Különbség a Hadoop és az SQL között

A „Big Data” kifejezés a mai digitális korszak egyik legforróbb szóbeszédje. Minden vállalkozásnak, kezdve a kisvállalkozóktól a nagyvállalatokig, van pénzük a Big Data-hoz. Hirtelen megfigyelhetjük a jelentős tendenciák konvergenciáját, amelyek alapvetően átalakítják az iparágot, és az adatok rohamosan növekednek az internethez csatlakoztatott eszközök egyre növekvő száma miatt. A Big Data pontosan ott áll a Hadoop nyílt forráskódú keretén. A Hadoop keretet biztosít hatalmas mennyiségű adat tárolásához és visszakereséséhez feldolgozási és elemzési célokra. De hogyan különbözik a Hadoop más adatbázis-kezelő rendszerektől, mint például az SQL Server? Kiemelünk néhány kulcsfontosságú különbséget az SQL és a Hadoop között.

Mi az a Hadoop??

A Hadoop egy nyílt forráskódú, elosztott feldolgozási keret, amelyet úgy alakítottak ki, hogy kielégítse az internetes cégek igényeit, hogy hatalmas mennyiségű adatot indexeljenek és dolgozzanak fel, jóvoltából az Internet-alapú eszközök növekvő növekedése és a következő nagy evolúció, amelyet közösségi médianek hívnak. A Google inspirálja a Hadoop néven ismert fejlesztést. Keretet biztosít, amely lehetővé teszi a hatalmas mennyiségű adat feldolgozását az egyszerű hozzáférés és az adatok dinamikus betöltése érdekében.

Mi az SQL?

Az SQL mindenütt jelentett eszköz az adatbázishoz való hozzáféréshez és az adatok kezeléséhez. Az SQ Server már nem egy rendszeres adatbázis-kezelő rendszer, amelyet fejlesztők, adatbázis-adminisztrátorok és elemzők használnak. Ez egy hatalmas ökoszisztéma a különbözõ eszközök és szolgáltatások számára, amelyek együtt dolgoznak nagyon összetett adatplatform-kezelési feladatok elvégzésében. A tranzakciós és döntéstámogató rendszerek, valamint az üzleti intelligencia eszközök tényleges nyelve a különféle adatforrások hirdetési lekérdezéseinek elérése. Valójában az SQL Server sokkal jobban kezeli az adatminőség és -konzisztencia érvényesítését, mint a Hadoop.

Különbség a Hadoop és az SQL között

Eszköz

- A Hadoop egy Apache Software Foundation projekt és egy nyílt forráskódú elosztott feldolgozószoftver-keret, amely nagy mennyiségű adatmennyiség tárolására és feldolgozására, valamint az alkalmazások futtatására az árucikk-hardverek klaszterén. A Hadoop olyan keretet biztosít, amely lehetővé teszi a hatalmas mennyiségű adat feldolgozását az egyszerű hozzáférés és az adatok dinamikus betöltése érdekében. Az SQL, röviden a strukturált lekérdezési nyelv, másrészt a tranzakciós és döntéstámogató rendszerek, valamint az üzleti intelligencia eszközök tényleges nyelve, amely a különféle forrásokból származó adatok elérésére és lekérdezésére szolgál. Az SQL mindenütt jelen lévő eszköz az adatok eléréséhez, kezeléséhez és tárolásához adatbázisban.

Hadoop és SQL keretrendszere

- A Hadoop ökoszisztéma középpontjában két elsődleges elem van - a Hadoop elosztott fájlrendszere (HDFS) - elosztott, méretezhető és hordozható fájlrendszer, amely Java nyelven íródott, hogy nagyon nagy adatkészleteket tárolhasson a számítógépek csoportjai között; és a Java alapú elosztott feldolgozás megközelítése, MapReduce néven. Az SQL Server viszont egy relációs adatbázis-kezelő rendszer és a világ egyik legerősebb adatplatformja, amelyet számos kereskedelmi és házon belüli termék használ különféle adatforrások lekérdezésére, manipulálására és megjelenítésére..

Adattípus

- A Hadoop bármely adattípussal való - akár strukturált, félig strukturált vagy strukturálatlan - működésre tervezték, így nagyon rugalmassá teszi a munkát nagy adatfeldolgozás esetén. Az SQL viszont egy programozási nyelv, amelyet kifejezetten az adatok kezelésére és lekérdezésére hoztak létre relációs adatbázis-kezelő rendszerekben (RDBMS). Az RDBMS entitás-kapcsolati modelljén alapul, így csak strukturált adatokat képes feldolgozni. Az SQL nem használható strukturálatlan adatokhoz, mert nem felelnek meg a könnyen azonosítható struktúrájú adatmodellnek.

Feldolgozás

- A HDFS egy elosztott fájlrendszer, amely az adatok kötegelt feldolgozásának támogatására lett kifejlesztve, azaz az adatok kötegekben kerülnek összegyűjtésre, és minden egyes köteg feldolgozásra kerül. A tétel egy nap és egy perc közötti lehet. Mivel kötegelt feldolgozásra tervezték, nem rendelkezik a véletlenszerű olvasás vagy az írás fogalmával. Az SQL Server éppen ellenkezőleg, mint általános célú adatbázis-platform, támogatja a valós idejű adatfeldolgozást, vagyis az adatokat a küldőtől a vevőhöz továbbítja, amint a forrás végén előállítják..

A Hadoop és az SQL teljesítménye

- A Hadoop architektúrája néha impedancia-eltéréshez vezet az adattárolás és az adatokhoz való hozzáférés között. Kevesebb korlátozással vagy érvényesítéssel rendelkezik a tárolt adatokra, és nem rendelkezik ugyanolyan végfelhasználói képességekkel és ökoszisztémával, mint amelyet az SQL fejlesztett. Az SQL Server viszont sokkal jobban kezeli az adatminőség és -konzisztencia érvényesítését, mint a Hadoop, amely lehetővé teszi az SQL-alapú adatelemzési és adatmegjelenítő eszközök ökoszisztéma kiaknázását. Az SQL-nek azonban vannak bizonyos hátrányai is, beleértve a méretezhetőséget nagy mennyiségű adat kezelésére és a lazán formázott adatok tárolásának támogatását..

Hadoop vs. SQL: összehasonlító táblázat

A Hadoop és SQL összefoglalása

A Hadoop a legelterjedtebb és legszélesebb körben elfogadott Big Data eszköz, amelyet bármilyen típusú - strukturált, strukturálatlan vagy félig strukturált - adatkezelésre terveztek. De amikor az RDBMS-t illeti, akkor az SQL talán a legerõsebb, a memóriában lévõ és dinamikus adattároló és -kezelõ rendszer. A meglévő RDBMS-megoldások, például az SQL-kiszolgálók azonban csak jelentős adatmennyiség kezelésére szolgálnak, de nem strukturált vagy félig strukturált adatokra, változó attribútumokkal. Mint sok platformon, a Hadoopnak és az SQL Servernek is megvan a maga részese az erősségek és gyengeségek között. Használja mindkettőt együtt, és kiaknázhatja mindegyik erősségeit, miközben enyhíti a gyengeségeket.