Diferența dintre SQL și Hadoop
Hadoop este un mare ecosistem de date care este utilizat pentru stocarea, procesarea și modelele miniere din date. Hadoop poate fi utilizat pentru o gamă largă de probleme. Este o stivă completă de tehnologie în sine. Există numeroase cadre și platforme suplimentare pe Hadoop care abordează una sau alta problemă tehnică, cum ar fi colectarea datelor, stocarea datelor, prelucrarea datelor, întreținerea jurnalului, analiză avansată etc. SQL este un limbaj de interogare care este folosit pentru stocarea, procesarea și extrage tiparele din datele stocate în bazele de date relaționale. Datele sunt stocate sub forma de tabele aici. Funcționează numai pentru date structurate.
Comparația dintre cap și cap a SQL vs. Hadoop (Infografie)
Mai jos este cea mai mare diferență 17 între SQL și Hadoop 
Diferențe cheie între SQL și Hadoop
Atât SQL, cât și Hadoop sunt alegeri populare pe piață; hai să discutăm unele dintre diferențele majore dintre SQL și Hadoop:
- Mai sus, am văzut comparația cheie dintre SQL și Hadoop. Prin aceste afirmații, putem înțelege că aceste două sunt două sisteme unice concepute pentru nevoi specifice și sunt utilizate în scopuri unice.
- În timp ce Hadoop oferă o gamă vastă de funcționalități și aplicații, SQL complimentează Hadoop în mai mult sens decât concurează cu acesta. De exemplu, HIVE, care este o componentă independentă a Hadoop, este foarte similar cu SQL. Folosind Hive, sintaxele ca SQL pot fi scrise pentru a face manipulări de date, dar proiectarea, funcționarea și intenția HIVE este diferită de SQL în principiu.
- Cea mai importantă diferență de înțeles între SQL și Hadoop este că SQL poate gestiona un tip de date foarte limitat, adică date relaționale, iar viteza de procesare a acestora devine foarte lentă atunci când milioane de înregistrări trebuie manipulate simultan, în timp ce Hadoop este conceput special pentru a aborda acest lucru numai problema.
- Există sprijin și cercetare masivă în Hadoop, în fiecare zi, noua tehnologie continuă să vină în această curte, oamenii migrează de la sistemele lor tradiționale de baze de date relaționale către infrastructura de date mari bazată pe Hadoop. Astfel de progrese nu fac decât să deschidă o cale mai luminoasă pentru viitor pentru Hadoop, împreună cu care doar câțiva călătoresc acum.
Tabelul comparativ SQL vs Hadoop
Comparația principală dintre SQL și Hadoop sunt discutate mai jos:
|
Hadoop |
SQL |
| Poate fi utilizat pentru stocarea, procesarea, preluarea și extragerea modelului din date într-o gamă largă de formate. | Poate fi utilizat pentru stocarea, prelucrarea, regăsirea și extragerea tiparelor de date stocate doar într-un format relațional de baze de date. |
| Funcționează bine pentru date structurate și nestructurate. | Funcționează numai pentru date structurate. |
| Poate depăși multe tehnologii deasupra ei, fiecare realizând o sarcină specifică precum HDFS, AVRO, Pig, HBase etc. | SQL este un limbaj de interogare cu sintaxă specifică și o schemă pentru a ne descurca cu lucrurile. |
| Datele pot fi stocate sub formă de perechi cheie-valoare, tabele, hartă hash etc. | Datele sunt stocate doar sub formă de tabele. |
| Suporta structuri de date de tip NoSQL, structuri de date columnare etc., cum ar fi MongoDB | Funcționează pe proprietatea ACID. |
| Poate fi utilizat pentru stocarea și procesarea datelor de jurnal, date în timp real, imagini, videoclipuri, date ale senzorilor și alte varietăți de date. | Varietatea de date este sever restricționată în SQL. |
| Hadoop este utilizat mai ales în acele aplicații în care volumul de date este imens și sistemele precum SQL nu pot funcționa bine. | SQL poate stoca un volum moderat de date. |
