Wprowadzenie do bazy danych Is Hadoop A:
Hadoop nie jest magazynem danych ani relacyjnym magazynem danych, służy głównie do przetwarzania dużej ilości hurtowni danych na serwerach rozproszonych. Przechowuje pliki w HDFS (rozproszony system plików Hadoop), ale nie kwalifikuje się jako relacyjna baza danych. Względne bazy danych przechowują dane w tabelach nakreślonych przez precyzyjny schemat. Hadoop będzie przechowywać nieustrukturyzowane, częściowo ustrukturyzowane i ustrukturyzowane dane, podczas gdy starożytne bazy danych będą przechowywać wyłącznie dane ustrukturyzowane. mamy tendencję do tego, że nie możemy aktualizować / modyfikować danych w HDFS, co może zostać wyczerpane przez konwencjonalną jednostkę dźwiękową. Istnieją elementy takie jak Hive, które działają na najlepszej jakości HDFS i pozwalają użytkownikom kwestionować przechowywanie danych w HDFS przy użyciu podobnej do SQL składni zwanej HiveQL. Wykorzystuje wewnętrznie MapReduce do wywołania wyników.
Co to jest Hadoop?
Ponieważ świat staje się bardziej niż kiedykolwiek napędzany przez dodatkową hurtownię danych, znaczącym wyzwaniem stał się sposób radzenia sobie z eksplozją hurtowni danych. starożytne ramy zarządzania hurtownią danych obecnie obejmują dużą liczbę dzisiejszych zbiorów danych. Na szczęście szybko zmieniający się krajobraz najnowszych technologii zmienia się na nowo, jednak mamy tendencję do pracy z danymi na ogromną skalę. Baza danych Hadoop nie jest rodzajem danych, ale raczej oprogramowaniem, które pozwala na obliczenia masowo równoległe. umożliwia włączenie powiązanych odmian rozproszonych baz danych NoSQL (takich jak HBase), które mogą pozwolić na rozwój danych na tysiącach serwerów przy bardzo niewielkim spadku wydajności.
Co to jest relacyjna baza danych?
Tradycyjny RDBMS (system zarządzania relacyjnymi bazami danych) jest faktycznym zwyczajem zarządzania w całej sieci. Chociaż RDBMS jest obecnie uważany za malejącą technologię danych. podczas gdy dokładna organizacja danych sprawia, że magazyn jest wyjątkowo „schludny”, konieczność dobrej struktury danych naprawdę staje się znacznym obciążeniem przy niezwykle dużych wolumenach, co prowadzi do spadku wydajności wraz ze wzrostem wielkości. Tak więc RDBMS zwykle nie jest uważany za możliwą do uzyskania odpowiedź na potrzeby „dużych” danych.
Jaka będzie przyszłość RDBMS w stosunku do Hadoop?
Hadoop nie wymienia RDBMS, tylko je komplementuje i daje RDBMS potencjał do spożywania ogromnych woluminów produkowanej hurtowni danych oraz zarządzania ich wyborem i prawdziwością, dodatkowo dając platformę pamięci masowej na HDFS z płaską konstrukcją, która przechowuje dane podczas płaskiej konstrukcji i zapewnia schemat skanowania i analizy. ogromne dane to ewolucja, a nie rewolucja, dlatego Hadoop nie zastąpi RDBMS, ponieważ są rozsądne w zarządzaniu danymi względnymi i transakcyjnymi.
Które podejście jest najlepsze RDBMS lub Hadoop?
To wszystko zależy. mając na uwadze, że zalety ogromnej analizy danych w zapewnianiu głębszych wglądów, które powodują przewagę konkurencyjną, są realne, te krawędzie zostaną uzupełnione wyłącznie przez firmy, które dołożą należytej staranności, aby zapewnić, że Hadoop do analizy dużych danych najlepiej spełni swoje pragnienia. pozwól nam zrozumieć, czy ułatwimy Ci porównanie twoich ogromnych platform danych.
Różnice między bazą danych Hadoop a relacyjną bazą danych:
Podobnie jak Hadoop a Database, starożytny RDBMS nie może być używany, gdy obejmuje metodę i przechowuje dużą ilość danych lub po prostu ogromne dane. Oto niektóre odmiany między Hadoop i starożytnym RDBMS.
-
Objętość danych
Ilość danych sugeruje, że ilość danych jest przechowywana i przetwarzana. RDBMS działa wyżej, gdy ilość danych jest niska (w gigabajtach). jednak gdy rozmiar danych jest duży, tj. w terabajtach i petabajtach, RDBMS nie rezygnuje z wymaganych wyników. Z drugiej strony Hadoop działa wyżej, gdy rozmiar danych jest ogromny. Będzie to po prostu metoda i dość dużo przechowuje dużo danych w porównaniu ze standardowym RDBMS.
