Вступ до бази даних Hadoop A:
Hadoop не є сховищем даних або реляційним сховищем, він в основному використовується для обробки великої кількості сховищ даних на розподілених серверах. Він зберігає файли у форматі HDFS (файлова система Hadoop), однак він не кваліфікується як реляційна база даних. Відносні бази даних зберігають дані в таблицях, викладених за точною схемою. Hadoop буде зберігати неструктуровані, напівструктуровані та структуровані дані, тоді як старовинні бази даних будуть зберігати виключно структуровані дані. ми не можемо оновлювати / змінювати дані в HDFS, які можуть вичерпати звичайний звуковий пристрій. Є такі елементи, як Hive, який працює на просторі HDFS і дозволяє користувачам ставити під сумніви дані, що зберігаються в HDFS, із синтаксисом, подібним SQL, який називається HiveQL. Він внутрішньо використовує MapReduce, щоб викликати результати.
Що таке Hadoop?
Оскільки світ стає додатковим, ніж коли-небудь раніше, важливим викликом став спосіб боротьби з вибухом сховища даних. Старовинні рамки управління сховищами даних наразі мають великий обсяг сучасних наборів даних. На щастя, швидко змінюється ландшафт останніх технологій переосмислює, проте ми маємо тенденцію працювати з даними в надмасовому масштабі. База даних Hadoop - це не такий тип даних, а швидше програмна система, яка дозволяє проводити масові паралельні обчислення. це активатор пов'язаних різновидів розподілених баз даних NoSQL (наприклад, HBase), який може давати змогу розгортати дані на тисячах серверів з дуже невеликим зниженням продуктивності.
Що таке реляційна база даних?
Традиційна RDBMS (система управління реляційними базами даних) є фактичним звичаєм для управління протягом усього віку Інтернету. Хоча в даний час RDBMS вважається скорочуваною технологією передачі даних. в той час як точна організація даних зберігає склад "надзвичайно акуратним", необхідність чітко структурованих даних стає значною тягарем при надзвичайно великих обсягах, що призводить до зниження продуктивності, оскільки розмір збільшується. Таким чином, RDBMS зазвичай не розглядається як відповідна відповідь для задоволення потреб у "великих" даних.
Яким буде майбутнє RDBMS стосовно Hadoop?
Hadoop не обмінюється RDBMS, це лише їх комплімент і надає RDBMS потенціал поглинати величезні обсяги створених сховищ даних, а також додатково управляти їх вибором та правдивістю як надання платформи зберігання на HDFS з плоским дизайном, який зберігає дані під час плоского дизайну. і забезпечує схему сканування та аналітики. величезні дані - це еволюція, а не революція, тому Hadoop не замінить RDBMS, оскільки вони розумні в управлінні відносними та транзакційними даними.
Який підхід є найкращим RDBMS або Hadoop?
Все залежить. тоді як переваги величезної аналітики даних у наданні більш глибокого розуміння, що спричиняє конкурентну перевагу, є реальними, ці краї будуть виключно виконані фірмами, які проявляють належну ретельність у забезпеченні того, щоб віктимізація Hadoop для аналізу великих даних найкраще відповідала їхнім бажанням. дозвольте нам зафіксувати, чи сприятимемо вам порівняння вашої величезної платформи даних.
Варіації між Is Hadoop і реляційною базою даних:
Як і Hadoop База даних, старовинні RDBMS не можуть бути використані, коли вона включає метод і зберігає велику кількість даних або просто величезні дані. Нижче наведено кілька варіацій між Hadoop та стародавніми RDBMS.
-
Обсяг даних
Обсяг даних говорить про те, що обсяг даних, що зберігаються та обробляються. RDBMS працює вище, коли кількість сформованих даних є низькою (в гігабайт). однак, коли розмір даних великий, тобто в терабайт і петабайт, RDBMS не відмовляється від необхідних результатів. З іншого боку, Hadoop працює вище, коли розмір даних величезний. Це буде просто метод і досить ефективно зберігає велику кількість даних, порівняно зі стандартними RDBMS.
-
Архітектура
Якщо у нас є тенденція вказувати на дизайн, Hadoop має наступні основні компоненти: HDFS (розподілена файлова система Hadoop), Hadoop MapReduce (модель програмування для методів масивних наборів даних) та Hadoop YARN (використовується для управління обчислювальними ресурсами в кластерних ПК ). Традиційні RDBMS мають кислотні властивості, які є атомністю, консистенцією, ізоляцією та міцністю.
-
Пропускна здатність
Пропускна здатність припускає, що повний обсяг формування даних обробляється протягом явного часу, тому вихід є найбільшим. RDBMS не вдається досягти кращого результату порівняно з рамкою Apache Hadoop.
-
Різноманітність даних
Вибір даних, як правило, пропонує обробляти тип даних. вона буде структурованою, напівструктурованою та неструктурованою. Hadoop має гнучкість до методу і зберігає всі форми даних, незалежно від того, структуровані вони, напівструктуровані чи неструктуровані. Хоча, в основному хочеться скористатися великою кількістю неструктурованих даних.
-
Період затримки
Hadoop має більший вихід, ви швидко отримаєте доступ до пакетів величезних наборів даних, ніж старі RDBMS, однак ви не можете отримати доступ до вибраної записи із набору даних жахливо швидко. тому, як стверджується, у Hadoop низька затримка.
Але RDBMS відносно швидше отримує дані з наборів даних.
-
Масштабованість
RDBMS забезпечує вертикальну кількісну здатність, яку додатково називають машиною «Намалювання». Це передбачає, що ви додасте додаткові ресурси або обладнання, наприклад, пам'ять, обладнання до машини в кластерному ПК.
-
Обробка даних
Apache Hadoop підтримує OLAP (он-лайн аналітичну обробку), яка використовується в техніках обробки даних.OLAP включає надзвичайно розширені запити та агрегації. швидкість обробки даних залежить від кількості формування даних, яка може зайняти багато годин. Стиль даних денормований, маючи менше таблиць. OLAP використовує схеми зірок.
-
Вартість
Hadoop може бути вільною та відкритою системою програмного забезпечення для постачань, вам не потрібно платити, щоб купувати ліцензії на програмну систему. Тоді як RDBMS може бути авторизованою програмною системою, ви повинні платити за покупку всієї ліцензії на програмну систему.
Висновок - Чи є база даних Hadoop?
Вибір 1 платформи навпроти зводиться до використання випадків та потреб, які найкраще відповідають їй. Hadoop закріпився на ринку, щоб забезпечити кількісну здатність зберігання на далекій стороні, гнучкість RDBMS для управління. водночас є багато випадків використання, які сильні сторони відносної моделі не є необхідними. Якщо ви не хочете, наприклад, транзакцій ACID або підтримки OLAP, ймовірність полягає в тому, що ви скористаєтеся Hadoop, трохи зменшите свої загальні ціни і зчепіться з потужними (але взагалі незрілими) параметрами, якими Hadoop Database потрібно постачання. