Rozdíl mezi HADOOP vs. RDBMS
Práce na softwarovém rámci Hadoop je velmi dobře strukturovaná polostrukturovaná a nestrukturovaná data. To také podporuje řadu datových formátů v reálném čase, jako jsou XML, JSON a textové formáty plochých souborů. RDBMS pracuje efektivně, když existuje tok entit a vztahů, který je definován dokonale, a proto se databázové schéma nebo struktura mohou růst a nespravovat jinak. tj. RDBMS dobře pracuje se strukturovanými daty. Hadoop bude dobrou volbou v prostředích, když jsou potřeba zpracování velkých dat, na nichž zpracovávaná data nemají spolehlivé vztahy.
Co je Hadoop?
Hadoop je v zásadě open-source infrastrukturní softwarový rámec, který umožňuje distribuované ukládání a zpracování velkého množství dat, tj. Big Data. Je to klastrový systém, který funguje jako architektura Master-Slave. Díky této architektuře lze tedy velká data ukládat a zpracovávat paralelně. Lze analyzovat různé typy dat, strukturované (tabulky), nestrukturované (protokoly, tělo e-mailu, text blogu) a polostrukturované (metadata mediálních souborů, XML, HTML).
Komponenty Hadoop
- HDFS: Distribuovaný systém souborů Hadoop. Google publikoval svůj papírový GFS a na základě toho byl vyvinut HDFS. Uvádí, že soubory budou rozděleny do bloků a uloženy v uzlech přes distribuovanou architekturu. Doug Cutting a Yahoo! zpětně vytvořil model GFS a vytvořil paralelní Hadoop Distributed File System (HDFS)
- Příze: Ještě jeden prostředek pro vyjednávání zdrojů se používá pro plánování úloh a správu clusteru. To bylo představeno v Hadoop 2.
- Map Reduce: Toto je rámec, který pomáhá programům Java provádět paralelní výpočet dat pomocí páru klíč-hodnota. Mapa bere vstupní data a převádí je do datové sady, kterou lze vypočítat v páru klíčových hodnot. Výstup mapy je spotřebován redukcí a potom reduktor dává požadovaný výsledek.
- Hadoop Common: Tyto knihovny Java se používají ke spuštění Hadoop a jsou používány jinými moduly Hadoop.
Co je RDBMS?
RDBMS je zkratka pro systém správy relačních databází. Je to databázový systém založený na relačním modelu specifikovaném Edgarem F. Coddem v roce 1970. Software pro správu databází jako Oracle server, My SQL a IBM DB2 jsou založeny na systému správy relačních databází.
Data reprezentovaná v RDBMS jsou ve formě řádků nebo n-tic. Tato tabulka je v podstatě kolekce souvisejících datových objektů a skládá se ze sloupců a řádků. Normalizace hraje v RDBMS zásadní roli. Obsahuje skupinu tabulek, každá tabulka obsahuje primární klíč.
Komponenty RDBMS
Tabulky
V RDBMS je tabulka záznam, který je uložen jako svisle plus vodorovně rastrový formulář. Skládá se ze sady polí, jako je název, adresa a produkt dat.
Řádky
Řádky v každé tabulce představují vodorovné hodnoty.
Sloupce
Sloupce v tabulce jsou uloženy vodorovně, každý sloupec představuje pole dat.
Klíče
Jsou to identifikační značky pro každý řádek dat.
Hadoop a RDBMS mají různé koncepty pro ukládání, zpracování a získávání dat / informací. Hadoop je na trhu nový, ale RDBMS je cca. 50 let. Postupem času rostou data v exponenciální křivce a rostou nároky na analýzu a vykazování dat.
Ukládání a zpracování tohoto obrovského množství dat v rozumném množství času se v současných průmyslových odvětvích stává životně důležitým. RDBMS je vhodnější pro relační data, protože pracuje na tabulkách. Hlavním rysem relační databáze je schopnost používat tabulky pro ukládání dat při udržování a vynucování určitých datových vztahů.
