārt SQL Server ir relāciju datu bāzes pārvaldības sistēma un viena no pasaules jaudīgākajām datu platformām, kuru izmanto daudzi komerciāli un iekšēji produkti, lai veiktu vaicājumus, manipulētu un vizualizētu dažādus datu avotus..

Datu tips

- Hadoop ir paredzēts darbam ar jebkuru datu veidu, neatkarīgi no tā, vai tas ir strukturēts, daļēji strukturēts vai nestrukturēts, padarot to ļoti elastīgu darbam ar lielu datu apstrādi. No otras puses, SQL ir programmēšanas valoda, kas īpaši izveidota datu pārvaldīšanai un vaicājumiem relāciju datu bāzes pārvaldības sistēmās (RDBMS). Tas ir balstīts uz RDBMS Entity-Relationship modeli, tāpēc tas var apstrādāt tikai strukturētus datus. SQL nevar izmantot nestrukturētiem datiem, jo ​​tie neatbilst datu modelim bez viegli identificējamas struktūras.

Apstrāde

- HDFS ir izkliedēta failu sistēma, kas paredzēta datu partijas apstrādes atbalstam, kas nozīmē, ka dati tiek apkopoti partijās un katra partija tiek nosūtīta apstrādei. Partija var būt jebkas no vienas dienas līdz vienai minūtei. Tā kā tas ir paredzēts partijas apstrādei, tam nav nejaušas lasīšanas vai rakstīšanas jēdziena. Tieši pretēji, SQL Server kā vispārējas nozīmes datu bāzes platforma atbalsta datu apstrādi reāllaikā, kas nozīmē, ka dati tiek nosūtīti no sūtītāja uz saņēmēju, tiklīdz tie tiek ražoti avota galā..

Hadoop un SQL veiktspēja

- Hadoop arhitektūra dažreiz rada pretestības neatbilstību starp datu glabāšanu un piekļuvi datiem. Tam ir mazāk ierobežojumu vai validāciju attiecībā uz datiem, kurus tas glabā, un tam nav tādu pašu gala lietotāju iespēju un ekosistēmas, kādu SQL ir izstrādājusi. No otras puses, SQL Server apstrādā datu kvalitātes un konsekvences nodrošināšanu daudz labāk nekā Hadoop, kas tai ļauj izmantot SQL balstītu datu analīzes un datu vizualizācijas rīku ekosistēmu. Tomēr SQL ir arī daži trūkumi, kas ietver mērogojamību rīkoties ar lielu datu daudzumu un atbalstu vāji formatētu datu glabāšanai..

Hadoop un SQL: salīdzināšanas tabula

Kopsavilkums par Hadoop vs SQL

Hadoop ir visievēlamākais un vispāratzītākais Big Data rīks, kas paredzēts darbam ar jebkuru datu tipu - strukturētu, nestrukturētu vai daļēji strukturētu. Bet, runājot par RDBMS, SQL, iespējams, ir visspēcīgākā, atmiņā esošā un dinamiskākā datu glabāšanas un pārvaldības sistēma. Tomēr esošie RDBMS risinājumi, piemēram, SQL serveri, ir paredzēti tikai nozīmīga datu apjoma pārvaldībai, bet ne strukturētiem vai daļēji strukturētiem datiem ar mainīgiem atribūtiem. Tāpat kā daudzās platformās, arī Hadoop un SQL Server ir diezgan liela priekšrocību un vājo pušu daļa. Izmantojiet tos abus kopā, un jūs varēsit izmantot katra stiprās puses, vienlaikus mazinot trūkumus.