Erinevus SQL-i ja Hadoopi vahel
Hadoop on suur andmeökosüsteem, mida kasutatakse andmete mustrite säilitamiseks, töötlemiseks ja kaevandamiseks. Hadoopi saab kasutada paljude probleemide lahendamiseks. See on juba iseenesest täistehnoloogia. Hadoopi peal on palju täiendavaid raamistikke ja platvorme, mis tegelevad ühe või teise tehnilise probleemiga, näiteks andmete kogumine, andmete salvestamine, andmetöötlus, logide hooldus, täiustatud analüüs jne. SQL on päringkeel, mida kasutatakse salvestamiseks, töötlemiseks ja eraldada relatsiooniandmebaasides salvestatud andmetest mustreid. Andmeid säilitatakse siin tabelite kujul. See töötab ainult struktureeritud andmete korral.
SQL-i ja Hadoopi (infograafika) võrdlus ühest otsast teise
Allpool on toodud 17 peamist erinevust SQL vs Hadoop vahel 
Peamised erinevused SQL-i ja Hadoopi vahel
Mõlemad SQL vs Hadoop on turul populaarsed valikud; arutame mõnda peamist erinevust SQL-i ja Hadoopi vahel:
- Ülalpool nägime SQL-i ja Hadoopi peamist võrdlust. Nende avalduste abil saame aru, et need kaks on kaks unikaalset süsteemi, mis on loodud konkreetsete vajaduste jaoks ja neid kasutatakse unikaalsetel eesmärkidel.
- Kui Hadoop pakub suurt hulka funktsioone ja rakendusi, siis SQL komplimenteerib Hadoopi rohkem kui sellega konkureerida. Näiteks HIVE, mis on Hadoopi iseseisev komponent, sarnaneb väga SQL-iga. Taru kasutades saab andmete töötlemiseks kirjutada SQL-i süntaksid, kuid HIVE-i disain, toimimine ja eesmärk erineb põhimõtteliselt SQL-ist.
- Kõige olulisem erinevus SQL-i ja Hadoopi vahel on see, et SQL saab hallata väga piiratud tüüpi andmeid, st relatsiooniandmeid ja nende töötlemise kiirus muutub väga aeglaseks, kui korraga tuleb manipuleerida miljonite kirjetega, samas kui Hadoop on spetsiaalselt loodud selle käsitlemiseks ainult probleem.
- Hadoopis toimub tohutu tugi ja uurimistöö, igal teisel päeval tuleb siinse hoovi kohale uus tehnoloogiahunnik, inimesed rändavad oma traditsioonilistest relatsioonilistest andmebaasisüsteemidest Hadoopi põhise suurandmete infrastruktuuri poole. Sellised edusammud sillutavad Hadoopi jaoks ainult helgemat tulevikurada, millega koos reisivad vaid vähesed.
SQL vs Hadoopi võrdlustabel
SQL-i ja Hadoopi peamist võrdlust arutatakse allpool:
|
Hadoop |
SQL |
| Seda saab kasutada mitmesuguste vormingute andmete salvestamiseks, töötlemiseks, väljavõtmiseks ja mustrite ekstraheerimiseks. | Seda saab kasutada ainult relatsiooniandmebaasi vormingus salvestatud andmete säilitamiseks, töötlemiseks, otsimiseks ja mustri kaevandamiseks. |
| See sobib hästi struktureeritud ja struktureerimata andmete jaoks. | See töötab ainult struktureeritud andmete korral. |
| See võib hõlmata palju tehnoloogiakiire, mis igaüks täidab teatud ülesannet, näiteks HDFS, AVRO, Pig, HBase jne. | SQL on päringkeel, millel on konkreetne süntaks ja skeem asjadega liikumiseks. |
| Andmeid saab salvestada võtme-väärtuste paaride, tabelite, räsikaardi jne kujul. | Andmeid säilitatakse ainult tabelite kujul. |
| See toetab NoSQL-tüüpi andmestruktuure, veergseid andmestruktuure jms, näiteks MongoDB | See töötab ACIDi omandil. |
| Seda saab kasutada logiandmete, reaalajas andmete, piltide, videote, andurite andmete ja muude mitmesuguste andmete salvestamiseks ja töötlemiseks. | Andmete mitmekesisus on SQL-is rangelt piiratud. |
