Rozdíl mezi SQL vs Hadoop
Hadoop je velký datový ekosystém, který se používá k ukládání, zpracování a těžbě dat z dat. Hadoop lze použít pro celou řadu problémů. Je to samo o sobě kompletní technologický zásobník. Na Hadoopu je mnoho dalších rámců a platforem, které řeší jeden nebo další technické problémy, jako je sběr dat, ukládání dat, zpracování dat, údržba protokolů, pokročilá analytika atd. SQL je jazyk dotazu, který se používá k ukládání, zpracování a extrahovat vzory z dat uložených v relačních databázích. Zde se ukládají data ve formě tabulek. Funguje pouze pro strukturovaná data.
Srovnání porovnání SQL s Hadoop (infografika)
Níže je 17 nejlepších rozdílů mezi SQL a Hadoopem 
Klíčové rozdíly mezi SQL vs Hadoop
Oba SQL vs Hadoop jsou populární volby na trhu; pojďme diskutovat o některých hlavních rozdílech mezi SQL vs Hadoop:
- Nahoře jsme viděli klíčové srovnání mezi SQL a Hadoop. Těmito tvrzeními můžeme pochopit, že se jedná o dva jedinečné systémy určené pro specifické potřeby a používají se pro jedinečné účely.
- Zatímco Hadoop poskytuje širokou škálu funkcí a aplikací, SQL komplimentuje Hadoop ve větším smyslu než s ním konkurovat. Například HIVE, který je nezávislou součástí Hadoop, je velmi podobný SQL. Pomocí Hive lze syntaxe typu SQL psát pro manipulaci s daty, ale konstrukce, fungování a záměr HIVE se v zásadě liší od SQL.
- Nejdůležitější rozdíl, který je třeba pochopit mezi SQL vs Hadoop, spočívá v tom, že SQL dokáže zpracovat velmi omezený typ dat, tj. Relační data a jeho rychlost zpracování se stává velmi pomalá, pokud mají být manipulovány miliony záznamů najednou, zatímco Hadoop je speciálně navržen pro řešení tohoto problému pouze problém.
- V Hadoopu probíhá masivní podpora a výzkum, každý druhý den se v této předzahrádce přichází nový technologický zásobník, lidé přecházejí ze svých tradičních relačních databázových systémů k velké datové infrastruktuře založené na Hadoopu. Takový pokrok pro Hadoop připravuje pro budoucnost jasnější cestu, se kterou nyní jen málo cestuje.
Srovnávací tabulka SQL vs Hadoop
Primární srovnání mezi SQL a Hadoopem je popsáno níže:
|
Hadoop |
SQL |
| Může být použit pro ukládání, zpracování, získávání a extrakci vzorků z dat v široké škále formátů. | Může být použit pro ukládání, zpracování, vyhledávání a dolování vzorů dat uložených pouze ve formátu relační databáze. |
| Funguje dobře pro strukturovaná a nestrukturovaná data. | Funguje pouze pro strukturovaná data. |
| Může na něm být mnoho technologických balíčků, z nichž každý provádí specifický úkol, jako je HDFS, AVRO, prase, HBase atd. | SQL je jazyk dotazu se specifickou syntaxí a schématem, jak obejít věci. |
| Data lze ukládat ve formě párů klíč-hodnota, tabulek, hašovací mapy atd. | Data jsou ukládána pouze ve formě tabulek. |
| Podporuje datové struktury typu NoSQL, sloupcové datové struktury atd. Jako MongoDB | Funguje to na majetku ACID. |
| Může být použit k ukládání a zpracování dat protokolu, dat v reálném čase, obrázků, videí, dat senzorů a dalších různých dat. | V SQL je rozmanitost dat přísně omezena. |
| Hadoop se používá hlavně v aplikacích, kde je objem dat obrovský a systémy jako SQL nemohou dobře fungovat. | SQL může uložit průměrný objem dat. |
| INSERT, příkazy SELECT typu jsou v Hadoop ve srovnání s SQL velmi rychlé | Syntaxe SQL je mnohem pomalejší, když je spuštěna na milionech řádků najednou. |
| Hadoop používá koncept distribuovaného výpočetního systému, uplatňuje princip zmenšování map a zpracovává tak data dostupná na více systémech na více místech. | Zdroje dat SQL jsou obvykle k dispozici na místě nebo v cloudu. Nelze tedy využít výhod distribuovaného zpracování dat. |
| Systémy založené na Hadoopu lze snadno a levně škálovat. Horizontální škálování je velmi levné a tolik počítačů může být připojeno k síti podle potřeby, takže je škálovatelné na vyžádání. | Nákup dalšího serveru SQL stojí jmění. Pokud systém vyčerpá úložiště, je třeba zakoupit a nakonfigurovat další stojany a servery, což je nákladné a časově náročné. |
| Je vysoce tolerantní. | Má dobrou odolnost proti chybám. |
| Používá komoditní hardware. | Používá vhodnost hardwaru. |
| Jedná se o bezplatný a otevřený zdroj. | Většina systémů SQL má licenci. |
| Pomocí technologie Hadoop lze vytvořit pokročilé techniky strojového učení a techniky umělé inteligence. | Podpora ML a AI je velmi omezena na SQL a pouze několik společností to poskytuje. |
| Pomocí vhodných konektorů JDBC může Hadoop komunikovat se systémy SQL a přesouvat data mezi nimi. | Systémy SQL mohou také číst a zapisovat data do infrastruktury Hadoop. |
| Cloudera, Horton work, AWS jsou někteří z poskytovatelů systémů Hadoop. | Microsoft, Oracle, SAP atd. Patří mezi přední světové výrobce systémů SQL. |
| V neposlední řadě je křivka učení Hadoopu pro začínající profesionály i zkušené profesionály středně tvrdá. | Začínat se systémy SQL je mnohem jednodušší pro profesionály na úrovni základní. |
Závěr - SQL vs Hadoop
SQL je tradičnější, zatímco Hadoop je budoucnost. Velká data jsou slibnou budoucností, ale v současné době není přijetí tohoto odvětví a důvěra zákazníků tak silná. Je teprve vidět, jak bude dominantní, jak bude časem plynout. AWS je určitě síla, se kterou je třeba počítat, ale přesto je zapotřebí hodně vývoje a podpory, aby se Hadoop stala technologií pro skutečnou budoucnost. SQL je tu po celá desetiletí a používá se téměř všude. Dnes je to páteř všeho, co jsou data. Také v nejbližší budoucnosti bude SQL, bude komplikovat Hadoop více způsoby, než s ním doplnit. Učení a využití výhod Hadoopu může být velmi slibné pro jednotlivce, kteří začínají svou kariéru, i pro ty, kteří již mají zavedené softwarové vývojáře, může být přínosem také pro průmyslová odvětví a organizace, které vyvíjejí produkty a řešení ve světě informačních technologií, by samozřejmě měli zvážit použití velkého datového zásobníku ve svých nabídkách a nakonec by zákazníci a partneři měli také implementovat řešení založená na Hadoop ve svých prostorách, aby z toho měli co nejvíce.
Doporučený článek
Toto byl průvodce nejvyššími rozdíly mezi SQL a Hadoopem. Zde diskutujeme také klíčové rozdíly mezi SQL a Hadoop s infografikou a srovnávací tabulkou. Další informace naleznete také v následujících článcích
- Cloud Computing vs Hadoop
- PostgreSQL vs Oracle
- Apache Spark vs Hadoop
- Spark SQL vs Perst