Разлика между Hadoop и SQL

Терминът „Големи данни“ е един от най-горещите модни думи в днешната цифрова ера. Всяка компания, варираща от малки стартъпи до големи предприятия, има пари за Big Data. Изведнъж наблюдаваме сближаването на значими тенденции, които преобразуват фундаментално индустрията и се получава експлозия на данни поради нарастващия брой устройства, свързани с Интернет. Big Data е точно там, където рамката с отворен код Hadoop идва на снимката. Hadoop предоставя рамка за съхранение и извличане на огромни количества данни за обработка и аналитични цели. Но как Hadoop се различава от другите системи за управление на бази данни като SQL Server? Открояваме някои ключови разлики между SQL и Hadoop.

Какво е Hadoop?

Hadoop е с отворен код разпределена обработваща рамка, създадена да отговори на нуждите на уеб компаниите да индексират и обработват огромни обеми от данни, любезно от нарастващия възход на устройства с интернет и следващата голяма еволюция, наречена социални медии. Google предоставя вдъхновението за разработката, станала известна като Hadoop. Той осигурява рамка, която позволява обработка на огромни обеми от данни с цел осигуряване на лесен достъп и динамично зареждане на данни.

Какво е SQL?

SQL е повсеместният инструмент за достъп и манипулиране на данни в база данни. SQ Server вече не е обикновена система за управление на бази данни, използвана от разработчици и администратори на бази данни и анализатори. Това е огромна екосистема от различни инструменти и услуги, които работят заедно, за да предоставят много сложни задачи за управление на платформата за данни. Това е фактически език за транзакционните системи и системи за поддръжка на решения и инструментите за бизнес разузнаване за достъп до рекламни заявки на различни източници на данни. Всъщност SQL Server се справя с налагането на качеството и последователността на данните много по-добре от Hadoop.

Разлика между Hadoop и SQL

инструмент

- Hadoop е проект на Apache Software Foundation и софтуер с рамка за разпространение с отворен код за съхранение и обработка на масивен приток на данни и стартиране на приложения в клъстери от хардуер на стоки. Hadoop предоставя рамка, която позволява обработка на огромни обеми от данни, за да се осигури лесен достъп и динамично зареждане на данни. От друга страна, SQL, съкратен за Structured Query Language, е фактически език за транзакционни системи и системи за поддръжка на решения и инструменти за бизнес анализ, за ​​достъп и търсене на различни данни от различни източници. SQL е повсеместният инструмент за достъп, манипулиране и съхраняване на данни в база данни.

Рамка на Hadoop срещу SQL

- В основата на екосистемата Hadoop са два основни компонента - разпределената файлова система Hadoop (HDFS) - разпределена, мащабируема и преносима файлова система, написана на Java за съхранение на много големи набори от данни в групи от компютри; и подход към разпределената обработка, базирана на Java, наречена MapReduce. SQL Server, от друга страна, е система за управление на релационни бази данни и една от най-мощните платформи за данни в света, използвани от редица търговски и вътрешни продукти за търсене, манипулиране и визуализиране на различни източници на данни.

Тип данни

- Hadoop е проектиран да работи с всеки тип данни, независимо дали е структуриран, полуструктуриран или неструктуриран, което го прави много гъвкав за работа, когато става въпрос за обработка на големи данни. SQL, от друга страна, е език за програмиране, създаден специално за управление и търсене на данни в системи за управление на релационни бази данни (RDBMS). Той се основава на модела на връзката между субектните връзки на RDBMS, така че може да обработва само структурирани данни. SQL не може да се използва за неструктурирани данни, тъй като те не съответстват на модел на данни без лесно разпознаваема структура.

обработване

- HDFS е разпределена файлова система, предназначена да поддържа пакетна обработка на данни, което означава, че данните се събират на партиди и всяка партида се изпраща за обработка. Партидата може да бъде всичко от един ден до една минута. Тъй като е проектиран за пакетна обработка, той няма концепцията за случайни четения или записи. SQL Server, напротив, като платформа за бази данни с общо предназначение поддържа обработка на данни в реално време, което означава, че данните се предават от подателя към получателя веднага след като са произведени в края на източника.

Изпълнение на Hadoop и SQL

- Архитектурата на Hadoop понякога води до несъответствие на импеданс между съхранение на данни и достъп до данни. Той има по-малко ограничения или валидации на данните, които съхранява, и няма същите възможности на крайния потребител и екосистемата, които е разработил SQL. SQL Server, от друга страна, се справя с налагането на качеството и последователността на данните много по-добре от Hadoop, което му позволява да използва екосистемата на базирани на SQL инструменти за анализ и визуализиране на данни. Въпреки това, SQL има и някои недостатъци, които включват мащабируемост за обработка на огромни количества данни и поддръжка за съхранение на слабо форматирани данни.

Hadoop срещу SQL: Сравнителна диаграма

Обобщение на Hadoop срещу SQL

Hadoop е най-предпочитаният и широко приет инструмент за големи данни, създаден да работи с всеки тип данни - структурирани, неструктурирани или полуструктурирани. Но що се отнася до RDBMS, SQL е може би най-мощната, в паметта и динамичната система за съхранение и управление на данни. Съществуващите RDBMS решения като SQL сървъри обаче са само за управление на значителен обем данни, но не и за неструктурирани или полуструктурирани данни с променливи атрибути. Както при много платформи, и Hadoop и SQL Server имат справедлив дял от силни и слаби страни. Използвайте и двете заедно и можете да използвате силните страни на всеки, като смекчите слабостите.