Úvod do databáze Hadoop A:
Hadoop není úložiště dat nebo relační úložiště, používá se hlavně ke zpracování velkého množství datového skladu na distribuovaných serverech. Ukládá soubory v systému HDFS (distribuovaný systém souborů Hadoop), ale nepovažuje se za relační databázi. Relativní databáze ukládají data do tabulek uvedených v přesném schématu. Hadoop bude ukládat nestrukturovaná, polostrukturovaná a strukturovaná data, zatímco staré databáze budou ukládat pouze strukturovaná data. máme tendenci nedělat aktualizace / úpravy dat v HDFS, které by mohly být vyčerpány konvenční zvukovou jednotkou. Existují prvky jako Hive, které pracují na prvotřídních HDFS a umožňují uživatelům zpochybňovat data uchovávaná v HDFS pomocí syntaxe podobné SQL, která se označuje jako HiveQL. Interně používá k vyvolání výsledků MapReduce.
Co je Hadoop?
S tím, jak se svět stává dalším datovým skladem, než kdykoli předtím, stala se výzvou způsob, jak zvládnout explozi datového skladu. starověké rámce správy datových skladů v současné době využívají velké množství dnešních datových sad. Naštěstí rychle se měnící se krajina současných technologií předefinuje, máme však tendenci pracovat s daty v superhmotném měřítku. Hadoop Database není druh dat, ale spíše softwarový systém, který umožňuje masivně paralelní výpočet. je to aktivátor vázaných odrůd distribuovaných databází NoSQL (jako je HBase), které by mohly umožnit rozložení dat na tisících serverů s velmi malým snížením výkonu.
Co je to relační databáze?
Tradiční RDBMS (systém správy relačních databází) je skutečným zvykem správy v průběhu celého webu. Přestože je RDBMS v současné době považována za klesající datovou technologii. zatímco přesná organizace dat udržuje sklad strašlivě „čistý“, nutnost dobře strukturovaných dat se stává skutečně velkou zátěží v mimořádně obrovských objemech, což vede k poklesu výkonu, jak se velikost zvětšuje. RDBMS se tedy obvykle nepovažuje za neodolatelnou odpověď, která by splnila přání „velkých“ dat.
Jaká bude budoucnost RDBMS ve vztahu k Hadoopu?
Hadoop není vyměňován RDBMS, pouze je komplimentuje a dává RDBMS potenciál přijímat obrovské objemy vyráběného datového skladu a spravovat jejich výběr a pravdivost navíc, protože poskytuje platformu úložiště na HDFS s plochým designem, který udržuje data během plochého designu a poskytuje schéma skenování a analýzy. obrovské údaje jsou evoluce, nikoli revoluce, takže Hadoop nenahradí RDBMS, protože jsou rozumné při správě relativních a transakčních dat.
Který přístup je nejlepší RDBMS nebo Hadoop?
To vše záleží. vzhledem k tomu, že výhody obrovské analýzy dat při poskytování hlubších poznatků, které způsobují konkurenční výhodu, jsou skutečné, tyto okraje budou vyplněny pouze firmami, které provádějí náležitou péči při zajišťování toho, aby viktimizace Hadoop pro analýzu velkých dat nejlépe vyhovovala jejich touhám. dovolte nám zatknout se, pokud vám pomůžeme ve vašem obrovském srovnání datové platformy.
Variace mezi databází Hadoop a relační databází:
Stejně jako databáze Hadoop nelze starou RDBMS použít, jakmile to vyžaduje metodu, a ukládat nadměrné množství dat nebo jen obrovské údaje. Následuje několik variací mezi Hadoopem a starým RDBMS.
-
Objem dat
Objem dat naznačuje, že množství datarmation je udržováno a zpracováno. RDBMS pracuje výš, jakmile je množství datarmace nízké (v gigabajtech). jakmile je však velikost dat velká, tj. v Terabytes a Petabytes, RDBMS se nepodaří vzdát požadovaných výsledků. Na druhou stranu Hadoop pracuje výš, jakmile je velikost dat obrovská. Ve srovnání se standardním RDBMS to bude jednoduše metoda a poměrně velké množství datarmace.
