Różnica między Hadoop a SQL

Termin „Big Data” jest jednym z najmodniejszych modnych słów w dzisiejszej erze cyfrowej. Każda firma, od małych startupów po duże przedsiębiorstwa, ma pieniądze na Big Data. Nagle widzimy zbieżność znaczących trendów, które fundamentalnie zmieniają branżę, i następuje eksplozja danych z powodu rosnącej liczby urządzeń podłączonych do Internetu. Big Data to właśnie miejsce, w którym pojawia się platforma open source Hadoop. Hadoop zapewnia platformę do przechowywania i pobierania ogromnych ilości danych w celu przetwarzania i celów analitycznych. Ale czym różni się Hadoop od innych systemów zarządzania bazami danych, takich jak SQL Server? Podkreślamy niektóre kluczowe różnice między SQL a Hadoop.

Co to jest Hadoop?

Hadoop to platforma przetwarzania rozproszonego typu open source zaprojektowana w celu zaspokojenia potrzeb firm internetowych w zakresie indeksowania i przetwarzania ogromnych ilości danych, dzięki rosnącemu wzrostowi liczby urządzeń z dostępem do Internetu oraz kolejnej dużej ewolucji zwanej mediami społecznościowymi. Google stanowi inspirację dla rozwoju, który stał się znany jako Hadoop. Zapewnia platformę umożliwiającą przetwarzanie ogromnych ilości danych w celu zapewnienia łatwego dostępu i dynamicznego ładowania danych.

Co to jest SQL?

SQL jest wszechobecnym narzędziem dostępu do danych w bazie danych i manipulowania nimi. SQ Server nie jest już zwykłym systemem zarządzania bazami danych, z którego korzystają programiści, administratorzy baz danych i analitycy. Jest to ogromny ekosystem różnicowych narzędzi i usług, które działają razem, zapewniając bardzo złożone zadania zarządzania platformą danych. Jest to de facto język systemów transakcyjnych i wspomagania decyzji oraz narzędzi Business Intelligence umożliwiających dostęp do zapytań reklamowych do różnych źródeł danych. W rzeczywistości SQL Server obsługuje wymuszanie jakości i spójności danych znacznie lepiej niż Hadoop.

Różnica między Hadoop a SQL

Narzędzie

- Hadoop to projekt Apache Software Foundation oraz platforma rozproszonego oprogramowania do przetwarzania rozproszonego typu open source do przechowywania i przetwarzania ogromnego napływu danych oraz uruchamiania aplikacji na klastrach sprzętu towarowego. Hadoop zapewnia platformę umożliwiającą przetwarzanie ogromnych ilości danych w celu zapewnienia łatwego dostępu i dynamicznego ładowania danych. Z drugiej strony, SQL, skrót od Structured Query Language, jest de facto językiem dla systemów transakcyjnych i wspomagających podejmowanie decyzji oraz narzędzi Business Intelligence do uzyskiwania dostępu do różnych danych z różnych źródeł i do wysyłania zapytań. SQL jest wszechobecnym narzędziem do uzyskiwania dostępu, manipulowania i przechowywania danych w bazie danych.

Struktura Hadoop vs. SQL

- Podstawą ekosystemu Hadoop są dwa podstawowe elementy - rozproszony system plików Hadoop (HDFS) - rozproszony, skalowalny i przenośny system plików napisany w Javie do przechowywania bardzo dużych zestawów danych w klastrach komputerów; oraz podejście do przetwarzania rozproszonego opartego na Javie o nazwie MapReduce. Z drugiej strony SQL Server to system zarządzania relacyjnymi bazami danych i jedna z najpotężniejszych platform danych na świecie wykorzystywana przez wiele komercyjnych i wewnętrznych produktów do wyszukiwania, manipulowania i wizualizacji różnych źródeł danych.

Typ danych

- Hadoop został zaprojektowany do pracy z dowolnym typem danych, niezależnie od tego, czy jest on ustrukturyzowany, częściowo ustrukturyzowany, czy nieustrukturyzowany, co czyni go bardzo elastycznym w zakresie przetwarzania dużych zbiorów danych. Z drugiej strony SQL jest językiem programowania stworzonym specjalnie do zarządzania danymi i zapytań w systemach zarządzania relacyjnymi bazami danych (RDBMS). Opiera się na modelu relacji jednostka-relacja RDBMS, więc może przetwarzać tylko dane ustrukturyzowane. Nie można używać SQL dla danych nieustrukturyzowanych, ponieważ nie są one zgodne z modelem danych bez łatwej do zidentyfikowania struktury.

Przetwarzanie

- HDFS to rozproszony system plików zaprojektowany do obsługi przetwarzania wsadowego danych, co oznacza, że ​​dane są gromadzone w partiach, a każda partia jest wysyłana do przetwarzania. Partia może wynosić od jednego dnia do jednej minuty. Ponieważ jest przeznaczony do przetwarzania wsadowego, nie ma pojęcia losowych odczytów lub zapisów. Przeciwnie, SQL Server, jako platforma bazy danych ogólnego przeznaczenia, obsługuje przetwarzanie danych w czasie rzeczywistym, co oznacza, że ​​dane są przesyłane strumieniowo od nadawcy do odbiorcy, jak tylko zostaną wygenerowane na końcu źródła.

Wydajność Hadoop i SQL

- Architektura Hadoop czasami prowadzi do niedopasowania impedancji między przechowywaniem danych a dostępem do danych. Ma mniej ograniczeń lub sprawdzeń poprawności przechowywanych danych i nie ma takich samych możliwości użytkownika i ekosystemu, jakie opracował SQL. Z drugiej strony SQL Server znacznie lepiej radzi sobie z egzekwowaniem jakości i spójności danych niż Hadoop, co pozwala wykorzystać ekosystem narzędzi do analizy danych i wizualizacji danych opartych na SQL. Jednak SQL ma również pewne wady, które obejmują skalowalność do obsługi ogromnych ilości danych i obsługę przechowywania luźno sformatowanych danych.

Hadoop vs. SQL: Tabela porównawcza

Podsumowanie Hadoop vs. SQL

Hadoop jest najbardziej preferowanym i powszechnie akceptowanym narzędziem Big Data przeznaczonym do pracy z dowolnym typem danych - ustrukturyzowanym, nieustrukturyzowanym lub częściowo ustrukturyzowanym. Ale jeśli chodzi o RDBMS, SQL jest być może najmocniejszym, w pamięci i dynamicznym systemem do przechowywania i zarządzania danymi. Jednak istniejące rozwiązania RDBMS, takie jak serwery SQL, służą wyłącznie do zarządzania znaczną ilością danych, ale nie do danych nieustrukturyzowanych lub częściowo ustrukturyzowanych ze zmiennymi atrybutami. Podobnie jak w przypadku wielu platform, zarówno Hadoop, jak i SQL Server mają swoje mocne i słabe strony. Użyj ich obu razem, a będziesz mógł wykorzystać ich mocne strony, jednocześnie łagodząc słabości.