Różnica między SQL a Hadoop
Hadoop to ekosystem dużych zbiorów danych, który służy do przechowywania, przetwarzania i wyszukiwania wzorców z danych. Hadoop może być używany do wielu problemów. Sam w sobie jest to komplet technologii. Na platformie Hadoop znajduje się wiele dodatkowych platform i platform, które rozwiązują jeden lub inne problemy techniczne, takie jak zbieranie danych, przechowywanie danych, przetwarzanie danych, obsługa dzienników, zaawansowane analizy itp. SQL jest językiem zapytań służącym do przechowywania, przetwarzania i wyodrębnij wzorce z danych przechowywanych w relacyjnych bazach danych. Dane są tutaj przechowywane w formie tabel. Działa tylko w przypadku danych strukturalnych.
Bezpośrednie porównanie SQL vs Hadoop (infografiki)
Poniżej znajduje się 17 najważniejszych różnic między SQL a Hadoop 
Kluczowe różnice między SQL a Hadoop
Zarówno SQL vs Hadoop są popularnymi wyborami na rynku; omówmy niektóre z głównych różnic między SQL a Hadoop:
- Powyżej zobaczyliśmy kluczowe porównanie SQL i Hadoop. Dzięki tym stwierdzeniom możemy zrozumieć, że te dwa są dwoma unikalnymi systemami zaprojektowanymi dla określonych potrzeb i są wykorzystywane do unikalnych celów.
- Podczas gdy Hadoop zapewnia szeroki zakres funkcjonalności i aplikacji, SQL komplementuje Hadoop bardziej sensownie niż konkurować z nim. Na przykład HIVE, który jest niezależnym składnikiem Hadoop, jest bardzo podobny do SQL. Korzystając z Hive, można pisać składnie podobne do SQL, aby wykonywać operacje na danych, ale konstrukcja, działanie i zamiary HIVE różnią się zasadniczo od SQL.
- Najważniejszą różnicą do zrozumienia między SQL a Hadoop jest to, że SQL może obsługiwać bardzo ograniczony typ danych, tj. Dane relacyjne, a jego szybkość przetwarzania staje się bardzo wolna, gdy manipuluje się milionami rekordów jednocześnie, podczas gdy Hadoop jest specjalnie zaprojektowany, aby rozwiązać ten problem tylko problem.
- W Hadoop odbywa się ogromne wsparcie i badania, każdego dnia na tym podwórku pojawiają się nowe technologie, ludzie migrują z tradycyjnych relacyjnych systemów baz danych do infrastruktury Big Data opartej na Hadoop. Takie postępy utorowały Hadoopowi lepszą ścieżkę na przyszłość, wraz z którą podróżuje obecnie tylko kilka osób.
Tabela porównawcza SQL a Hadoop
Podstawowe porównanie między SQL a Hadoop omówiono poniżej:
|
Hadoop |
SQL |
| Może być używany do przechowywania, przetwarzania, pobierania i ekstrakcji wzorców z danych w szerokim zakresie formatów. | Można go używać do przechowywania, przetwarzania, pobierania i eksploracji wzorców danych przechowywanych tylko w formacie relacyjnej bazy danych. |
| Działa dobrze w przypadku danych ustrukturyzowanych i nieustrukturyzowanych. | Działa tylko w przypadku danych strukturalnych. |
| Może na nim nakładać wiele stosów technologii, z których każdy wykonuje określone zadanie, takie jak HDFS, AVRO, Pig, HBase itp. | SQL to język zapytań o określonej składni i schemacie umożliwiającym obejście różnych problemów. |
| Dane mogą być przechowywane w postaci par klucz-wartość, tabel, mapy skrótów itp. | Dane są przechowywane tylko w postaci tabel. |
| Obsługuje struktury danych typu NoSQL, struktury danych kolumnowych itp., Takie jak MongoDB | Działa na właściwości ACID. |
| Może być używany do przechowywania i przetwarzania danych dziennika, danych w czasie rzeczywistym, obrazów, filmów, danych z czujników i innych danych. | Różnorodność danych jest poważnie ograniczona w SQL. |