-
Architektura
Máme-li tendenci poukazovat na design, má Hadoop následující základní komponenty: HDFS (Hadoop Distributed File System), Hadoop MapReduce (programovací model k metodě rozsáhlých datových sad) a Hadoop YARN (používá se ke správě výpočetních prostředků v klastrech PC) ). Tradiční RDBMS mají vlastnosti ACID, které jsou atomová, konzistentní, izolovaná a robustní.
-
Propustnost
Propustnost naznačuje, že celý objem datarmace zpracovaný během explicitního množství vašeho času, takže výstup je nejvíce. RDBMS nedokáže dosáhnout lepšího výkonu ve srovnání s Apache Hadoop Framework.
-
Odrůda dat
Výběr dat obvykle naznačuje, že druh datarmace bude zpracován. bude to strukturované, polostrukturované a nestrukturované. Hadoop má flexibilitu pro metodu a ukládá všechny formy dat, ať už jsou strukturované, polostrukturované nebo nestrukturované. Ačkoli je to do značné míry chtít zpracovat velké množství nestrukturovaných dat.
-
Doba latence
Hadoop má vyšší výstup, rychle získáte přístup k dávkám obrovských datových sad než starověké RDBMS, nemůžete však k vybranému záznamu z datové sady přistupovat strašně rychle. proto Hadoop má údajně nízkou latenci.
RDBMS je však relativně rychlejší při získávání dat z datových sad.
-
Škálovatelnost
RDBMS poskytuje vertikální kvantifikovatelnost, která je dále označována jako „Scaling Up“ stroj. To naznačuje, že do počítače v klastru PC přidáte další prostředky nebo hardware, jako je paměť, hardware.
-
Zpracování dat
Apache Hadoop podporuje OLAP (online analytické zpracování), které se používá v technikách zpracování dat .OLAP zahrnuje velmi pokročilé dotazy a agregace. rychlost zpracování dat závisí na počtu datarmatur, které mohou trvat mnoho hodin. Styl dat je normalizován a má méně tabulek. OLAP používá schémata hvězd.
-
Náklady
Hadoop by mohl být bezplatný a otevřený systém pro dodávky softwaru, nemusíte platit za nákup licence na softwarový systém. Zatímco RDBMS by mohl být autorizovaný softwarový systém, musíte zaplatit za nákup celé licence na softwarový systém.
Závěr - Je databáze Hadoop A?
Výběr 1 platformy na druhé straně varu až dolů k použití případy a potřeby, které nejlépe vyhovují. Společnost Hadoop se prosadila na trhu s cílem zajistit kvantifikovatelnost úložiště na druhé straně flexibilitu správy RDBMS. souběžně existuje mnoho případů použití, takže silné stránky relativního modelu tak nejsou nutné. Pokud například nechcete mít rádi transakce ACID nebo podporu OLAP, je pravděpodobné, že budete používat Hadoop, zmenšete své celkové ceny o trochu a vyrovnejte se s výkonnými (ale obecně nezralými) možnostmi, které Hadoop Database potřebuje zásobování. Vzhledem k tomu, že obrovská data pokračují ve své cestě růstu, není pochyb o tom, že tyto inovativní přístupy - využívající návrh dat NoSQL a softwarový systém Hadoop - budou stěžejní pro to, aby firmám umožnily dosáhnout plného potenciálu dat.
Doporučený článek
Toto byl průvodce Is Hadoop a Database. Zde diskutujeme o budoucnosti RDBMS ve vztahu k Hadoopu a variantám mezi Hadoop databází a RDBMS. Další informace naleznete také v následujících článcích:
- Je velká data databáze?
- Je virtualizace cloud computingu?
- Je MongoDB Open Source
- Je MongoDB NoSQL
- Aplikace a funkce Hadoop