Erinevus HADOOP ja RDBMS vahel
Hadoopi tarkvararaamistik on väga hästi struktureeritud poolstruktureeritud ja struktureerimata andmed. See toetab ka reaalajas mitmesuguseid andmevorminguid, näiteks XML, JSON ja tekstipõhised lamedad failivormingud. RDBMS töötab tõhusalt, kui on olemas olemisuhete voog, mis on täpselt määratletud ja seetõttu võib andmebaasiskeem või -struktuur kasvada ja muul viisil hallata. St RDBMS töötab hästi struktureeritud andmetega. Hadoop on hea valik keskkondades, kus on vaja suurt andmetöötlust, kus töödeldavatel andmetel pole usaldusväärseid seoseid.
Mis on Hadoop?
Hadoop on põhimõtteliselt avatud lähtekoodiga taristu tarkvararaamistik, mis võimaldab hajutatud ladustamiseks ja töötlemiseks tohutul hulgal andmeid, st suurandmeid. See on klastrisüsteem, mis toimib Master-Slave'i arhitektuurina. Seega saab sellise arhitektuuri abil suuri andmeid paralleelselt säilitada ja töödelda. Erinevat tüüpi andmeid saab analüüsida, struktureerida (tabelid), struktureerimata (logid, e-posti sisu, ajaveebi tekst) ja poolstruktureeritud (meediumifailide metaandmed, XML, HTML).
Hadoopi komponendid
- HDFS: Hadoopi hajutatud failisüsteem. Google avaldas oma paberkandjal GFS ja selle põhjal töötati välja HDFS. Selles öeldakse, et failid jagatakse plokkideks ja salvestatakse sõlmedes hajutatud arhitektuuri kohal. Dougi lõikamine ja Yahoo! pöördprojekteeris mudeli GFS ja ehitas paralleelse Hadoopi hajutatud failisüsteemi (HDFS)
- Lõng: järjekordne ressursiläbirääkija kasutatakse töö planeerimiseks ja haldab klastrit. Seda tutvustati Hadoop 2-s.
- Kaardi vähendamine: see on raamistik, mis aitab Java-programmidel võtme-väärtuste paari abil andmete paralleelseid arvutusi teha. Kaart võtab sisendandmed ja teisendab need andmekogumiks, mida saab arvutada võtme väärtuste paaris. Kaardi väljund kulub vähendamise ülesande täitmiseks ja seejärel annab reduktori väljund soovitud tulemuse.
- Hadoopi levinud: neid Java teeke kasutatakse Hadoopi käivitamiseks ja teised Hadoopi moodulid.
Mis on RDBMS?
RDBMS tähistab relatsioonilist andmebaasihaldussüsteemi. See on andmebaasisüsteem, mis põhineb Edgar F. Coddi poolt 1970. aastal määratletud relatsioonimudelil. Andmebaasi haldustarkvara nagu Oracle server, My SQL ja IBM DB2 põhinevad relatsiooniliste andmebaaside haldussüsteemil.
RDBMS-is esitatud andmed on ridade või tuppide kujul. See tabel on põhimõtteliselt seotud andmeobjektide kogum ja koosneb veergudest ja ridadest. Normaliseerimisel on RDBMS-is ülioluline roll. See sisaldab tabelite rühma, iga tabel sisaldab peamist võtit.
RDBMS komponendid
Lauad
RDBMS-is on tabel kirje, mida säilitatakse vertikaalselt pluss horisontaalselt ruudustiku kujul. See koosneb väljade komplektist, näiteks andmete nimi, aadress ja toode.
Ridad
Iga tabeli read tähistavad horisontaalseid väärtusi.
Veerud
Tabeli veerge hoitakse horisontaalselt, iga veerg tähistab andmevälja.
Võtmed
Need on iga andmerea identifitseerimissildid.
Hadoopil ja RDBMS-il on andmete / teabe salvestamiseks, töötlemiseks ja hankimiseks erinevad kontseptsioonid. Hadoop on turul uus, kuid RDBMS on u. 50 aastat vana. Aja möödudes kasvab andmete eksponentsiaalne kõver, aga ka andmete analüüsi ja aruandluse kasvavad nõudmised.
Selle tohutu hulga andmetega mõistliku aja jooksul salvestamine ja töötlemine muutub praeguses tööstuses ülioluliseks. RDBMS sobib relatsiooniandmete jaoks paremini, kuna see töötab tabelites. Relatsioonandmebaasi põhijooneks on võime kasutada tabeleid andmete säilitamiseks, säilitades ja jõustades teatud andmesuhteid.