Níže je Infographics Between HADOOP vs RDBMS
Klíčový rozdíl mezi HADOOP vs. RDBMS
RDBMS funguje dobře se strukturovanými daty. Hadoop bude dobrou volbou v prostředích, když jsou potřeba zpracování velkých dat, na nichž zpracovávaná data nemají spolehlivé vztahy. Pokud je velikost dat příliš velká pro komplexní zpracování a ukládání nebo není snadné definovat vztahy mezi daty, pak je obtížné uložit extrahované informace do RDBMS s koherentním vztahem. Práce na softwarovém rámci Hadoop je velmi dobře strukturovaná polostrukturovaná a nestrukturovaná data. Databázová technologie RDBMS je velmi osvědčená, konzistentní, vyzrálá a vysoce podporovaná nejlepšími světovými společnostmi. Funguje dobře s popisy dat, jako jsou datové typy, vztahy mezi daty, omezení atd. To je vhodnější pro online zpracování transakcí (OLTP).
Jaká bude budoucnost RDBMS ve srovnání s Bigdata a Hadoopem? Myslíte si, že RDBMS bude brzy zrušeno?
"Momentálně neexistuje žádný vztah mezi RDBMS a Hadoopem - budou se doplňovat." Nejde o ripování a nahrazování: nebudeme se zbavit RDBMS nebo MPP, ale místo toho používáme správný nástroj pro správnou práci - a to bude do značné míry poháněno cenou. “- Alisdair Anderson řekl na summitu Hadoop .
Srovnání hlava-hlava mezi HADOOP vs RDBMS
| Vlastnosti | RDBMS | Hadoop |
| Odrůda dat | Hlavně pro strukturovaná data. | Používá se pro strukturovaná, polostrukturovaná a nestrukturovaná data |
| Datové úložiště | Údaje o průměrné velikosti (GBS) | Použít pro velký soubor dat (Tbs a Pbs) |
| Dotaz | Jazyk SQL | HQL (jazyk dotazu úlu) |
| Schéma | Požadováno při zápisu (statické schéma) | Vyžaduje se při čtení (dynamické schéma) |
| Rychlost | Čtení je rychlé | Čtení i zápis jsou rychlé |
| Náklady | Licence | Volný, uvolnit |
| Použijte případ | OLTP (online zpracování transakcí) | Analytics (audio, video, protokoly atd.), Zjišťování dat |
| Datové objekty | Práce na relačních tabulkách | Práce na páru klíč / hodnota |
| Propustnost | Nízký | Vysoký |
| Škálovatelnost | Vertikální | Horizontální |
| Hardwarový profil | Špičkové servery | Komoditní / užitkový hardware |
| Integrita | Vysoká (ACID) | Nízký |
Závěr - HADOOP vs. RDBMS
Na základě výše uvedeného srovnání jsme zjistili, že HADOOP je nejlepší technikou pro zpracování velkých dat ve srovnání s technologií RDBMS. Jak se den co den, použitá data rostou, a proto se lepší způsob zpracování tak velkého množství dat stává hektickým úkolem. Analýza a ukládání velkých dat jsou výhodné pouze pomocí eko-systému Hadoop než tradiční RDBMS. Hadoop je rozsáhlý, open-source softwarový rámec určený pro škálovatelné, distribuované a datově náročné výpočty. Tento rámec rozděluje velká data do menších paralelních datových sad a zpracovává plánování, mapuje každou část na střední hodnotu, odolnou vůči chybám, spolehlivou a podporuje tisíce uzlů a petabajtů dat, které se v současné době používají ve vývojovém, výrobním a testovacím prostředí a implementaci možnosti.
Doporučené články:
- Rozdíly uzlu JS vs Java
- Zjistěte rozdíly Java vs Node JS
- Jak rozbít rozhovor s vývojářem Hadoop?
- Hadoop vs Apache Spark - Zajímavé věci, které potřebujete vědět
- Proč je inovace nejkritičtějším aspektem velkých dat?
- Chceš vědět o Hadoop vs Spark