-
Architektura
Jeśli mamy tendencję do zwracania uwagi na projekt, Hadoop ma następujące podstawowe komponenty: HDFS (Hadoop Distributed File System), Hadoop MapReduce (model programowania do metody masowych zestawów danych) i Hadoop YARN (używany do zarządzania zasobami obliczeniowymi w klastrach komputerowych ). Tradycyjne RDBMS posiadają właściwości ACID, takie jak atomowość, spójność, izolacja i wytrzymałość.
-
Wydajność
Przepustowość sugeruje, że pełny wolumin uzbrojenia danych jest przetwarzany w określonym czasie, więc wynik jest największy. RDBMS nie osiąga lepszych wyników w porównaniu do frameworku Apache Hadoop.
-
Różnorodność danych
Wybór danych zazwyczaj sugeruje, że należy przetworzyć rodzaj ochrony danych. będzie uporządkowany, półstrukturalny i nieustrukturyzowany. Hadoop ma elastyczność w stosunku do metody i przechowuje wszystkie formy danych, niezależnie od tego, czy są one ustrukturyzowane, częściowo ustrukturyzowane czy nieustrukturyzowane. Chociaż w dużej mierze chce metodować wiele nieuporządkowanych danych.
-
Okres oczekiwania
Hadoop ma wyższą wydajność, szybko uzyskasz dostęp do partii ogromnych zestawów danych niż starożytny RDBMS, jednak nie możesz uzyskać dostępu do wybranego rekordu z zestawu danych strasznie szybko. dlatego uważa się, że Hadoop ma małe opóźnienie.
Ale RDBMS jest stosunkowo szybszy w wyszukiwaniu danych ze zbiorów danych.
-
Skalowalność
RDBMS zapewnia kwantyfikowalność pionową, która jest dodatkowo określana jako „skalowanie w górę” maszyny. Sugeruje to dodanie dodatkowych zasobów lub sprzętu, takiego jak pamięć, sprzęt do komputera w klastrze komputerów.
-
Przetwarzanie danych
Apache Hadoop obsługuje OLAP (Online Analytical Processing), który jest wykorzystywany w technikach przetwarzania danych. OLAP obejmuje niezwykle zaawansowane zapytania i agregacje. szybkość przetwarzania danych zależy od liczby uzbrojenia danych, która może potrwać wiele godzin. Styl danych jest zdenormalizowany i ma mniej tabel. OLAP wykorzystuje schematy gwiaździste.
-
Koszt
Hadoop może być darmową i otwartą platformą systemu oprogramowania, nie powinieneś płacić, aby kupić licencję na oprogramowanie. Podczas gdy RDBMS może być autoryzowanym systemem oprogramowania, musisz zapłacić, aby kupić całą licencję na oprogramowanie.
Wniosek - czy Hadoop jest bazą danych?
Wybór jednej platformy zamiast przeciwnej sprowadza się do przypadków użycia i potrzeb, które najlepiej do niej pasują. Firma Hadoop znalazła swoją pozycję na rynku w zakresie zapewniania ilościowej pamięci masowej po drugiej stronie elastyczności zarządzania RDBMS. łącznie istnieje wiele przypadków użycia, w których siły modelu względnego nie są konieczne. Jeśli na przykład nie chcesz transakcji ACID lub wsparcia OLAP, najprawdopodobniej będziesz używać Hadoop, nieco obniżyć całkowite ceny i zmagać się z potężnymi (ale ogólnie niedojrzałymi) opcjami, których potrzebuje Hadoop Database Dostawa. W miarę rozwoju ogromnej ilości danych nie ma wątpliwości, że te innowacyjne podejścia - wykorzystujące projektowanie danych NoSQL i system oprogramowania Hadoop - będą miały kluczowe znaczenie dla umożliwienia firmom pełnego wykorzystania danych.
Polecany artykuł
To był przewodnik po Is Hadoop a Database. Tutaj omawiamy przyszłość RDBMS w odniesieniu do Hadoop i Wariacji między bazą danych Hadoop a RDBMS. Możesz także zapoznać się z następującymi artykułami, aby dowiedzieć się więcej:
- Czy Big Data to baza danych?
- Czy wirtualizacja w chmurze?
- Jest MongoDB Open Source
- Jest MongoDB NoSQL
- Aplikacje i funkcje Hadoop