Forskellen mellem Hadoop og SQL

Udtrykket 'Big Data' er et af de hotteste buzzwords i nutidens digitale æra. Hver virksomhed, der spænder fra små startups til de store virksomheder, har penge til Big Data. Pludselig ser vi konvergensen af ​​betydelige tendenser, der grundlæggende transformerer industrien, og der er en eksplosion af data på grund af det stigende antal internetforbundne enheder. Big Data er præcis, hvor open source-rammer Hadoop kommer til billedet. Hadoop giver en ramme til lagring og indsamling af enorme mængder data til behandling og analytiske formål. Men hvordan Hadoop er noget anderledes end andre databasestyringssystemer som SQL Server? Vi fremhæver nogle nøgleforskelle mellem SQL og Hadoop.

Hvad er Hadoop?

Hadoop er en open source distribueret behandlingsramme designet til at imødekomme behovene hos webvirksomheder til at indeksere og behandle store datamængder, takket være den stigende stigning i internetaktiverede enheder og den næste store udvikling kaldet sociale medier. Google giver inspiration til udviklingen, der blev kendt som Hadoop. Det giver en ramme, der giver mulighed for behandling af massive mængder data for at give let adgang og indlæse data dynamisk.

Hvad er SQL?

SQL har været det allestedsnærværende værktøj til at få adgang til og manipulere data i en database. SQ Server er ikke mere et almindeligt databasestyringssystem, der bruges af udviklere og databaseadministratorer og analytikere. Det er et enormt økosystem af forskelligt værktøjer og tjenester, der arbejder sammen for at levere meget komplekse dataplatformhåndteringsopgaver. Det er de facto-sproget for transaktions- og beslutningsstøttesystemer og Business Intelligence-værktøjer til at få adgang til annonceforespørgsler til en række datakilder. Faktisk håndterer SQL Server håndhævelse af datakvalitet og konsistens meget bedre end Hadoop.

Forskel mellem Hadoop og SQL

Værktøj

- Hadoop er et Apache Software Foundation-projekt og en open source distribueret behandlingssoftwareramme til lagring og behandling af massiv tilstrømning af data og kørsel af applikationer på klynger med råvaremateriale. Hadoop giver en ramme, der giver mulighed for behandling af enorme datamængder for at give let adgang og indlæse data dynamisk. SQL, som forkortes med struktureret forespørgsel, er på den anden side det de facto-sprog til transaktions- og beslutningsstøttesystemer og Business Intelligence-værktøjer til at få adgang til og forespørge en række data fra forskellige kilder. SQL har været det allestedsnærværende værktøj til at få adgang til, manipulere og gemme data i en database.

Ramme for Hadoop vs. SQL

- I kernen i Hadoop-økosystemet er to primære komponenter - Hadoop Distribueret filsystem (HDFS) - et distribueret, skalerbart og bærbart filsystem skrevet i Java til at gemme meget store datasæt på tværs af computere; og en tilgang til distribueret behandling baseret på Java kaldet MapReduce. SQL Server er på den anden side et relationsdatabasestyringssystem og en af ​​verdens mest kraftfulde dataplatformer, der bruges af et antal kommercielle og interne produkter til at spørge, manipulere og visualisere en række datakilder.

Datatype

- Hadoop er designet til at arbejde med enhver datatype, hvad enten det er struktureret, semistruktureret eller ustruktureret, hvilket gør det meget fleksibelt at arbejde med når det kommer til big data-behandling. SQL er på den anden side et programmeringssprog, der specifikt er oprettet til at styre og forespørge data i relationelle databasestyringssystemer (RDBMS). Det er baseret på RDBMS-entitetsforholdsmodellen, så det kun kan behandle strukturerede data. SQL kan ikke bruges til ustrukturerede data, fordi de ikke er i overensstemmelse med en datamodel uden let identificerbar struktur.

Forarbejdning

- HDFS er et distribueret filsystem designet til at understøtte batchbehandling af data, hvilket betyder, at data indsamles i batches, og hver batch sendes til behandling. Batchet kan være alt fra en dag til et minut. Da det er designet til batchbehandling, har det ikke konceptet med tilfældige læser eller skriver. SQL Server understøtter tværtimod som en generel databaseplatform realtidsdatabehandling, hvilket betyder, at data streames fra afsenderen til modtageren, så snart de er produceret ved kildens ende.

Ydelse af Hadoop og SQL

- Arkitekturen i Hadoop fører undertiden til en impedansmatch mellem datalagring og datatilgang. Det har færre begrænsninger eller valideringer af de data, det gemmer, og det har ikke de samme slutbrugerfunktioner og økosystem, som SQL har udviklet. SQL Server håndterer på den anden side håndhævelse af datakvalitet og konsistens meget bedre end Hadoop, som gør det muligt at udnytte økosystemet i SQL-baserede dataanalyser og datavisualiseringsværktøjer. SQL har dog også nogle ulemper, som inkluderer skalerbarhed til at håndtere massive datamængder og support til lagring af løst formaterede data.

Hadoop vs. SQL: Sammenligningstabel

Oversigt over Hadoop vs. SQL

Hadoop er det mest foretrukne og bredt accepterede Big Data-værktøj designet til at arbejde med enhver datatype - struktureret, ustruktureret eller semistruktureret. Men når det kommer til RDBMS, er SQL måske det mest kraftfulde, in-memory og dynamiske datalagrings- og styringssystem. Imidlertid er eksisterende RDBMS-løsninger, såsom SQL-servere, kun til styring af betydelig mængde data, men ikke til ustrukturerede eller semistrukturerede data med variable attributter. Som med mange platforme har Hadoop og SQL Server begge en rimelig andel af styrker og svagheder. Brug dem begge sammen, og du kan udnytte styrken af ​​hver, mens du afbøde svaghederne.