Kas sissejuhatus andmebaasi Is Hadoop:

Hadoop ei ole andmesalvestus või relatsiooniline salvestusruum, seda kasutatakse peamiselt tohutul hulgal andmelao töötlemiseks hajutatud serverites. See salvestab faile HDFS-i (Hadoopi hajutatud failisüsteem), kuid see ei kvalifitseeru relatsiooniandmebaasiks. Suhtelised andmebaasid salvestavad andmeid täpse skeemi poolt esitatud tabelites. Hadoop salvestab struktureerimata, poolstruktureeritud ja struktureeritud andmeid, kuna iidsed andmebaasid aga ainult struktureeritud andmeid. meil on kalduvus HDFS-i andmete värskendamiseks / muutmiseks, mis võib tavapärasest heliüksusest ammenduda. On olemas selliseid elemente nagu Hive, mis töötab HDFS-i peaministril ja võimaldab kasutajatel kahtluse alla seada andmeid, mida HDFS-is hoitakse, kasutades SQL-i tüüpi süntaksit, mida nimetatakse HiveQLiks. See kasutab tulemuste esilekutsumiseks sisemiselt MapReduce'i.

Mis on Hadoop?

Kuna maailm muutub täiendavaks andmelaokeskseks kui kunagi varem, on oluliseks väljakutseks muutunud viis, kuidas käsitleda andmelao plahvatust. iidsed andmelaohalduse raamistikud hõlmavad tänapäeva andmekogude suurt hulka. Õnneks on kiiresti muutuv uusimate tehnoloogiate maastik uuesti määratletav, kuid meil on kalduvus töötada andmetega ülimassiivsel skaalal. Hadoopi andmebaas ei ole omamoodi teave, vaid pigem tarkvarasüsteem, mis võimaldab massiliselt paralleelset arvutamist. see on seotud sortide NoSQL-i levitatud andmebaaside (näiteks HBase) võimaldaja, mis võib võimaldada andmete levimist tuhandetes serverites toimivuse väga vähese vähenemisega.

Mis on relatsiooniandmebaas?

Traditsiooniline RDBMS (relatsioonandmebaasi haldussüsteem) on tegelik juhtimisharjumus kogu veebiajastul. Ehkki RDBMS arvatakse praegu olevat langev andmesidetehnoloogia. kui andmete täpne korraldus hoiab ladu kohutavalt „korras”, muutub andmete hästi struktureeritud vajadus erakordselt suurte mahtude korral märkimisväärseks koormaks, mille tulemusel toimuv väheneb, kui maht suureneb. Seega ei mõelda RDBMS-i tavaliselt tõusva vastusena, et täita „suurte” andmete vajadusi.

Milline on RDBMSi tulevik seoses Hadoopiga?

Hadoop ei vaheta RDBMS-i, see teeb neile lihtsalt komplimendi ja annab RDBMS-ile võimaluse neelata toodetavate andmeladude tohutu maht ning hallata nende valikut ja tõepärasust, pakkudes ühtlasi HDFS-is salvestusplatvormi, millel on tasane kujundus ja mis hoiab andmeid ühtlase kujunduse ajal ning pakub skannimist ja analüütikat. tohutud andmed on evolutsioon, mitte revolutsioon, seega ei asenda Hadoop RDBMS-i, kuna nad on mõistlikud suhteliste ja tehinguandmete haldamisel.

Milline lähenemisviis on parim RDBMS või Hadoop?

Kõik sõltub. arvestades, et tohutu andmeanalüütika eelised konkurentsieelist põhjustavate põhjalikumate teadmiste pakkumisel on tõelised, ja need võimalused täiendavad üksnes ettevõtted, kes teostavad hoolsust tagades, et Hadoop suurte andmeanalüüside jaoks ohvriks langemine täidab nende soove kõige paremini. lubage meil aru saada, kas me hõlbustame teie tohutu andmeplatvormi võrdlust.

Variatsioonid Is Hadoopi andmebaasi ja relatsiooniandmebaasi vahel:

Nagu andmebaasi Hadoop, ei saa iidset RDBMS-i kasutada ka siis, kui see hõlmab meetodit ja talletab liiga suure andmemahu või lihtsalt tohutu hulga andmeid. Järgnevalt on toodud mõned variatsioonid Hadoopi ja iidse RDBMSi vahel.

  • Andmete maht

Andmete maht viitab sellele, et säilinud ja töödeldava hädaohu määr on suur. RDBMS töötab kõrgemalt, kui hävitatavuse määr on madal (gigabaiti). kui andmemaht on suur, st terabaitides ja petabaites, ei suuda RDBMS nõutavatest tulemustest loobuda. Vastupidi, Hadoop töötab kõrgemalt, kui andmemaht on tohutu. See lihtsalt meetod ja salvestab palju hädaabinõusid võrreldes standardse RDBMS-iga üsna tõhusalt.

