Razlika med Hadoopom in SQL

Izraz "Big Data" je ena najbolj vročih besed v današnji digitalni dobi. Vsako podjetje, od malih startup-ov do velikih podjetij, ima denar za Big Data. Kar naenkrat opazimo zbliževanje pomembnih trendov, ki industrijo bistveno preoblikujejo, prihaja pa do eksplozije podatkov zaradi vse večjega števila internetno povezanih naprav. Big Data je natanko tam, kjer pride na vrsto odprtokodni okvir Hadoop. Hadoop ponuja okvir za shranjevanje in pridobivanje ogromnih količin podatkov za namene obdelave in analitike. Toda kako se Hadoop razlikuje od drugih sistemov za upravljanje baz podatkov, kot je SQL Server? Izpostavljamo nekaj ključnih razlik med SQL in Hadoop.

Kaj je Hadoop?

Hadoop je odprtokodni distribucijski okvir za obdelavo, zasnovan tako, da zadovolji potrebe spletnih podjetij po indeksiranju in obdelavi ogromnih količin podatkov, z vljudnostjo v naraščajoči porast internetnih naprav in naslednjega velikega razvoja, imenovanega socialni mediji. Google ponuja navdih za razvoj, ki je postal znan kot Hadoop. Zagotavlja okvir, ki omogoča obdelavo ogromnih količin podatkov, da se omogoči enostaven dostop in dinamično naloži podatke.

Kaj je SQL?

SQL je vseprisotno orodje za dostop do podatkov in upravljanje z njimi v bazi. SQ Server ni več običajen sistem za upravljanje baz podatkov, ki ga uporabljajo razvijalci in skrbniki baz podatkov in analitiki. Gre za ogromen ekosistem različnih orodij in storitev, ki skupaj delujejo pri zagotavljanju zelo zapletenih nalog upravljanja platforme podatkov. Za dostop do poizvedb do različnih virov podatkov je dejanski jezik za sisteme za podporo transakcijam in podporo odločanju ter orodja Business Intelligence. Pravzaprav SQL Server obravnava zagotavljanje kakovosti in doslednosti podatkov veliko bolje kot Hadoop.

Razlika med Hadoop in SQL

Orodje

- Hadoop je projekt Apache Software Foundation in odprtokodni program za distribucijo programske opreme za odprto kodo za shranjevanje in obdelavo množičnega priliva podatkov in zagon aplikacij na grozdih strojne opreme. Hadoop ponuja okvir, ki omogoča obdelavo ogromnih količin podatkov, da bi zagotovili enostaven dostop in dinamično nalaganje podatkov. Po drugi strani je SQL kratek jezik strukturiranega poizvedovanja dejansko jezik za transakcijske sisteme in sisteme za podporo odločanju ter orodja Business Intelligence za dostop in poizvedovanje po različnih podatkih iz različnih virov. SQL je vseprisotno orodje za dostop, manipulacijo in shranjevanje podatkov v bazi podatkov.

Okvir Hadoop v primerjavi s SQL

- V središču ekosistema Hadoop sta dve osnovni komponenti - Hadoop Distributed File System (HDFS) - porazdeljen, razširljiv in prenosljiv datotečni sistem, zapisan na Javi, za shranjevanje zelo velikih nizov podatkov v grozdih računalnikov; in pristop k porazdeljeni obdelavi, ki temelji na Javi, imenovani MapReduce. SQL Server je na drugi strani sistem za upravljanje relacijskih baz podatkov in ena najmočnejših podatkovnih platform na svetu, ki jo številni komercialni in lastni izdelki uporabljajo za iskanje, manipulacijo in vizualizacijo različnih virov podatkov.

Vrsta podatkov

- Hadoop je zasnovan za delo s katero koli vrsto podatkov, naj bo strukturiran, polstrukturiran ali nestrukturiran, zaradi česar je zelo prilagodljiv za delo pri obdelavi velikih podatkov. SQL je na drugi strani programski jezik, ustvarjen posebej za upravljanje in poizvedovanje podatkov v sistemih za upravljanje relacijskih baz podatkov (RDBMS). Temelji na modelu relacije entiteta in RDBMS, zato lahko obdeluje le strukturirane podatke. SQL ni mogoče uporabiti za nestrukturirane podatke, ker niso v skladu s podatkovnim modelom brez enostavno določljive strukture.

Obravnavati

- HDFS je porazdeljeni datotečni sistem, zasnovan za podporo paketne obdelave podatkov, kar pomeni, da se podatki zbirajo v serijah in vsaka serija se pošlje v obdelavo. Šarža je lahko karkoli, od enega dne do ene minute. Ker je zasnovan za paketno obdelavo, nima pojma naključno branje ali zapisovanje. Nasprotno, SQL Server kot platforma baz podatkov splošnega pomena podpira obdelavo podatkov v realnem času, kar pomeni, da se podatki pretakajo od pošiljatelja do sprejemnika takoj, ko so proizvedeni na koncu vira.

Uspešnost Hadoopa in SQL

- Hadoop arhitektura včasih privede do neusklajenosti impedance med shranjevanjem in dostopom do podatkov. Ima manj omejitev ali potrditev podatkov, ki jih hrani, in nima enakih zmožnosti končnega uporabnika in ekosistema, kot ga je razvil SQL. Po drugi strani SQL Server obravnava zagotavljanje kakovosti in doslednosti podatkov veliko bolje kot Hadoop, kar mu omogoča, da izkoristi ekosisteme za analizo podatkov in orodja za vizualizacijo podatkov na osnovi SQL. Vendar ima SQL tudi nekaj pomanjkljivosti, ki vključuje razširljivost za obdelavo ogromnih količin podatkov in podporo za shranjevanje ohlapno oblikovanih podatkov.

Hadoop vs. SQL: Primerjalna tabela

Povzetek Hadoop vs. SQL

Hadoop je najbolj zaželeno in splošno sprejeto orodje Big Data, zasnovano za delo s katero koli vrsto podatkov - strukturirano, nestrukturirano ali polstrukturirano. Ko pa gre za RDBMS, je SQL morda najzmogljivejši sistem za shranjevanje in upravljanje podatkov v pomnilniku in dinamičen. Vendar obstoječe rešitve RDBMS, kot so strežniki SQL, služijo le za upravljanje velike količine podatkov, ne pa tudi za nestrukturirane ali polstrukturirane podatke s spremenljivimi atributi. Tako kot pri mnogih platformah imata tudi Hadoop in SQL Server velik delež prednosti in slabosti. Oboje uporabljajte skupaj in izkoristite lahko prednosti vsakega od njih, hkrati pa omilite slabosti.