Різниця між HADOOP і RDBMS
Робота з програмним забезпеченням Hadoop - це дуже добре структуровані напівструктуровані та неструктуровані дані. Це також підтримує різноманітні формати даних у режимі реального часу, такі як XML, JSON та текстові плоскі формати файлів. RDBMS працює ефективно, коли існує потік відносин між сутностями, який визначений ідеально, і, отже, схема або структура бази даних можуть рости і не управляти інакше. тобто RDBMS добре працює зі структурованими даними. Hadoop стане хорошим вибором у середовищах, коли є потреба у великій обробці даних, щодо якої дані, що обробляються, не мають надійних зв’язків.
Що таке Hadoop?
Hadoop - це основна інфраструктура програмного забезпечення з відкритим кодом, яка дозволяє розподіляти зберігання та обробляти величезний обсяг даних, тобто Big Data. Це кластерна система, яка працює як Master-Slave Architecture. Отже, при такій архітектурі великі дані можуть зберігатися та оброблятися паралельно. Дані можуть бути проаналізовані, структуровані (таблиці), неструктуровані (журнали, тіло електронної пошти, текст блогу) та напівструктуровані (метадані медіафайлів, XML, HTML).
Компоненти Hadoop
- HDFS: Файлова система розподіленої Hadoop. Google опублікував свою статтю GFS і на основі цього був розроблений HDFS. У ньому зазначено, що файли будуть розбиті на блоки та зберігатимуться у вузлах над розподіленою архітектурою. Дуг Різ і Yahoo! реверс спроектував модель GFS і побудував паралельну файлову систему з розподіленою Hadoop (HDFS)
- Пряжа: Ще один переговорник ресурсів використовується для планування завдань та керує кластером. Він був представлений в Hadoop 2.
- Зменшення карти: це рамка, яка допомагає програмам Java робити паралельні обчислення даних за допомогою пари ключ-значення. Карта приймає вхідні дані та перетворює їх у набір даних, який можна обчислити в парі значень Key. Вихід Map витрачається на задачу зменшення, а потім вихід з редуктора дає бажаний результат.
- Hadoop Common: Ці бібліотеки Java використовуються для запуску Hadoop та використовуються іншими модулями Hadoop.
Що таке RDBMS?
RDBMS розшифровується як система управління реляційними базами даних. Це база даних, заснована на реляційній моделі, визначеній Едгаром Ф. Коддом в 1970 році. Програмне забезпечення для управління базами даних, як сервер Oracle, My SQL та IBM DB2, базується на системі управління реляційною базою даних.
Дані, представлені в RDBMS, є у вигляді рядків або кортежів. Ця таблиця в основному є сукупністю пов'язаних об'єктів даних і складається з стовпців і рядків. Нормалізація відіграє вирішальну роль у СРПБ. Він містить групу таблиць, кожна таблиця містить первинний ключ.
Компоненти RDBMS
Столи
У RDBMS таблиця - це запис, який зберігається як вертикально плюс горизонтальна сітка форми. Він складається з набору полів, таких як ім'я, адреса та продукт даних.
Рядки
Рядки кожної таблиці представляють горизонтальні значення.
Стовпці
Стовпці таблиці зберігаються горизонтально, кожен стовпець являє собою поле даних.
Ключі
Вони є ідентифікаційними тегами для кожного ряду даних.
Hadoop та RDBMS мають різні поняття для зберігання, обробки та отримання даних / інформації. Hadoop є новим на ринку, але RDBMS становить приблизно. 50 років. З плином часу дані ростуть у кривій експоненції, а також зростаючі вимоги до аналізу даних та звітності.
Зберігання та обробка цим величезним обсягом даних протягом раціональної кількості часу стає життєво важливим для поточних галузей. RDBMS більше підходить для реляційних даних, оскільки він працює на таблицях. Основна особливість реляційної бази даних включає можливість використання таблиць для зберігання даних, зберігаючи та застосовуючи певні відносини даних.
Нижче представлена Інфографіка між HADOOP та RDBMS
Ключова різниця між HADOOP та RDBMS
RDBMS добре працює зі структурованими даними. Hadoop стане хорошим вибором у середовищах, коли є потреба у великій обробці даних, щодо якої дані, що обробляються, не мають надійних зв’язків. Коли розмір даних є занадто великим для складної обробки та зберігання або не легко визначити зв'язки між даними, тоді важко зберігати видобуту інформацію в RDBMS з узгодженим зв'язком. Робота з програмним забезпеченням Hadoop - це дуже добре структуровані напівструктуровані та неструктуровані дані. Технологія баз даних RDBMS є дуже перевіреною, послідовною, зрілою та дуже підтримуваною кращими світовими компаніями. Він добре працює з описами даних, такими як типи даних, відносини між даними, обмеження тощо. Отже, це більше підходить для онлайнової обробки транзакцій (OLTP).
Яке майбутнє RDBMS порівнюватиме з Bigdata та Hadoop? Як ви думаєте, RDBMS буде скасовано незабаром?
"Зараз між RDBMS та Hadoop немає взаємин - вони будуть доповнювати один одного. Йдеться не про видобуток та заміну: ми не збираємося позбуватися RDBMS або MPP, а замість цього використаємо правильний інструмент для правильної роботи - і це дуже залежатиме від ціни ». .
Порівняння «голова до голови» між HADOOP і RDBMS
| Особливість | RDBMS | Hadoop |
| Різноманітність даних | В основному для структурованих даних. | Використовується для структурованих, напівструктурованих та неструктурованих даних |
| Зберігання даних | Дані середнього розміру (GBS) | Використовувати для великого набору даних (Tbs і Pbs) |
| Запит | Мова SQL | HQL (мова запиту вуликів) |
| Схема | Обов’язкове для запису (статична схема) | Обов'язкове читання (динамічна схема) |
| Швидкість | Читання швидко | І читання, і запис швидко проходять |
| Вартість | Ліцензія | Безкоштовно |
| Використовуйте кейс | OLTP (Інтернет-обробка транзакцій) | Аналітика (аудіо, відео, журнали тощо), відкриття даних |
| Об'єкти даних | Працює на реляційних столах | Працює на ключ / вартість пари |
| Пропускна здатність | Низький | Високий |
| Масштабованість | Вертикальний | Горизонтальний |
| Профіль обладнання | Сервери високого класу | Товарне / корисне обладнання |
| Цілісність | Високий (кислотна) | Низький |
Висновок - HADOOP проти RDBMS
Наведеним вище порівнянням ми дізналися, що HADOOP - найкраща техніка для обробки Big Data порівняно з технологією RDBMS. З кожним днем використовувані дані збільшуються, і тому кращий спосіб поводження з таким величезним обсягом даних стає невпинним завданням. Аналіз та зберігання Big Data зручніше лише за допомогою екосистеми Hadoop, ніж традиційні RDBMS. Hadoop - це широкомасштабна програма з відкритим кодом, присвячена масштабованим, розподіленим та обчислювальним даним обчислювачам. Цей фреймворк розбиває великі дані на менші паралелізуються набори даних та планує обробку, призначає кожну частину на проміжне значення, стійкий до відмов, надійний і підтримує тисячі вузлів і петабайт даних, які в даний час використовуються в середовищі розробки, виробництва та тестування та реалізації варіанти.
Рекомендовані статті:
- Node JS vs Java відмінності
- Дізнайтеся про відмінності Java від Node JS
- Як зламати інтерв'ю розробника Hadoop?
- Hadoop vs Apache Spark - цікаві речі, які потрібно знати
- Чому інновація є найбільш критичним аспектом великих даних?
- Хочете дізнатися про Hadoop vs Spark