Hadoopi ja SQL-i erinevus
Igal sekundil sotsiaalmeedia kaudu, nagu Facebook, Twitter, Instagram, loodud tohutud andmed on sillutanud teed Hadoopi / Big Data Ökosüsteemi arendamiseks. Mõiste „3V”, mis viitab helitugevusele, kiirusele ja õigsusele, määratleb Hadoopi tähtsuse voogesituse andmete haldamisel. Tänapäeval genereeritakse andmeid mitmest allikast, mida on vaja integreerida erinevatel eesmärkidel, näiteks aruandluseks, andmete analüüsiks ja uurimiseks, ning andmete tsentraliseeritud säilitamiseks. Kui me seda teeme, kerkib traditsiooniliste lähenemisviisidega arvukalt probleeme, nagu ruum, juurdepääs, terviklikkus, struktuur ja ribalaius. Kõigi nende probleemidega tegelemiseks pakub Hadoop raamistikku, mis võimaldab töödelda tohutu suurusega andmeid, pakkuda hõlpsat juurdepääsu, suurt kättesaadavust ja laadida andmeid dünaamiliselt. Sellel on hajutatud failisüsteemi raamistik (HDFS) andmete ja sisseehitatud päringuprotsessori salvestamiseks, mille nimi on “Map Reduce” HDFS-is salvestatud andmete analüüsimiseks ja töötlemiseks.
HEAD HEAD - Hadoopi ja SQL-i võrdlus
Allpool on toodud Hadoopi ja SQL-i kuue erinevuse erinevus
Peamised erinevused Hadoop Vs SQL vahel
Allpool on erinevus Hadoopi ja SQL-i vahel järgmiselt
- Skeem WRITE Vs READ
Üldiselt järgib see traditsioonilises andmebaasis andmete laadimisel / migreerimisel ühest andmebaasist teise kirjutamismeetodi skeemi. See muudab andmete laadimise protsessi elevil / katkestatuks ja tulemuseks on dokumentide tagasilükkamine lähte- ja sihttabelite struktuuri erinevuste tõttu, samas kui Hadoopi süsteemis salvestatakse kõik andmed HDFS-i ja andmed tsentraliseeritakse.
Hadoopi raamistikku kasutatakse peamiselt andmeanalüüsi protsessis. Seega toetab see kõiki kolme andmekategooriat, st struktureeritud, poolstruktureeritud ja struktureerimata andmeid, ning võimaldab lugemismeetodi skeemi.
- Struktureeritud andmetel on kindel vorming. g .: XML-fail.
- Poolstruktuuride andmed on lõdvemad; Skeem võib olla / puudub. g .: arvutustabel
- Struktureerimata andmetel puudub konkreetne struktuur ega skeem. Nt: lihttekst või pilt.
Hadoop töötab struktureerimata andmetega tõhusalt, kuna see on võimeline andmeid töötlemise ajal tõlgendama.
| Lähenemisviis | Eelis | Dis eelis |
| Skeem kirjutades | · Eelmääratud struktuurid
· Kiirem lugemine. Nt: traditsiooniline RDBMS. | Aeglane andmekoormus
Kõrge latentsusaeg |
| Skeem loetud | · Dünaamiline struktuur
· Kiire kirjutamine ja lugemine. Nt: Hadoop | Kiire andmete laadimine
Madal latentsusaeg |
Tabel : WRITE VS-i skeem READ-is.
- MITTEVASTAVUS JA KULUD
Hadoop Framework on loodud suure hulga andmete töötlemiseks. Iga kord, kui andmete maht suureneb, saab klastrisse lisada mitmeid lisaressursse, näiteks andmesõlme, kui traditsioonilise lähenemise korral staatilisele mälu jaotusele. Aega ja eelarvet on nende rakendamiseks suhteliselt vähe ja Hadoop pakub ka andmete asukohta, kus andmed tehakse kättesaadavaks töö teostanud sõlmes.
- VEATALUVUS
Traditsioonilises RDBMS-is, kui andmed on kadunud korruptsiooni või mõne muu võrguprobleemi tõttu, võtab kaotatud andmete tagasisaatmine rohkem aega, kulusid ja ressursse. Kuid Hadoopil on mehhanism, kus andmetes on HDFS-is salvestatud andmete replikatsioonitegur vähemalt kolm. Kui mõni andmeid hoidvatest andmesõlmedest ebaõnnestub, saab andmeid hõlpsalt teistest andmete kättesaadavusega kõrgest andmesõlmedest välja tõmmata. Seega teeb andmed kasutajatele hõlpsasti kättesaadavaks sõltumata tõrgetest.
