Різниця між Hadoop та SQL
Величезні дані, що створюються щосекунди через соціальні медіа, такі як Facebook, Twitter, Instagram, проклали шлях для розвитку Hadoop / Big Data Ecosystem. Термін "3V", що стосується гучності, швидкості та правдивості, визначає важливість Hadoop для обробки потокових даних. Сьогодні дані генеруються з багатьох джерел, які необхідно інтегрувати для різних цілей, таких як звітність, аналіз даних та дослідження, а також для централізованого зберігання даних. Коли ми це робимо, виникають численні проблеми з традиційними підходами, такими як простір, доступ, цілісність, структура та пропускна здатність. Для вирішення всіх цих проблем Hadoop пропонує рамку, яка дозволяє обробляти дані величезного розміру, забезпечувати простий доступ, високу доступність та динамічне завантаження даних. Він має структуру розподіленої файлової системи (HDFS) для зберігання даних та вбудованого процесора запитів під назвою "Зменшити карту" для аналізу та обробки даних, що зберігаються у HDFS.
Порівняння між Hadoop Vs SQL
Нижче наведено найкращі 6 відмінностей між Hadoop Vs SQL
Ключові відмінності між Hadoop Vs SQL
Нижче різниця між Hadoop та SQL полягає в наступному
- Схема на ЗАПИСИТИ ПРОЧИТАЙТЕ
Як правило, у традиційній базі даних під час завантаження / міграції даних з однієї бази даних в іншу вона дотримується схеми підходу Write. Це змушує процес завантаження даних збуджуватися / переривати або призводить до відхилення записів через різницю в структурі вихідних та цільових таблиць, тоді як в системі Hadoop - всі дані зберігаються у форматі HDFS, а дані централізовані.
Рамка Hadoop в основному використовується для процесу аналізу даних. Таким чином, він підтримує всі три категорії даних, тобто структуровані, напівструктуровані та неструктуровані дані та дає змогу схемі підходи до читання.
- Структуровані дані мають певний формат. г.: XML-файл.
- Дані напівструктур втрачаються; Вона може / не мати схеми. г.: Електронна таблиця
- Неструктуровані дані не мають конкретної структури чи схеми. Напр .: звичайний текст або зображення
Hadoop ефективно працює з неструктурованими даними, оскільки має можливість інтерпретувати дані під час обробки.
| Підхід | Перевага | Dis Advantage |
| Схема на запис | · Заздалегідь визначені структури
· Швидше читати. Напр .: традиційні RDBMS. | Повільна завантаження даних
Висока затримка |
| Схема на читання | · Динамічна структура
· Швидке записування та читання. Напр .: Hadoop | Швидке завантаження даних
Низька затримка |
Таблиця : Схема на WRITE VS Schema на READ.
- МІЖНАРОДНІСТЬ І ВАРТІСТЬ
Hadoop Framework призначений для обробки великого обсягу даних. Щоразу, коли розмір даних збільшується, ряд додаткових ресурсів, наприклад вузол даних, може бути доданий до кластеру дуже легко, ніж традиційний підхід до розподілу статичної пам'яті. Час і бюджет на їх реалізацію відносно менше, а також Hadoop забезпечує Локальність даних там, де дані стають доступними у вузлі, який виконав завдання.
- ВІДМОВОСТІЙКІСТЬ
У традиційних RDBMS, коли дані втрачаються через пошкодження чи будь-яку проблему з мережею, для повернення втрачених даних потрібно більше часу, витрат та ресурсів. Але Hadoop має механізм, коли дані мають мінімум три рівні коефіцієнта реплікації для даних, що зберігаються у HDFS. Якщо один з вузлів даних, який містить дані, виходить з ладу, дані можуть бути легко витягнуті з інших вузлів даних з високою доступністю даних. Отже, ці дані стають доступними для користувача, незалежно від будь-яких збоїв.