| Hadoopi kasutatakse peamiselt nendes rakendustes, kus andmemaht on tohutu ja SQL-taolised süsteemid ei saa hästi töötada. | SQL võib salvestada mõõdukat mahtu andmeid. |
| INSERT, SELECT tüüpi avaldused on Hadoopis SQL-iga võrreldes väga kiired | SQL-i süntaks on miljonite ridade korraga täites palju aeglasem. |
| Hadoop kasutab hajutatud andmetöötluse kontseptsiooni, rakendab kaardi vähendamise põhimõtet ja töötleb seeläbi andmeid, mis on saadaval mitmes süsteemis erinevates kohtades. | SQL-i andmeallikad on tavaliselt saadaval kohapeal või pilves. Seega ei saa see hajutatud andmetöötluse eeliseid ära kasutada. |
| Hadoopi põhiseid süsteeme saab hõlpsalt ja kulutõhusalt skaleerida. Horisontaalne skaleerimine on väga odav ja nii palju arvuteid saab soovi korral võrguga ühendada, seega on see nõudmise korral skaleeritav. | Täiendava SQL-serveri ostmine maksab varanduse. Kui süsteemi mäluruum otsa saab, tuleb osta ja konfigureerida täiendavad riiulid ja serverid, mis on kallis ja aeganõudev. |
| See on väga vigane salliv. | Sellel on hea rikkekindlus. |
| See kasutab kauba riistvara. | See kasutab sobivuse riistvara. |
| See on tasuta ja avatud lähtekoodiga tarkvara. | Enamik SQL-süsteeme on litsentsitud. |
| Täiustatud masinõppe ja tehisintellekti tehnikaid saab luua Hadoopi abil. | ML ja AI tugi on SQL-is väga piiratud ja seda pakuvad vaid vähesed ettevõtted. |
| Kasutades sobivaid JDBC ühendusi, saab Hadoop SQL-süsteemidega suhelda ja andmeid vahel vahetada. | SQL-süsteemid saavad andmeid lugeda ja kirjutada ka Hadoopi infrastruktuuri. |
| Cloudera, Horton work, AWS on mõned Hadoopi süsteemide pakkujad. | Microsoft, Oracle, SAP jne on mõned SQL-süsteemide tuntud tööstuse juhid. |
| Ja pealegi pole Hadoopi, nii algtaseme spetsialistide kui ka kogenud spetsialistide õpikõver mõõdukalt raske. | SQL-süsteemidega alustamine on isegi algtaseme spetsialistidele palju lihtsam. |
Järeldus - SQL vs Hadoop
SQL on traditsioonilisem, Hadoop aga tulevik. Suurandmed on paljutõotav tulevik, kuid praegu pole tööstuse omaksvõtt ja klientide usaldus nii tugev. Praegu on veel näha, kuidas see domineerib aja möödudes. AWS on kindlasti jõud, millega arvestada, kuid selleks, et muuta Hadoop tõelise tuleviku tehnoloogiaks, on vaja palju arengut ja tuge. SQL on siin olnud aastakümneid ja seda kasutatakse peaaegu kõikjal. Täna on see kõige selgroog, mis on andmed. Ka tulevases tulevikus on SQL olemas, see komplimenteerib Hadoopi mitmel viisil, kui sellega lõpule viia. Hadoopi eeliste õppimine ja ärakasutamine võib olla väga paljutõotav nii inimestele, kes alustavad oma karjääri kui ka neile, kes on juba väljakujunenud tarkvaraarendajad. See võib olla kasulik ka tööstustele ja organisatsioonidele, kes arendavad tooteid ja lahendusi infotehnoloogiamaailmas. peaks kindlasti kaaluma Big Data Stacki kasutamist oma pakkumistes ning lõpuks peaksid klient ja partnerid rakendama Hadoopi põhiseid lahendusi ka oma ruumides, et sellest võimalikult palju kasu saada.
Soovitatav artikkel
See on juhend peamiste erinevuste kohta SQL vs Hadoop vahel. Siin käsitleme ka SQL vs Hadoopi võtme erinevusi infograafika ja võrdlustabeliga. Lisateabe saamiseks võite vaadata ka järgmisi artikleid
- Pilvandmetöötlus vs Hadoop
- PostgreSQL vs Oracle
- Apache Spark vs Hadoop
- Spark SQL vs Perst