Erinevus Hadoopi ja SQL-i vahel

Mõiste „Big Data” on tänapäeva digiajastul üks kuumimaid märksõnu. Igal ettevõttel alates väikestest idufirmadest kuni suurettevõteteni on Big Data jaoks raha. Järsku näeme oluliste suundumuste lähenemist, mis muudavad tööstust põhjalikult, ja Internetiga ühendatud seadmete arvu suurenemise tõttu on plahvatuslikud andmed. Big Data on just seal, kus avatud lähtekoodiga raamistik Hadoop pildile jõuab. Hadoop pakub raamistikku tohutul hulgal andmete säilitamiseks ja hankimiseks töötlemise ja analüüsi eesmärkidel. Kuid kuidas erineb Hadoop teistest andmebaasihaldussüsteemidest nagu SQL Server? Toome välja mõned peamised erinevused SQL-i ja Hadoopi vahel.

Mis on Hadoop?

Hadoop on avatud lähtekoodiga hajutatud töötlemisraamistik, mis on loodud vastama veebiettevõtete vajadustele massiivsete andmemahtude indekseerimiseks ja töötlemiseks. Selle põhjuseks on Interneti-toega seadmete kasvav tõus ja järgmine suur areng, mida nimetatakse sotsiaalmeediumiks. Google pakub inspiratsiooni arendamiseks, mis sai tuntuks kui Hadoop. See loob raamistiku, mis võimaldab massiliste andmemahtude töötlemist, et hõlpsalt juurde pääseda ja andmeid dünaamiliselt laadida.

Mis on SQL?

SQL on üldlevinud tööriist andmebaasis olevatele andmetele juurdepääsu saamiseks ja nendega manipuleerimiseks. SQ Server pole enam tavaline andmebaasihaldussüsteem, mida kasutavad arendajad ning andmebaasi administraatorid ja analüütikud. See on tohutu erinevuseriistade ja -teenuste ökosüsteem, mis töötab koos väga keerukate andmeplatvormide halduse ülesannete pakkumisega. See on tehingute ja otsuste tugisüsteemide ning äriintellekti tööriistade de facto keel juurdepääsuks reklaamide päringutele mitmesugustele andmeallikatele. Tegelikult tegeleb SQL Server andmete kvaliteedi ja järjepidevuse jõustamisega palju paremini kui Hadoop.

Erinevus Hadoopi ja SQL-i vahel

Tööriist

- Hadoop on Apache Software Foundationi projekt ja avatud lähtekoodiga hajutatud töötlemistarkvara raamistik massilise andmevoo salvestamiseks ja töötlemiseks ning rakenduste käitamiseks kaubaartiklite klastrites. Hadoop pakub raamistikku, mis võimaldab töödelda suuri andmemahtusid, et hõlpsalt juurde pääseda ja andmeid dünaamiliselt laadida. SQL, lühendatult struktureeritud päringute keel, on seevastu tehingute ja otsuste tugisüsteemide ning äriintellekti tööriistade de facto keel, mis võimaldab juurdepääsu mitmesugustele andmetele erinevatest allikatest ja nende päringuid. SQL on üldlevinud tööriist andmebaasides andmetele juurdepääsu saamiseks, nende töötlemiseks ja säilitamiseks.

Hadoopi ja SQL-i raamistik

- Hadoopi ökosüsteemi keskmes on kaks peamist komponenti - Hadoopi hajutatud failisüsteem (HDFS) - javas kirjutatud hajutatud, skaleeritav ja kaasaskantav failisüsteem, mis võimaldab salvestada arvutiklastritesse väga suuri andmekogumeid; ja lähenemisviis Java-põhisele hajutatud töötlemisele nimega MapReduce. SQL Server seevastu on relatsiooniline andmebaaside haldussüsteem ja üks maailma võimsamaid andmeplatvorme, mida kasutavad mitmed kaubanduslikud ja ettevõttesisesed tooted mitmesugustest andmeallikatest päringute tegemiseks, nende käsitsemiseks ja visualiseerimiseks..

Andmetüüp

- Hadoop on loodud töötama mis tahes andmetüübiga, olgu see siis struktureeritud, poolstruktureeritud või struktureerimata, muutes selle suure andmetöötluse korral töötamiseks väga paindlikuks. SQL on seevastu programmeerimiskeel, mis on spetsiaalselt loodud andmete haldamiseks ja päringute tegemiseks relatsiooniliste andmebaaside haldussüsteemides (RDBMS). See põhineb RDBMSi olemisuhete mudelil, seega saab seda töödelda ainult struktureeritud andmeid. SQL-i ei saa struktureerimata andmete jaoks kasutada, kuna need ei vasta hõlpsasti tuvastatava struktuuriga andmemudelile.

Töötlemine

- HDFS on hajutatud failisüsteem, mis on loodud andmete kogutöötluse toetamiseks, st andmed kogutakse partiidena ja iga partii saadetakse töötlemiseks. Partii võib olla ükskõik milline ühest päevast ühe minutini. Kuna see on mõeldud pakkide töötlemiseks, pole sellel juhuslike lugemiste ega kirjutamise kontseptsiooni. SQL Server, vastupidi, kui üldotstarbeline andmebaasiplatvorm, toetab reaalajas andmetöötlust, see tähendab, et andmed voogesdatakse saatjalt vastuvõtjale kohe, kui need on lähteallika lõpus toodetud.

Hadoopi ja SQL jõudlus

- Hadoopi arhitektuur põhjustab mõnikord impedantsi erinevust andmete salvestamise ja andmetele juurdepääsu vahel. Sellel on salvestatud andmete suhtes vähem piiranguid või kinnitusi ning sellel pole samu lõppkasutaja võimalusi ja ökosüsteemi, mille SQL on välja töötanud. SQL Server seevastu tegeleb andmete kvaliteedi ja järjepidevuse jõustamisega palju paremini kui Hadoop, mis võimaldab tal kasutada SQL-i põhiste andmete analüüsi ja andmete visualiseerimise tööriistade ökosüsteemi. Kuid SQL-l on ka mõned puudused, mis hõlmavad mastaapsust suurte andmemahtude käsitlemiseks ja tuge lõdvalt vormindatud andmete säilitamiseks.

Hadoop vs SQL: võrdlustabel

Kokkuvõte Hadoop vs SQL

Hadoop on kõige eelistatum ja laialdasemalt aktsepteeritud suurandmete tööriist, mis on loodud töötama mis tahes andmetüübiga - struktureeritud, struktureerimata või poolstruktureeritud. Kuid kui rääkida RDBMS-ist, on SQL kõige võimsam mälusisene ja dünaamiline andmete salvestamise ja haldamise süsteem. Olemasolevad RDBMS-lahendused, näiteks SQL-serverid, on aga mõeldud ainult olulise andmemahu haldamiseks, kuid mitte muutuvate atribuutidega struktureerimata või poolstruktureeritud andmete haldamiseks. Nagu paljude platvormide puhul, on nii Hadoopil kui ka SQL Serveril tugev ja tugev nõrk külg. Kasutage neid mõlemaid koos ja saate kummagi tugevusi ära kasutada, nõrkusi leevendades.