Diferența dintre HADOOP și RDBMS
Lucrările în cadrul cadrului software Hadoop sunt date semi-structurate și nestructurate foarte bine structurate. Aceasta acceptă, de asemenea, o varietate de formate de date în timp real, cum ar fi XML, JSON și formate de fișiere plane bazate pe text. RDBMS funcționează eficient atunci când există un flux-relație entitate care este definit perfect și, prin urmare, schema sau structura bazei de date poate crește și nu poate fi gestionată altfel. adică, un RDBMS funcționează bine cu date structurate. Hadoop va fi o alegere bună în medii atunci când există nevoi pentru prelucrarea de date mari pe care datele prelucrate nu au relații de încredere.
Ce este Hadoop?
Hadoop este fundamental un cadru software de infrastructură open-source care permite stocarea distribuită și procesarea unei cantități imense de date, adică Big Data. Este un sistem de cluster care funcționează ca arhitectură Master-Slave. Prin urmare, cu o astfel de arhitectură, datele mari pot fi stocate și procesate în paralel. Diferite tipuri de date pot fi analizate, structurate (tabele), nestructurate (jurnalele, corpul de e-mail, textul blogului) și semi-structurate (metadate de fișiere media, XML, HTML).
Componentele Hadoop
- HDFS: Sistem de fișiere distribuit Hadoop. Google și-a publicat hârtia GFS și pe baza căreia a fost dezvoltat HDFS. Acesta afirmă că fișierele vor fi împărțite în blocuri și stocate în noduri peste arhitectura distribuită. Doug Cutting și Yahoo! a inversat modelul GFS și a construit un sistem paralel de fișiere distribuite Hadoop (HDFS)
- Fire: Cu toate acestea, un alt Negociator de Resurse este utilizat pentru planificarea și gestionarea clusterului. A fost introdus în Hadoop 2.
- Map Reduce: Acesta este un cadru care ajută programele Java să facă calculul paralel pe date utilizând o pereche cheie-valoare. Harta preia datele de intrare și le transformă într-un set de date care poate fi calculat în pereche de valori cheie. Ieșirea hărții este consumată prin reducerea sarcinii și apoi ieșirea din reductor dă rezultatul dorit.
- Hadoop Common: Aceste biblioteci Java sunt utilizate pentru a porni Hadoop și sunt utilizate de alte module Hadoop.
Ce este RDBMS?
RDBMS reprezintă sistemul relațional de gestionare a bazelor de date. Este un sistem de baze de date bazat pe modelul relațional specificat de Edgar F. Codd în 1970. Programul de gestionare a bazelor de date precum serverul Oracle, SQL și IBM DB2 se bazează pe sistemul relațional de gestionare a bazelor de date.
Datele reprezentate în RDBMS sunt sub formă de rânduri sau tupluri. Acest tabel este practic o colecție de obiecte de date conexe și este format din coloane și rânduri. Normalizarea joacă un rol crucial în RDBMS. Conține grupul de tabele, fiecare tabel conține cheia primară.
Componente ale RDBMS
Mese
În RDBMS, un tabel este o înregistrare care este stocată ca o formă de grilă pe verticală și orizontală. Este format dintr-un set de câmpuri, cum ar fi numele, adresa și produsul datelor.
rânduri
Rândurile din fiecare tabel reprezintă valori orizontale.
coloane
Coloanele dintr-un tabel sunt stocate orizontal, fiecare coloană reprezintă un câmp de date.
Chei
Sunt etichete de identificare pentru fiecare rând de date.
Hadoop și RDBMS au concepte diferite pentru stocarea, procesarea și preluarea datelor / informațiilor. Hadoop este nou pe piață, dar RDBMS este de aprox. 50 de ani. Pe măsură ce trece timpul, datele cresc într-o curbă exponențială, precum și cererile tot mai mari de analiză și raportare a datelor.
Stocarea și procesarea cu această cantitate imensă de date într-o perioadă rațională de timp devine vitală în industriile actuale. RDBMS este mai potrivit pentru datele relaționale, deoarece funcționează pe tabele. Principala caracteristică a bazei de date relaționale include capacitatea de a utiliza tabele pentru stocarea datelor, menținând și aplicând anumite relații de date.