| Hadoop jest używany głównie w aplikacjach, w których ilość danych jest ogromna, a systemy takie jak SQL nie mogą dobrze działać. | SQL może przechowywać umiarkowaną ilość danych. |
| Instrukcje typu INSERT, SELECT są bardzo szybkie w Hadoop w porównaniu do SQL | Składnia SQL jest znacznie wolniejsza, gdy jest wykonywana w milionach wierszy jednocześnie. |
| Hadoop stosuje koncepcję przetwarzania rozproszonego, stosuje zasadę zmniejszania mapy, a tym samym obsługuje dane dostępne w wielu systemach w wielu lokalizacjach. | Źródła danych SQL są zwykle dostępne lokalnie lub w chmurze. Dlatego nie może wykorzystać zalet przetwarzania rozproszonego. |
| Systemy oparte na Hadoop można łatwo i tanio skalować. Skalowanie w poziomie jest bardzo tanie i dowolna liczba komputerów może być podłączona do sieci, dzięki czemu jest skalowalna na żądanie. | Zakup dodatkowego serwera SQL kosztuje fortunę. Jeśli w systemie zabraknie przestrzeni dyskowej, należy zakupić i skonfigurować dodatkowe szafy i serwery, co jest kosztowne i czasochłonne. |
| Jest wysoce tolerancyjny. | Ma dobrą odporność na uszkodzenia. |
| Wykorzystuje sprzęt towarowy. | Wykorzystuje sprzęt odpowiedni. |
| Jest to bezpłatne i otwarte oprogramowanie. | Większość systemów SQL jest licencjonowanych. |
| Zaawansowane techniki uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji można budować za pomocą Hadoop. | Obsługa ML i AI jest wysoce ograniczona w SQL i tylko kilka firm to zapewnia. |
| Korzystając z odpowiednich łączników JDBC, Hadoop może komunikować się z systemami SQL i przenosić dane pomiędzy nimi. | Systemy SQL mogą również odczytywać i zapisywać dane w infrastrukturze Hadoop. |
| Cloudera, Horton work, AWS są jednymi z dostawców systemów Hadoop. | Microsoft, Oracle, SAP itp. To jedni ze znanych liderów branży systemów SQL. |
| Wreszcie, krzywa uczenia się Hadoop dla początkujących profesjonalistów, a także doświadczonego profesjonalisty, jest umiarkowanie trudna. | Począwszy od systemów SQL jest znacznie łatwiejszy nawet dla początkujących profesjonalistów. |
Wniosek - SQL vs Hadoop
SQL jest bardziej tradycyjny, podczas gdy Hadoop to przyszłość. Big data to obiecująca przyszłość, ale obecnie przyjęcie branży i zaufanie klientów nie są tak silne. Jeszcze się nie okaże, jak dominująca będzie z czasem. AWS jest z pewnością siłą, z którą należy się liczyć, ale wciąż potrzeba dużo rozwoju i wsparcia, aby Hadoop stał się technologią na prawdziwą przyszłość. SQL istnieje tutaj od dziesięcioleci i jest używany prawie wszędzie. Dziś jest podstawą wszystkiego, co stanowią dane. W najbliższej przyszłości SQL będzie dostępny, będzie komplementował Hadoop na wiele sposobów, niż go uzupełniał. Uczenie się i korzystanie z zalet Hadoop może być bardzo obiecujące dla osób, zarówno rozpoczynających karierę, jak i tych, które są już uznanymi programistami, może być również korzystne dla branż i organizacji, które opracowują produkty i rozwiązania w świecie technologii informatycznych, powinni oczywiście rozważyć wykorzystanie stosu Big Data w swoich ofertach, a wreszcie klienci i partnerzy powinni również wdrożyć rozwiązania oparte na Hadoop w swoich lokalach, aby jak najlepiej z nich skorzystać.
Polecany artykuł
To był przewodnik po najważniejszych różnicach między SQL a Hadoop. Tutaj omawiamy także różnice między kluczem SQL a Hadoop za pomocą infografiki i tabeli porównawczej. Możesz także zapoznać się z poniższymi artykułami, aby dowiedzieć się więcej
- Cloud Computing vs Hadoop
- PostgreSQL vs Oracle
- Apache Spark vs Hadoop
- Spark SQL vs Perst