- FUNKTSIONAALNE PROGRAMM
Hadoop toetab funktsionaalse programmeerimise kirjutamist keeltes, nagu java, scala ja python. Kõigi rakenduste jaoks, mis vajavad täiendavaid funktsioone, saab rakenduse UDF –User Defined Function funktsioonide HDFS-is registreerimisega registreerida. RDBMS-is pole UDF-i kirjutamise võimalust ja see suurendab SQL-i kirjutamise keerukust. Lisaks pääseb HDFS-i salvestatud andmetele juurde Hadoopi kogu ökosüsteem, näiteks taru, siga, Sqoop ja HBase. Niisiis, kui UDF on kirjutatud, saab seda kasutada ükskõik milline ülalnimetatud rakendus. See suurendab süsteemi jõudlust ja toetatavust.
- Optimeerimine
Hadoop salvestab andmed HDFS-i ja töötlemisprotseduuride abil, kasutades kaarti. Andmete käsitlemiseks kasutatakse kõige populaarsemaid tehnikaid, milleks on salvestatud andmete eraldamine ja eraldamine. Jaotamine on meetod andmete salvestamiseks HDFS-is, jagades andmed jaotamiseks nimetatud veeru alusel. Kui andmed sisestatakse või laaditakse HDFS-i, tuvastab see partitsiooni veeru ja surub andmed vastavasse partitsioonikataloogi. Nii et päring tõmbab tulemuste komplekti, tõmmates andmed otse jaotatud kataloogist. See vähendab kogu tabeli skannimist, parandab reageerimise aega ja väldib latentsusaega.
Teist lähenemisviisi nimetatakse andmete koondamiseks. See võimaldab analüütikul andmeid hõlpsalt andmete sõlmede vahel jaotada. Kõigil sõlmedel jaotatakse võrdne arv andmeid. Kogumiskolonn valitakse nii, et sellel oleks kõige vähem kardinaalsust.
Need lähenemisviisid pole SQL-i traditsioonilises meetodis saadaval.
- ANDMETÜÜP
Traditsioonilises lähenemisviisis on toetatud andmetüüp väga piiratud. See toetab ainult struktureeritud andmeid. Seega võtab andmete skeemi puhastamine ja vormindamine rohkem aega. Kuid Hadoop toetab selliseid keerukaid andmetüüpe nagu Array, Struct ja Map. See julgustab andmete laadimiseks kasutama eri tüüpi andmekogumeid. Näite jaoks: XML-i andmeid saab laadida, määratledes andmed keerulist andmetüüpi sisaldavate XML-elementidega.
- ANDMETE KOMPRESSEERIMINE
Traditsioonilise andmebaasisüsteemi jaoks on väga vähe sisseehitatud tihendusmeetodeid. Kuid Hadoopi raamistikus on palju tihendamistehnikaid, näiteks gzib, bzip2, LZO ja käre. Vaikimisi pakkimisrežiim on LZ4. Isegi tabeleid saab tihendada, kasutades selliseid tihendamistehnikaid nagu Parquet, ORC. Tihendamismeetodid aitavad muuta tabelid hõivatuks vähem ruumi, suurendades läbilaskevõimet ja kiiremat päringu täitmist.
Hadoop Vs SQL-i võrdlustabel
| Omadused | Traditsiooniline SQL | Hadoop |
| Andmete suurus | Gigabaiti | Petabaadid |
| Juurdepääs | Interaktiivne ja partii | Partii |
| Uuendused | Lugege ja kirjutage - mitu korda | Kirjutage üks kord, lugege mitu korda |
| Struktuur | Staatiline skeem | Dünaamiline skeem |
| Terviklikkus | Kõrge | Madal |
| Skaleerimine | Mittelineaarne | Lineaarne |
Tabel : traditsioonilise Hadoopi ja SQL-i raamistiku võrdlus.
Järeldus - Hadoop Vs SQL
Üldiselt on Hadoop traditsioonilise SQL-i ees kulude, aja, jõudluse, usaldusväärsuse, toetatavuse ja andmete kättesaadavuse osas väga suurele kasutajarühmale ees. Iga päev genereeritava tohutu hulga andmete tõhusaks töötlemiseks aitab Hadoopi raamistik selle tsentraliseeritud kohas õigeaegset hõivamist, talletamist, töötlemist, filtreerimist ja lõpuks salvestamist.
Soovitatav artikkel
- Hadoop vs taru - saate teada parimad erinevused
- Siit saate teada 10 kasulikku erinevust Hadoopi ja punase nihke vahel
- HADOOP vs RDBMS | teadke 12 kasulikku erinevust
- Apache Hadoop vs Apache Spark | 10 parimat võrdlust, mida peate teadma!
- Hadoop vs Spark: omadused