Mai jos este infografia dintre HADOOP și RDBMS
Diferența cheie între HADOOP și RDBMS
Un RDBMS funcționează bine cu date structurate. Hadoop va fi o alegere bună în medii atunci când există nevoi pentru prelucrarea de date mari pe care datele prelucrate nu au relații de încredere. Atunci când o dimensiune a datelor este prea mare pentru procesarea și stocarea complexă sau pentru definirea relațiilor dintre date nu este ușor, atunci devine dificil să salvați informațiile extrase într-un RDBMS cu o relație coerentă. Lucrările în cadrul cadrului software Hadoop sunt date semi-structurate și nestructurate foarte bine structurate. Tehnologia bazei de date RDBMS este o firmă foarte dovedită, consistentă, maturizată și foarte susținută de cele mai bune companii din lume. Funcționează bine cu descrieri de date, precum tipuri de date, relații între date, constrângeri etc. Prin urmare, acest lucru este mai potrivit pentru procesarea tranzacțiilor online (OLTP).
Care va fi viitorul RDBMS în comparație cu Bigdata și Hadoop? Credeți că RDBMS va fi desființat oricând în curând?
„Nu există nicio relație între RDBMS și Hadoop în acest moment - vor fi complementare. Nu este vorba despre rip și înlocuiește: nu vom scăpa de RDBMS sau MPP, ci folosim în schimb instrumentul potrivit pentru munca potrivită - și asta va fi foarte mult determinat de preț ”. .
Comparație dintre cap și cap între HADOOP și RDBMS
| Caracteristică | RDBMS | Hadoop |
| Varietatea datelor | În principal pentru datele structurate. | Folosit pentru date structurate, semi-structurate și nestructurate |
| Stocare a datelor | Date de mărime medie (GBS) | Utilizare pentru set de date mari (Tbs și Pbs) |
| interogarea | Limbaj SQL | HQL (limbă de interogare stupă) |
| Schemă | Obligatoriu la scriere (schemă statică) | Obligatoriu la citire (schemă dinamică) |
| Viteză | Citirile sunt rapide | Ambele lecturi și scrieri sunt rapide |
| Cost | Licență | Liber |
| Utilizare caz | OLTP (procesarea tranzacțiilor online) | Analytics (audio, video, jurnaluri etc.), descoperire de date |
| Obiecte de date | Lucrează la tabele relaționale | Funcționează pe pereche cheie / valoare |
| tranzitată | Scăzut | Înalt |
| scalabilitate | Vertical | Orizontală |
| Profil hardware | Servere de înaltă calitate | Hardware de utilitate / utilitate |
| Integritate | Mare (ACID) | Scăzut |
Concluzie - HADOOP vs RDBMS
Prin comparația de mai sus, am știut că HADOOP este cea mai bună tehnică de manipulare a datelor Big comparativ cu cea a RDBMS. Pe măsură ce zi de zi, datele utilizate crește și, prin urmare, o modalitate mai bună de a gestiona o cantitate atât de mare de date devine o sarcină agitată. Analiza și stocarea Big Data sunt convenabile doar cu ajutorul ecosistemului Hadoop decât tradiționalul RDBMS. Hadoop este un cadru software pe scară largă, open-source, dedicat calculării scalabile, distribuite, cu intensitate de date. Acest cadru descompune datele mari în seturi de date paralelizabile mai mici și gestionează planificarea, mapează fiecare parte cu o valoare intermediară, tolerant la erori, fiabil și acceptă mii de noduri și petabyte de date, utilizate în prezent în mediul de dezvoltare, producție și testare și implementare Opțiuni.
Articole recomandate:
- Diferențe între nodul JS și Java
- Aflați diferențele Java față de Nodul JS
- Cum să spargi interviul dezvoltatorului Hadoop?
- Hadoop vs Apache Spark - Lucruri interesante pe care trebuie să le știi
- De ce este inovația cel mai critic aspect al datelor mari?
- Vrei să afli despre Hadoop vs Spark