Allpool on infograafika HADOOPi ja RDBMSi vahel
Peamine erinevus HADOOP ja RDBMS vahel
RDBMS töötab hästi struktureeritud andmetega. Hadoop on hea valik keskkondades, kus on vaja suurt andmetöötlust, kus töödeldavatel andmetel pole usaldusväärseid seoseid. Kui andmete maht on keeruliseks töötlemiseks ja salvestamiseks liiga suur või andmete seoseid pole lihtne määratleda, siis on keeruline eraldatud teavet salvestada ühtse seosega RDBMS-is. Hadoopi tarkvararaamistik on väga hästi struktureeritud poolstruktureeritud ja struktureerimata andmed. RDBMS andmebaasitehnoloogia on maailma parimate ettevõtete poolt väga tõestatud, järjekindel, küps ja küpsiste poolt toetatud. See sobib hästi selliste andmete kirjeldustega nagu andmetüübid, andmete vahelised suhted, piirangud jne. Seetõttu on see sobivam veebitehingute töötlemiseks (OLTP).
Milline on RDBMSi tulevik võrreldes Bigdata ja Hadoopiga? Kas arvate, et RDBMS kaotatakse peagi?
“RDBMSi ja Hadoopi vahel pole praegu mingit seost - need hakkavad teineteist täiendama. Asi ei ole rippimises ja asendamises: me ei vabane RDBMS-ist ega MPP-st, vaid kasutame selle asemel õiget tööriista õigeks tööks - ja see sõltub suuresti hinnast. ”- Alisdair Anderson ütles Hadoopi tippkohtumisel .
Võrdlus HADOOPi ja RDBMSi vahel
| Tunnusjoon | RDBMS | Hadoop |
| Andmete mitmekesisus | Peamiselt struktureeritud andmete jaoks. | Kasutatakse struktureeritud, poolstruktureeritud ja struktureerimata andmete jaoks |
| Andmekogu | Andmed keskmise suuruse kohta (GBS) | Kasutamine suure andmekogu jaoks (tabelid ja tabelid) |
| Päringud | SQL keel | HQL (taru päringu keel) |
| Skeem | Kirjutamine kohustuslik (staatiline skeem) | Nõutav lugemisel (dünaamiline skeem) |
| Kiirus | Loeb kiiresti | Mõlemad loevad ja kirjutavad kiiresti |
| Maksumus | Litsents | Tasuta |
| Kasutusjuhtum | OLTP (veebitehingute töötlemine) | Analytics (heli, video, logid jne), andmete otsimine |
| Andmeobjektid | Töötab relatsioonitabelid | Töötab võtme- / väärtuspaaril |
| Läbilaskevõime | Madal | Kõrge |
| Skaleeritavus | Vertikaalne | Horisontaalne |
| Riistvara profiil | Tipptasemel serverid | Kauba / kasuliku riistvara |
| Terviklikkus | Kõrge (happeline) | Madal |
Järeldus - HADOOP vs RDBMS
Ülaltoodud võrdluse abil oleme teada saanud, et HADOOP on RDBMS-iga võrreldes parim meetod suurte andmete töötlemiseks. Iga päevaga kasvab kasutatavate andmete arv ja seetõttu on nii tohutu hulga andmete parem käitlemine muutumas kopsakaks ülesandeks. Suurandmete analüüs ja säilitamine on mugav ainult Hadoopi ökosüsteemi abil kui traditsiooniline RDBMS. Hadoop on suuremahuline avatud lähtekoodiga tarkvararaamistik, mis on pühendatud skaleeritavale, hajutatud ja andmemahukale andmetöötlusele. See raamistik jaotab suured andmed väiksemateks paralleelseteks andmekogumiteks ja haldab ajakava koostamist, kaardistab iga osa vaheväärtuseni, mis on tõrketaluv, usaldusväärne ja toetab tuhandeid andme sõlme ja petabaiti, mida praegu kasutatakse arendus-, tootmis- ja testimiskeskkonnas ning juurutamisel võimalusi.
Soovitatavad artiklid:
- Sõlme JS vs Java erinevused
- Uurige erinevusi Java vs Node JS
- Kuidas hävitada Hadoopi arendaja intervjuud?
- Hadoop vs Apache Spark - huvitavad asjad, mida peate teadma
- Miks on innovatsioon suurandmete kõige kriitilisem aspekt?
- Kas soovite teada saada Hadoop vs Spark kohta