Разница между Hadoop и SQL

Термин «большие данные» является одним из самых популярных модных слов в современную цифровую эпоху. У каждой компании, начиная от небольших стартапов до крупных предприятий, есть деньги на большие данные. Внезапно мы наблюдаем сближение значительных тенденций, которые фундаментально преобразуют отрасль, и происходит взрыв данных из-за растущего числа подключенных к Интернету устройств. Большие данные - это именно то, где фреймворк с открытым исходным кодом Hadoop подходит к картине. Hadoop предоставляет платформу для хранения и извлечения огромных объемов данных для обработки и анализа. Но чем Hadoop отличается от других систем управления базами данных, таких как SQL Server? Мы выделим некоторые ключевые различия между SQL и Hadoop.

Что такое Hadoop?

Hadoop - это инфраструктура распределенной обработки с открытым исходным кодом, разработанная для удовлетворения потребностей веб-компаний в индексировании и обработке огромных объемов данных, благодаря растущему росту числа устройств с доступом в Интернет и следующей большой эволюции, называемой социальными медиа. Google вдохновляет на разработку, которая стала известна как Hadoop. Он обеспечивает платформу, которая позволяет обрабатывать огромные объемы данных, чтобы обеспечить легкий доступ и динамическую загрузку данных..

Что такое SQL?

SQL был вездесущим инструментом для доступа и управления данными в базе данных. SQ Server больше не является обычной системой управления базами данных, используемой разработчиками, администраторами и аналитиками баз данных. Это огромная экосистема разностных инструментов и сервисов, которые работают совместно для обеспечения очень сложных задач управления платформой данных. Это де-факто язык для систем поддержки транзакций и принятия решений и инструментов бизнес-аналитики для доступа к рекламным запросам к различным источникам данных. На самом деле, SQL Server обеспечивает лучшее качество и согласованность данных, чем Hadoop..

Разница между Hadoop и SQL

Инструмент

- Hadoop - это проект Apache Software Foundation и платформа программного обеспечения для распределенной обработки с открытым исходным кодом, предназначенная для хранения и обработки огромного потока данных и запуска приложений на кластерах из аппаратного оборудования. Hadoop предоставляет платформу, которая позволяет обрабатывать огромные объемы данных, чтобы обеспечить легкий доступ и динамическую загрузку данных. С другой стороны, SQL, сокращенно от Structured Query Language, является де-факто языком для систем поддержки транзакций и принятия решений и инструментов бизнес-аналитики для доступа к различным данным из разных источников и их запросов. SQL был повсеместным инструментом для доступа, манипулирования и хранения данных в базе данных..

Фреймворк Hadoop против SQL

- В основе экосистемы Hadoop лежат два основных компонента - распределенная файловая система Hadoop (HDFS) - распределенная, масштабируемая и переносимая файловая система, написанная на Java для хранения очень больших наборов данных на кластерах компьютеров; и подход к распределенной обработке на основе Java, называемый MapReduce. SQL Server, с другой стороны, является системой управления реляционными базами данных и одной из самых мощных в мире платформ данных, используемых рядом коммерческих и собственных продуктов для запроса, обработки и визуализации различных источников данных..

Тип данных

- Hadoop предназначен для работы с любыми типами данных, будь то структурированные, полуструктурированные или неструктурированные, что делает его очень гибким для работы с большими данными. SQL, с другой стороны, является языком программирования, специально созданным для управления и запроса данных в системах управления реляционными базами данных (RDBMS). Он основан на модели Entity-Relationship RDBMS, поэтому он может обрабатывать только структурированные данные. SQL нельзя использовать для неструктурированных данных, потому что они не соответствуют модели данных без легко идентифицируемой структуры.

обработка

- HDFS - это распределенная файловая система, предназначенная для поддержки пакетной обработки данных, что означает, что данные собираются в пакетах, и каждый пакет отправляется на обработку. Пакет может быть любым от одного дня до одной минуты. Поскольку он предназначен для пакетной обработки, он не имеет понятия случайного чтения или записи. SQL Server, напротив, как платформа баз данных общего назначения, поддерживает обработку данных в режиме реального времени, что означает, что данные передаются от отправителя к получателю, как только они создаются на стороне источника.

Производительность Hadoop и SQL

- Архитектура Hadoop иногда приводит к несоответствию импеданса между хранилищем данных и доступом к ним. Он имеет меньше ограничений или проверок для данных, которые он хранит, и у него нет тех же возможностей конечного пользователя и экосистемы, которые разработал SQL. SQL Server, с другой стороны, обеспечивает намного более эффективное обеспечение качества и согласованности данных, чем Hadoop, что позволяет ему использовать экосистему инструментов анализа и визуализации данных на основе SQL. Однако SQL также имеет некоторые недостатки, которые включают масштабируемость для обработки больших объемов данных и поддержку хранения свободно отформатированных данных..

Hadoop vs. SQL: Сравнительная таблица

Резюме Hadoop против SQL

Hadoop - наиболее предпочтительный и широко распространенный инструмент для работы с большими данными, разработанный для работы с любыми типами данных - структурированными, неструктурированными или полуструктурированными. Но когда речь идет о СУБД, SQL, пожалуй, самая мощная система динамического хранения и управления данными в оперативной памяти. Однако существующие решения СУБД, такие как SQL Server, предназначены только для управления значительным объемом данных, но не для неструктурированных или полуструктурированных данных с переменными атрибутами. Как и на многих платформах, у Hadoop и SQL Server есть свои сильные и слабые стороны. Используйте оба из них вместе, и вы можете использовать сильные стороны каждого, одновременно уменьшая слабые стороны.