Różnica między HADOOP a RDBMS
Struktura oprogramowania Hadoop to bardzo dobrze ustrukturyzowane, częściowo ustrukturyzowane i nieustrukturyzowane dane. Obsługuje również różne formaty danych w czasie rzeczywistym, takie jak XML, JSON i tekstowe formaty plików płaskich. RDBMS działa wydajnie, gdy istnieje perfekcyjnie zdefiniowany przepływ relacji między jednostkami, dlatego schemat lub struktura bazy danych może rosnąć i w inny sposób nie być zarządzana. tj. RDBMS działa dobrze z danymi strukturalnymi. Hadoop będzie dobrym wyborem w środowiskach, w których istnieje potrzeba przetwarzania dużych zbiorów danych, na których przetwarzane dane nie mają niezawodnych relacji.
Co to jest Hadoop?
Hadoop to zasadniczo platforma oprogramowania typu open source, która umożliwia rozproszone przechowywanie i przetwarzanie ogromnej ilości danych, tj. Big Data. Jest to system klastrowy, który działa jako architektura Master-Slave. Dlatego przy takiej architekturze duże dane mogą być przechowywane i przetwarzane równolegle. Różne typy danych mogą być analizowane, ustrukturyzowane (tabele), nieustrukturyzowane (dzienniki, treść wiadomości e-mail, tekst blogu) i częściowo ustrukturyzowane (metadane pliku multimedialnego, XML, HTML).
Składniki Hadoop
- HDFS: Rozproszony system plików Hadoop. Google opublikował swój artykuł GFS i na podstawie tego HDFS został opracowany. Stwierdza, że pliki zostaną podzielone na bloki i zapisane w węzłach w architekturze rozproszonej. Doug Cutting i Yahoo! poddano inżynierii wstecznej model GFS i zbudowano równoległy rozproszony system plików Hadoop (HDFS)
- Przędza: Jeszcze inny negocjator zasobów służy do planowania zadań i zarządza klastrem. Został wprowadzony w Hadoop 2.
- Map Reduce: Jest to framework, który pomaga programom Java wykonywać równoległe obliczenia danych przy użyciu pary klucz-wartość. Mapa pobiera dane wejściowe i przekształca je w zestaw danych, który można obliczyć za pomocą pary wartości klucza. Dane wyjściowe mapy są zużywane przez zadanie redukcji, a następnie brak reduktora daje pożądany rezultat.
- Hadoop Common: Te biblioteki Java są używane do uruchamiania Hadoop i są używane przez inne moduły Hadoop.
Co to jest RDBMS?
RDBMS oznacza system zarządzania relacyjnymi bazami danych. Jest to system baz danych oparty na modelu relacyjnym określonym przez Edgara F. Codda w 1970 r. Oprogramowanie do zarządzania bazami danych, takie jak serwer Oracle, My SQL i IBM DB2, oparte jest na systemie zarządzania relacyjnymi bazami danych.
Dane reprezentowane w RDBMS mają postać wierszy lub krotek. Ta tabela jest w zasadzie zbiorem powiązanych obiektów danych i składa się z kolumn i wierszy. Normalizacja odgrywa kluczową rolę w RDBMS. Zawiera grupę tabel, każda tabela zawiera klucz podstawowy.
Składniki RDBMS
Stoły
W RDBMS tabela jest rekordem przechowywanym w postaci siatki w pionie i poziomie. Składa się z zestawu pól, takich jak nazwa, adres i produkt danych.
Wydziwianie
Wiersze w każdej tabeli reprezentują wartości poziome.
Kolumny
Kolumny w tabeli są przechowywane poziomo, każda kolumna reprezentuje pole danych.
Klucze
Są to tagi identyfikacyjne dla każdego wiersza danych.
Hadoop i RDBMS mają różne koncepcje przechowywania, przetwarzania i wyszukiwania danych / informacji. Hadoop jest nowy na rynku, ale RDBMS to ok. 50 lat. W miarę upływu czasu dane rosną zgodnie z krzywą wykładniczą, a także rosną wymagania w zakresie analizy i raportowania danych.
Przechowywanie i przetwarzanie z tak ogromną ilością danych w rozsądnym czasie staje się niezbędne w obecnych branżach. RDBMS jest bardziej odpowiedni dla danych relacyjnych, ponieważ działa na tabelach. Główną cechą relacyjnej bazy danych jest możliwość korzystania z tabel do przechowywania danych przy jednoczesnym zachowaniu i egzekwowaniu pewnych relacji danych.
