Introducere în baza de date Is Hadoop:
Hadoop nu este stocare de date sau stocare relațională, este folosit în principal pentru procesarea unor cantități vaste de depozit de date pe serverele distribuite. Stochează fișiere în HDFS (sistemul de fișiere distribuit Hadoop), însă nu se califică ca bază de date relațională. Bazele de date relative stochează date în tabele conturate de schema precisă. Hadoop va stoca date nestructurate, semi-structurate și structurate, în timp ce bazele de date antice vor stoca doar date structurate. avem tendința de a nu actualiza / modifica date pe HDFS, care ar putea fi epuizate o unitate de sunet convențională. Există elemente precum Hive care funcționează pe HDFS și permite utilizatorilor să interogheze păstrarea datelor în HDFS cu sintaxa asemănătoare SQL denumită HiveQL. Utilizează intern MapReduce pentru a induce rezultatele.
Ce este Hadoop?
Pe măsură ce lumea devine suplimentară bazată pe depozite de date ca niciodată, o provocare semnificativă a devenit o modalitate de a face față exploziei depozitului de date. cadrele antice de gestionare a depozitului de date sunt în prezent pentru volumul mare de seturi de date de astăzi. Din fericire, un peisaj în continuă schimbare a tehnologiilor recente se redefinesc, cu toate acestea, avem tendința de a lucra cu date la scara super-masivă. Baza de date Hadoop nu este un fel de date, ci mai degrabă un sistem software care permite calcularea masivă paralelă. este un facilitator de varietăți legate de baze de date distribuite NoSQL (cum ar fi HBase), care ar putea permite ca datele să se desfășoare pe mii de servere cu o reducere foarte mică a performanței.
Ce este o bază de date relațională?
Tradițional RDBMS (sistemul relațional de gestionare a bazelor de date) este obișnuitul obișnuit pentru management de-a lungul epocii web. Deși, în prezent, se consideră că RDBMS este o tehnologie a datelor în scădere. în timp ce organizarea precisă a datelor păstrează depozitul teribil de „îngrijit”, necesitatea ca datele să fie bine structurate să devină cu adevărat o povară considerabilă pentru volumele extraordinar de masive, ceea ce duce la scăderea performanței pe măsură ce dimensiunea devine mai mare. Astfel, de obicei, RDBMS nu este gândit ca un răspuns ascendibil pentru a satisface dorințele de date „mari”.
Care va fi viitorul RDBMS în raport cu Hadoop?
Hadoop nu este schimbat RDBMS, ci doar le complimentează și oferă RDBMS potențialul de a ingera volumele masive de depozit de date care sunt produse și de a gestiona selecția și veridicitatea acestora în plus, oferind o platformă de stocare pe HDFS cu un design plat care păstrează datele în timpul unui design plat și oferă o schemă privind scanarea și analiza. datele uriașe sunt evoluția, nu revoluția, astfel Hadoop nu va înlocui RDBMS, deoarece acestea sunt sensibile la gestionarea datelor relative și tranzacționale.
Care abordare este cea mai bună RDBMS sau Hadoop?
Asta depinde de toate. în timp ce avantajele unor analize de date uriașe în furnizarea unor informații mai aprofundate care provoacă un avantaj competitiv sunt reale, aceste margini vor fi completate doar de firme care își exercită diligența cuvenită pentru a se asigura că victimizarea Hadoop pentru analiza datelor mari le servește cel mai bine dorințelor. Permiteți-ne să apreciem dacă vom facilita în comparația dvs. uriașă de pe platforma de date.
Variații între Hadoop este o bază de date și baza de date relațională:
Ca Hadoop, o bază de date, RDBMS-ul antic nu poate fi utilizat odată ce implică o metodă și stochează o cantitate redusă de date sau doar date uriașe. Următoarele sunt câteva variații între Hadoop și RDBMS antic.
-
Volumul datelor
Volumul de date sugerează că cantitatea de datearmare care este păstrată și procesată. RDBMS funcționează mai mare odată ce cantitatea de datearmare este scăzută (în Gigabytes). cu toate acestea, odată ce dimensiunea datelor este mare, adică, în Terabytes și Petabytes, RDBMS nu reușește să renunțe la rezultatele necesare. Pe de altă parte, Hadoop funcționează mai mare odată ce dimensiunea datelor este uriașă. Acesta va pur și simplu o metodă și va stoca o mare cantitate de datearmare destul de eficient în comparație cu standardul RDBMS.