| Instrucțiunile de tip INSERT, SELECT sunt foarte rapide în Hadoop în comparație cu SQL | Sintaxa SQL este mult mai lentă atunci când este executată pe milioane de rânduri simultan. |
| Hadoop folosește conceptul de calcul distribuit, aplică principiul reducerii hărții și, astfel, gestionează datele disponibile pe mai multe sisteme pe mai multe locații. | Sursele de date SQL sunt de obicei disponibile pe premisă sau pe un cloud. Astfel, nu poate exploata avantajele computerelor distribuite. |
| Sistemele bazate pe Hadoop pot fi scalate ușor și rentabil. Scalarea orizontală este foarte ieftină și cât mai multe computere pot fi conectate la rețea după cum se dorește, astfel încât să fie scalabilă la cerere. | Cumpărarea unui server SQL suplimentar costă o avere. Dacă un sistem rămâne fără stocare, trebuie să fie achiziționate și configurate rafturi și servere suplimentare, ceea ce costă și costă mult timp. |
| Este tolerant extrem de defect. | Are o toleranță bună la erori. |
| Folosește hardware de marfă. | Folosește hardware propriu. |
| Este o sursă gratuită și deschisă. | Majoritatea sistemelor SQL sunt autorizate. |
| Învățarea avansată a mașinilor și tehnici de inteligență artificială pot fi construite folosind Hadoop. | Suportul pentru ML și AI este foarte limitat la SQL și doar câteva companii oferă acest lucru. |
| Utilizând conectori JDBC adecvați, Hadoop poate comunica cu sistemele SQL și poate muta datele între ele. | De asemenea, sistemele SQL pot citi și scrie date în infrastructura Hadoop. |
| Cloudera, Horton, AWS sunt unii dintre furnizorii de sisteme Hadoop. | Microsoft, Oracle, SAP etc. sunt unii dintre cei mai cunoscuți lideri ai industriei în sistemele SQL. |
| Nu în ultimul rând, curba de învățare a Hadoop pentru profesioniștii la nivel de intrare, precum și un profesionist experimentat, este moderat greu. | Începerea cu sisteme SQL este mult mai ușoară chiar și pentru profesioniști la nivel de intrare. |
Concluzie - SQL vs Hadoop
SQL este mai tradițional, în timp ce Hadoop este viitorul. Datele mari reprezintă un viitor promițător, dar în prezent, adoptarea industriei și încrederea clienților nu sunt atât de puternice. Încă se vede cât de dominantă va deveni pe măsură ce trece timpul. AWS este cu siguranță o forță de care trebuie să ține cont, dar, totuși, este nevoie de multă dezvoltare și sprijin pentru a face din Hadoop o tehnologie pentru viitorul adevărat. SQL este aici de zeci de ani și este folosit aproape peste tot. Astăzi este coloana vertebrală a tot ceea ce sunt date. De asemenea, în viitorul viitor, SQL va fi acolo, îl va complimenta pe Hadoop în mai multe moduri decât îl va completa. Învățarea și exploatarea beneficiilor Hadoop poate fi foarte promițătoare pentru persoanele fizice, atât pentru cei care își încep cariera, cât și pentru cei care sunt deja dezvoltatori de software consacrați, poate fi benefică și pentru industrii și organizații care dezvoltă produse și soluții în lumea tehnologiilor informaționale. în mod evident, ar trebui să ia în considerare despre utilizarea stivelor de date Big în ofertele lor și, în final, clienții și partenerii ar trebui să implementeze soluții bazate pe Hadoop în sediul lor pentru a profita la maximum.
Articol recomandat
Acesta a fost un ghid pentru diferențele de top între SQL și Hadoop. Aici vom discuta, de asemenea, despre diferențele cheie SQL vs Hadoop cu infografie și tabelul de comparație. De asemenea, puteți arunca o privire asupra articolelor următoare pentru a afla mai multe
- Cloud Computing vs Hadoop
- PostgreSQL vs Oracle
- Apache Spark vs Hadoop
- Spark SQL vs Prest