Rozdíl mezi Hadoopem a SQL

Termín „Big Data“ je jedním z nejžhavějších hesel v dnešní digitální éře. Každá společnost od malých začínajících podniků až po velké podniky má peníze na Big Data. Najednou vidíme konvergenci významných trendů, které zásadně mění průmysl a dochází k explozi dat kvůli rostoucímu počtu zařízení připojených k internetu. Big Data je přesně tam, kde se na obrázek objevuje open-source framework Hadoop. Hadoop poskytuje rámec pro ukládání a načítání obrovského množství dat pro zpracování a analytické účely. Jak se však Hadoop liší od jiných systémů správy databází, jako je SQL Server? Zdůrazňujeme některé klíčové rozdíly mezi SQL a Hadoop.

Co je Hadoop?

Hadoop je open-source distribuovaný procesní rámec navržený tak, aby vyhovoval potřebám webových společností k indexování a zpracování obrovských objemů dat, se zvýšením nárůstu zařízení s internetovým připojením a dalšího velkého vývoje zvaného sociální média. Google poskytuje inspiraci pro vývoj, který se stal známým jako Hadoop. Poskytuje rámec, který umožňuje zpracování obrovských objemů dat za účelem snadného přístupu a dynamického načítání dat.

Co je to SQL?

SQL je všudypřítomný nástroj pro přístup a manipulaci s daty v databázi. SQ Server již není běžným systémem správy databází, který používají vývojáři a správci databází a analytici. Je to obrovský ekosystém různých nástrojů a služeb, které spolupracují na poskytování velmi složitých úkolů správy datové platformy. Je to de facto jazyk pro systémy pro podporu transakcí a rozhodování a nástroje Business Intelligence pro přístup k reklamním dotazům k řadě zdrojů dat. SQL Server ve skutečnosti vynucuje vynucování kvality a konzistence dat mnohem lépe než Hadoop.

Rozdíl mezi Hadoopem a SQL

Nářadí

- Hadoop je projekt nadace Apache Software Foundation a open-source distribuovaný procesní softwarový rámec pro ukládání a zpracování masivního přílivu dat a spouštění aplikací na klastrech komoditního hardwaru. Hadoop poskytuje rámec, který umožňuje zpracování obrovských objemů dat za účelem snadného přístupu a dynamického načítání dat. Na druhou stranu SQL, zkratka pro Structured Query Language, je de facto jazykem pro systémy podpory transakcí a rozhodování a nástroje Business Intelligence pro přístup a dotazování na různá data z různých zdrojů. SQL je všudypřítomný nástroj pro přístup, manipulaci a ukládání dat v databázi.

Framework Hadoop vs. SQL

- Jádrem ekosystému Hadoop jsou dvě primární složky - Hadoop Distributed File System (HDFS) - distribuovaný, škálovatelný a přenosný souborový systém napsaný v Javě pro ukládání velmi velkých datových sad napříč klastry počítačů; a přístup k distribuovanému zpracování založenému na Java zvané MapReduce. SQL Server, na druhé straně, je systém správy relačních databází a jedna z nejvýkonnějších datových platforem na světě, které používá řada komerčních a interních produktů k dotazování, manipulaci a vizualizaci různých zdrojů dat.

Datový typ

- Hadoop je navržen pro práci s jakýmkoli typem dat, ať už je strukturovaný, polostrukturovaný nebo nestrukturovaný, takže je velmi flexibilní s ním pracovat, pokud jde o zpracování velkých dat. SQL je naproti tomu programovací jazyk vytvořený speciálně pro správu a dotazování dat v systémech správy relačních databází (RDBMS). Je založen na modelu Entity-Relationship RDBMS, takže může zpracovávat pouze strukturovaná data. SQL nelze použít pro nestrukturovaná data, protože neodpovídají datovému modelu bez snadno identifikovatelné struktury.

zpracovává se

- HDFS je distribuovaný souborový systém navržený pro podporu dávkového zpracování dat, což znamená, že data jsou shromažďována v dávkách a každá dávka je odesílána ke zpracování. Dávka může být cokoli od jednoho dne do jedné minuty. Protože je navržen pro dávkové zpracování, nemá koncept náhodných čtení nebo zápisu. SQL Server naopak, jako univerzální databázová platforma, podporuje zpracování dat v reálném čase, což znamená, že data jsou vysílána z odesílatele do příjemce, jakmile jsou vyrobena na zdrojovém konci.

Výkon Hadoop a SQL

- Architektura Hadoopu někdy vede k nesouladu impedance mezi ukládáním dat a přístupem k datům. Má méně omezení nebo ověření dat, která ukládá, a nemá stejné schopnosti koncových uživatelů a ekosystém, jaký vyvinula SQL. SQL Server, na druhé straně, zajišťuje vynucování kvality a konzistence dat mnohem lépe než Hadoop, což mu umožňuje využívat ekosystém nástrojů pro analýzu a vizualizaci dat založených na SQL. SQL má však také některé nevýhody, které zahrnují škálovatelnost pro zpracování velkého množství dat a podporu pro ukládání volně formátovaných dat.

Hadoop vs. SQL: srovnávací tabulka

Shrnutí Hadoop vs. SQL

Hadoop je nejvíce preferovaný a široce přijímaný nástroj Big Data navržený pro práci s jakýmkoli typem dat - strukturovaným, nestrukturovaným nebo polostrukturovaným. Ale pokud jde o RDBMS, SQL je pravděpodobně nejvýkonnějším, v paměti a dynamickým systémem pro ukládání a správu dat. Existující řešení RDBMS, jako jsou například servery SQL, však slouží pouze pro správu značného objemu dat, nikoli však pro nestrukturovaná nebo polostrukturovaná data s proměnnými atributy. Stejně jako u mnoha platforem mají Hadoop i SQL Server spravedlivý podíl na silných a slabých stránkách. Použijte je oba společně a můžete využít silné stránky každého z nich a zmírnit tak slabiny.