- ФУНКЦІОНАЛЬНЕ ПРОГРАММУВАННЯ
Hadoop підтримує написання функціональних програм на таких мовах, як java, scala та python. Будь-яка програма, яка вимагає будь-якої додаткової функціональності, може бути реалізована шляхом реєстрації функцій UDF - визначених користувачем у HDFS. У RDBMS немає можливості запису UDF, і це збільшує складність написання SQL. Крім того, до даних, що зберігаються у HDFS, можна отримати доступ до всіх екосистеми Hadoop, як вулик, свиня, Sqoop та HBase. Отже, якщо записано UDF, він може бути використаний будь-яким із вищезгаданих додатків. Це підвищує продуктивність та підтримку системи.
- ОПТИМІЗАЦІЯ
Hadoop зберігає дані у форматі HDFS та Process, хоча зменшення карти за допомогою величезних методів оптимізації. Найпопулярніші методи, що використовуються для обробки даних, - це розділення та накопичення збережених даних. Розбиття - це підхід для зберігання даних у HDFS шляхом поділу даних на основі стовпця, згаданого для розділення. Коли дані вводяться або завантажуються в HDFS, він ідентифікує стовпчик розділу і висуває дані у відповідний каталог розділів. Таким чином, запит отримує набір результатів, безпосередньо отримуючи дані з розділеного каталогу. Це зменшує сканування всієї таблиці, покращує час реакції та уникає затримок.
Інший підхід називається згуртування даних. Це дає можливість аналітику легко розподіляти дані між вузлами даних. Усі вузли матимуть однакову кількість розподілених даних. Колонка ковзання вибирається таким чином, щоб вона мала найменшу кількість кардинальності.
Ці підходи відсутні в традиційному методі SQL.
- ТИП ДАНИХ
У традиційному підході підтримуваний тип даних дуже обмежений. Він підтримує лише структуровані дані. Таким чином, для очищення та форматування самих схем даних знадобиться більше часу. Але Hadoop підтримує складні типи даних, такі як Array, Struct та Map. Це заохочує використання різних типів набору даних, які будуть використовуватися для завантаження даних. Для Ex: дані XML можна завантажувати, визначаючи дані за допомогою елементів XML, що містять складний тип даних.
- КОМПРЕСІЯ ДАНИХ
Існує дуже мало вбудованих методів стиснення, доступних для традиційної системи баз даних. Але для Hadoop є багато методів стиснення, таких як gzib, bzip2, LZO та snappy. Режим стиснення за замовчуванням - LZ4. Навіть таблиці можна стиснути за допомогою таких методів стиснення, як Parquet, ORC. Методи стиснення допомагають зробити так, щоб таблиці займали дуже менше місця, збільшуючи пропускну здатність і швидше виконуючи запити.
Таблиця порівняння Hadoop Vs SQL
| Характеристика | Традиційний SQL | Hadoop |
| Розмір даних | Гігабайти | Петабайт |
| Доступ | Інтерактивний та пакетний | Партія |
| Оновлення | Читання та запис - кілька разів | Пишіть один раз, читайте кілька разів |
| Будова | Статична схема | Динамічна схема |
| Цілісність | Високий | Низький |
| Масштабування | Нелінійний | Лінійний |
Таблиця : Порівняння традиційного Hadoop та SQL Framework.
Висновок - Hadoop Vs SQL
Загалом Hadoop випереджає традиційний SQL за вартістю, часом, продуктивністю, надійністю, підтримкою та доступністю даних для дуже великої групи користувачів. Щоб ефективно обробляти величезну кількість даних, що генеруються щодня, Hadoop Framework допомагає своєчасно захоплювати, зберігати, обробляти, фільтрувати та, нарешті, зберігати в ній у централізованому місці.
Рекомендована стаття
- Хадоп проти вулика - з’ясуйте найкращі відмінності
- Дізнайтеся 10 корисних відмінностей між Hadoop проти Redshift
- HADOOP vs RDBMS | Знай 12 корисних відмінностей
- Apache Hadoop vs Apache Spark | Топ-10 порівнянь, які ти повинен знати!
- Hadoop vs Spark: Особливості