-
Arhitectură
Dacă avem tendința de a evidenția designul, Hadoop are componentele de bază ulterioare: HDFS (Hadoop Distributed File System), Hadoop MapReduce (un model de programare pentru metoda seturilor de date masive) și Hadoop YARN (utilizate pentru gestionarea resurselor de calcul în clustere de PC-uri). ). Tradițional RDBMS posedă proprietăți ACID care sunt Atomicitatea, coerența, izolarea și rezistența.
-
tranzitată
Throughput sugerează că volumul complet de datearmare procesat în timpul unei cantități explicite de timp, astfel încât producția este cea mai mare. RDBMS nu reușește să obțină o producție mai bună în comparație cu Apache Hadoop Framework.
-
Varietatea datelor
Selecția de date sugerează de obicei că tipul de datearmare trebuie prelucrat. va fi structurat, semi-structurat și nestructurat. Hadoop are flexibilitatea unei metode și stochează toate formele de date, indiferent dacă sunt sau nu structurate, semi-structurate sau nestructurate. Cu toate că, în mare parte, doriți să metodați o mulțime de date nestructurate.
-
Perioada de latență
Hadoop are o putere mai mare, veți accesa rapid loturi de seturi de date enorme decât RDBMS antice, cu toate acestea, nu puteți accesa o înregistrare selectată din setul de date teribil de rapid. prin urmare, se presupune că Hadoop are o latență scăzută.
Dar RDBMS este relativ rapid în preluarea datelor din seturile de date.
-
scalabilitate
RDBMS oferă o cuantificabilitate verticală, care este denumită în plus „Scaling Up” a unei mașini. Vă sugerează că veți adăuga resurse suplimentare sau hardware, cum ar fi memorie, hardware la o mașină din clusterul de PC.
-
Procesarea datelor
Apache Hadoop acceptă OLAP (Online Analitic Processing), care este utilizat în tehnicile de procesare a datelor.OLAP implică interogări și agregări extrem de avansate. viteza procesului de date depinde de numărul de datearmare care poate dura multe ore. Stilul de date este de-normalizat având mai puține tabele. OLAP folosește scheme de stele.
-
Cost
Hadoop ar putea fi un cadru de sistem software gratuit și deschis, nu trebuie să plătiți pentru a cumpăra licența sistemului software. Întrucât RDBMS ar putea fi un sistem software autorizat, trebuie să plătiți pentru a cumpăra întreaga licență de sistem software.
Concluzie - Hadoop este o bază de date?
Alegerea unei platforme peste opus se reduce până la utilizarea cazurilor și nevoilor care se potrivesc cel mai bine. Hadoop și-a pus bazele pe piață pentru a oferi o cantificabilitate de stocare pe partea îndepărtată a flexibilității unui RDBMS de gestionat. concomitent, există multe cazuri de utilizare pe care punctele forte ale unui model relativ nu sunt astfel necesare. Dacă nu doriți tranzacțiile ACID sau suportul OLAP, de exemplu, probabilitatea este să utilizați Hadoop, să reduceți prețurile totale cu puțin și să înțelegeți cu opțiunile puternice (dar în general imature) de care baza de date Hadoop are nevoie de livra. Deoarece datele uriașe își continuă calea de creștere, nu există prea multe întrebări că aceste abordări inovatoare - folosirea proiectării NoSQL a datelor și a sistemului de software Hadoop - vor fi esențiale pentru a permite întreprinderilor să își atingă potențialul cu date.
Articol recomandat
Acesta a fost un ghid pentru baza de date Is Hadoop. Aici discutăm viitorul RDBMS în raport cu Hadoop și variațiile dintre baza de date Hadoop și RDBMS. De asemenea, puteți consulta următoarele articole pentru a afla mai multe:
- Big Data este o bază de date?
- Este virtualizarea computerelor cloud?
- Este MongoDB Open Source
- Este MongoDB NoSQL
- Aplicații și caracteristici ale Hadoop