  • Arhitektuur

Kui meil on kalduvus disainilahendusele tähelepanu juhtida, on Hadoopil järgmised põhikomponendid: HDFS (Hadoopi hajutatud failisüsteem), Hadoop MapReduce (programmeerimismudel massiliste andmekogumite mõõtmiseks) ja Hadoop YARN (arvutikressursside ressursside haldamiseks) ). Traditsioonilistel RDBMS-il on ACID omadused, mis on aatomilisus, järjepidevus, eraldatus ja vastupidavus.

  • Läbilaskevõime

Läbilaskevõime näitab, et teie aja jooksul töödeldakse tähtkuju täismahus, nii et väljund on kõige suurem. RDBMS ei suuda Apache Hadoopi raamistikuga võrreldes paremat väljundit saavutada.

  • Andmete mitmekesisus

Andmete valimine soovitab tüüpiliselt seda, et andmeid tuleb töödelda. see saab olema struktureeritud, poolstruktureeritud ja struktureerimata. Hadoop on meetodi suhtes paindlik ja talletab kõik andmed, olenemata sellest, kas see on struktureeritud, poolstruktureeritud või struktureerimata. Ehkki see on suuresti soov meetodiks palju struktureerimata andmeid.

  • Latentsusaeg

Hadoopi väljund on suurem, pääsete kiiresti juurde tohutute andmekogumite partiidesse kui iidsed RDBMS, kuid te ei pääse kohvikukogust valitud kirjele kohutavalt kiiresti juurde. seetõttu väidetakse, et Hadoopil on väike latentsusaeg.
Kuid RDBMS on andmekogudest andmete hankimisel suhteliselt kiirem.

  • Skaleeritavus

RDBMS pakub vertikaalset kvantifitseeritavust, millele lisaks viidatakse kui masina suurendamisele. See soovitab lisada arvutiklastri masinasse täiendavaid ressursse või riistvara, näiteks mälu, riistvara.

  • Andmetöötlus

Apache Hadoop toetab OLAP-i (Online Analytical Processing), mida kasutatakse andmetöötlusmeetodites. OLAP hõlmab kohutavalt arenenud päringuid ja koondeid. andmetöötluse kiirus sõltub häiringute arvust, mis võib võtta mitu tundi. Andmestiil on normaliseeritud, kui vähem tabeleid. OLAP kasutab täheskeeme.

  • Maksumus

Hadoop võiks olla tasuta ja avatud tarnimise tarkvarasüsteemi raamistik, te ei peaks maksma, et osta tarkvarasüsteemi litsentsi. Kui RDBMS võiks olla autoriseeritud tarkvarasüsteem, peate maksma kogu tarkvara süsteemilitsentsi ostmise eest.

Järeldus - kas Hadoop on andmebaas?

1 platvormi valimine vastasküljele kukub täiesti ette, et kasutada juhtumeid ja vajadusi, mis sellele kõige paremini sobivad. Hadoop sai oma positsiooni turul, pakkudes RDBMSi haldamise paindlikkust mäluseadme kvantifitseeritavuse osas. Lisaks on paljudel juhtudel juhtumeid, kus suhtelise mudeli tugevused pole seega vajalikud. Kui te ei soovi näiteks ACID-tehinguid või OLAP-i tuge, siis on tõenäoline, et kasutate Hadoopi, vähendate oma koguhinda üsna palju ja hakake hakkama saama Hadoopi andmebaasi võimsate (kuid üldiselt ebaküpsete) võimalustega. pakkumine. Kuna tohutul hulgal andmeid kasvab oma kasvuteel, pole kahtlust, kas need uuenduslikud lähenemisviisid - kasutades NoSQL-i andmekujundust ja Hadoopi tarkvarasüsteemi - on kesksed, et võimaldada ettevõtetel andmetega kogu potentsiaal jõuda.

Soovitatav artikkel

See on olnud Is Hadoopi andmebaasi juhend. Siin käsitleme RDBMSi tulevikku seoses Hadoopiga ning Hadoopi andmebaasi ja RDBMSi vahelisi erinevusi. Lisateabe saamiseks võite vaadata ka järgmisi artikleid:

  1. Kas suurandmed on andmebaas?
  2. Kas pilvandmetöötluse virtualiseerimine on?
  3. Kas MongoDB on avatud lähtekoodiga
  4. Kas MongoDB NoSQL
  5. Hadoopi rakendused ja funktsioonid

Kategooria:

Suured andmed