Skirtumas tarp Hadoop ir SQL

Terminas „dideli duomenys“ yra vienas karščiausių šių dienų skaitmeninių laikų žodžių. Kiekviena įmonė, pradedant mažomis pradedančiomis ir baigiant didelėmis įmonėmis, turi pinigų „Big Data“. Staiga pastebime svarbių tendencijų, kurios iš esmės keičia pramonę, konvergenciją, ir dėl to, kad vis daugiau prie interneto prijungtų prietaisų, kyla sprogimo duomenys. „Big Data“ yra ta vieta, kur atveria „Hadoop“ atvirojo kodo sistemą. „Hadoop“ teikia didžiuliams duomenų kiekiams, skirtiems apdorojimo ir analizės tikslams, saugojimo ir gavimo sistemą. Tačiau kuo „Hadoop“ skiriasi nuo kitų duomenų bazių valdymo sistemų, tokių kaip „SQL Server“? Mes pabrėžiame keletą pagrindinių skirtumų tarp SQL ir „Hadoop“.

Kas yra Hadoopas?

„Hadoop“ yra atvirojo kodo paskirstytoji duomenų apdorojimo sistema, skirta patenkinti internetinių kompanijų poreikius indeksuoti ir apdoroti didžiulius duomenų kiekius. Tai reiškia, kad didėja interneto įgalinamų įrenginių skaičius ir kita didelė evoliucija, vadinama socialine žiniasklaida. „Google“ teikia įkvėpimą plėtrai, kuri tapo žinoma kaip Hadoop. Tai suteikia sistemą, leidžiančią apdoroti didžiulius duomenų kiekius, kad būtų galima lengvai prieiti ir dinamiškai įkelti duomenis.

Kas yra SQL?

SQL buvo visur naudojamas prieigos prie duomenų bazės duomenų tvarkymo įrankis. „SQ Server“ nėra įprasta duomenų bazių valdymo sistema, kuria naudojasi kūrėjai ir duomenų bazių administratoriai bei analitikai. Tai didžiulė skirtumų priemonių ir paslaugų ekosistema, veikianti kartu teikiant labai sudėtingas duomenų platformos valdymo užduotis. Tai yra faktinė transakcijų ir sprendimų palaikymo sistemų bei verslo žvalgybos įrankių kalba, kuria galima pasiekti skelbimų užklausą iš įvairių duomenų šaltinių. Tiesą sakant, „SQL Server“ duomenų kokybę ir nuoseklumą vykdo daug geriau nei „Hadoop“.

Skirtumas tarp Hadoop ir SQL

Įrankis

- „Hadoop“ yra „Apache Software Foundation“ projektas ir atvirojo kodo paskirstytosios apdorojimo programinės įrangos sistema, skirta dideliam duomenų srautui saugoti ir apdoroti bei taikomosioms programoms naudoti prekių aparatūros klasteriuose. „Hadoop“ teikia sistemą, leidžiančią apdoroti didžiulius duomenų kiekius, kad būtų galima lengvai prieiti ir dinamiškai įkelti duomenis. Kita vertus, SQL, sutrumpinta Struktūrizuota užklausų kalba, yra faktinė transakcijų ir sprendimų palaikymo sistemų bei verslo žvalgybos įrankių kalba, skirta prieigai prie įvairių duomenų iš įvairių šaltinių ir jų užklausai. SQL buvo visur naudojamas prieigos prie duomenų bazės duomenų tvarkymo ir tvarkymo įrankis.

„Hadoop“ ir „SQL“ pagrindai

- „Hadoop“ ekosistemos centre yra du pagrindiniai komponentai - „Hadoop Distributed File System“ (HDFS) - paskirstytoji, keičiamo dydžio ir nešiojamoji failų sistema, parašyta „Java“, kad būtų galima laikyti labai didelius duomenų rinkinius kompiuterių grupėse; ir paskirstyto apdorojimo, paremto Java, metodas, vadinamas MapReduce. Kita vertus, „SQL Server“ yra reliacinių duomenų bazių valdymo sistema ir viena galingiausių pasaulyje duomenų platformų, naudojamų daugybei komercinių ir vidinių produktų, norint atlikti užklausas, manipuliuoti ir vizualizuoti įvairius duomenų šaltinius..

Duomenų tipas

- „Hadoop“ yra skirtas dirbti su bet kokio tipo duomenimis, nesvarbu, ar jie yra struktūrizuoti, pusiau struktūruoti ar nestruktūruoti, todėl labai lankstus darbas dirbant su dideliais duomenų tvarkymo būdais. Kita vertus, SQL yra programavimo kalba, specialiai sukurta valdyti ir užklausti duomenis reliacinėse duomenų bazių valdymo sistemose (RDBMS). Jis pagrįstas RDBVS Entity-Relationship modeliu, todėl jis gali apdoroti tik struktūrizuotus duomenis. SQL negali būti naudojamas nestruktūruotiems duomenims, nes jie neatitinka duomenų modelio, kuriame nėra lengvai identifikuojamos struktūros.

Apdorojimas

- HDFS yra paskirstyta failų sistema, skirta palaikyti duomenų paketinį apdorojimą, ty duomenys renkami partijomis ir kiekviena partija siunčiama perdirbti. Siunta gali būti bet kokia - nuo vienos dienos iki vienos minutės. Kadangi jis skirtas paketiniam apdorojimui, jis neturi atsitiktinio skaitymo ar rašymo sąvokos. SQL Server, atvirkščiai, kaip bendrosios paskirties duomenų bazės platforma, palaiko duomenų apdorojimą realiuoju laiku, ty duomenys perduodami iš siuntėjo į gavėją, kai tik jie sukuriami šaltinio gale..

„Hadoop“ ir SQL veikimas

- „Hadoop“ architektūra kartais lemia impedanso neatitikimą tarp duomenų saugojimo ir prieigos prie duomenų. Jis turi mažiau apribojimų ar patvirtinimų saugomiems duomenims ir neturi tų pačių galutinių vartotojų galimybių ir ekosistemų, kurias sukūrė SQL. Kita vertus, „SQL Server“ duomenų kokybės ir nuoseklumo užtikrinimą vykdo daug geriau nei „Hadoop“, kuris suteikia galimybę panaudoti SQL duomenų analizės ir vizualizacijos įrankių ekosistemą. Tačiau SQL taip pat turi tam tikrų trūkumų, įskaitant mastelį, kad būtų galima tvarkyti didžiulius duomenų kiekius, ir palaikymą laisvai suformatuotų duomenų saugojimui..

„Hadoop“ ir „SQL“: palyginimo diagrama

„Hadoop“ ir „SQL“ santrauka

„Hadoop“ yra labiausiai pageidaujamas ir plačiausiai priimtas „Big Data“ įrankis, skirtas dirbti su bet kokio tipo duomenimis - struktūrizuotais, nestruktūruotais ar pusiau struktūruotais. Tačiau kalbant apie RDBMS, SQL yra bene galingiausia, atmintyje esanti ir dinamiškiausia duomenų saugojimo ir valdymo sistema. Tačiau esami RDBMS sprendimai, tokie kaip SQL serveriai, yra skirti tik dideliam duomenų kiekiui valdyti, bet ne struktūrizuotiems ar pusiau struktūruotiems duomenims su kintamais požymiais. Kaip ir daugelyje platformų, „Hadoop“ ir „SQL Server“ turi nemažą privalumų ir trūkumų dalį. Naudokite abu kartu ir galėsite panaudoti kiekvieno stipriąsias puses, sušvelnindami silpnybes.