Poniżej znajduje się infografika Pomiędzy HADOOP a RDBMS
Kluczowa różnica między HADOOP a RDBMS
RDBMS działa dobrze z danymi strukturalnymi. Hadoop będzie dobrym wyborem w środowiskach, w których istnieje potrzeba przetwarzania dużych zbiorów danych, na których przetwarzane dane nie mają niezawodnych relacji. Gdy rozmiar danych jest zbyt duży, aby skomplikować przetwarzanie i przechowywanie lub nie jest łatwo zdefiniować relacje między danymi, trudno jest zapisać wyodrębnione informacje w RDBMS ze spójną relacją. Struktura oprogramowania Hadoop to bardzo dobrze ustrukturyzowane, częściowo ustrukturyzowane i nieustrukturyzowane dane. Technologia baz danych RDBMS jest bardzo sprawdzona, spójna, dojrzała i wspierana przez najlepsze światowe firmy. Działa dobrze z opisami danych, takimi jak typy danych, relacje między danymi, ograniczenia itp. Dlatego jest to bardziej odpowiednie do przetwarzania transakcji online (OLTP).
Jaka będzie przyszłość RDBMS w porównaniu z Bigdata i Hadoop? Czy uważasz, że RDBMS zostanie wkrótce zniesiony?
„Obecnie nie ma związku między RDBMS a Hadoop - będą się uzupełniać. NIE chodzi o zgrywanie i zastępowanie: nie pozbędziemy się RDBMS ani MPP, ale zamiast tego używamy odpowiedniego narzędzia do właściwej pracy - i to będzie w dużej mierze zależało od ceny. ”- powiedział Alisdair Anderson na szczycie Hadoop .
Bezpośrednie porównanie między HADOOP a RDBMS
| Funkcja | RDBMS | Hadoop |
| Różnorodność danych | Głównie dla danych strukturalnych. | Używany do danych strukturalnych, półstrukturalnych i nieustrukturyzowanych |
| Przechowywanie danych | Dane średniej wielkości (GBS) | Użyj do dużych zestawów danych (Tbs i Pbs) |
| Zapytanie | Język SQL | HQL (Hive Query Language) |
| Schemat | Wymagane przy zapisie (schemat statyczny) | Wymagane przy odczycie (schemat dynamiczny) |
| Prędkość | Odczyty są szybkie | Zarówno odczyty, jak i zapisy są szybkie |
| Koszt | Licencja | Darmowy |
| Przypadek użycia | OLTP (przetwarzanie transakcji online) | Analytics (audio, wideo, logi itp.), Data Discovery |
| Obiekty danych | Działa na tabelach relacyjnych | Działa na parze klucz / wartość |
| Wydajność | Niska | Wysoki |
| Skalowalność | Pionowy | Poziomy |
| Profil sprzętowy | Serwery klasy wyższej | Towar / sprzęt użytkowy |
| Integralność | Wysoka (ACID) | Niska |
Wniosek - HADOOP vs RDBMS
Na podstawie powyższego porównania dowiedzieliśmy się, że HADOOP jest najlepszą techniką do obsługi Big Data w porównaniu z RDBMS. Z dnia na dzień wzrasta liczba wykorzystywanych danych, dlatego lepszym sposobem radzenia sobie z tak dużą ilością danych staje się gorączkowe zadanie. Analiza i przechowywanie Big Data są wygodne tylko przy pomocy ekosystemu Hadoop niż tradycyjnego RDBMS. Hadoop to wielkoskalowe oprogramowanie typu open source dedykowane do skalowalnego, rozproszonego i intensywnego przetwarzania danych. Ta struktura dzieli duże dane na mniejsze, równoległe zestawy danych i obsługuje planowanie, mapuje każdą część do wartości pośredniej, jest odporna na błędy, niezawodna i obsługuje tysiące węzłów i petabajtów danych, obecnie wykorzystywanych w środowisku programowania, produkcji i testowania oraz implementacji opcje
Polecane artykuły:
- Różnice między węzłami JS a Java
- Znajdź różnice Java vs Node JS
- Jak złamać wywiad programisty Hadoop?
- Hadoop vs Apache Spark - ciekawe rzeczy, które musisz wiedzieć
- Dlaczego innowacja jest najważniejszym aspektem dużych zbiorów danych?
- Chcesz wiedzieć o Hadoop vs Spark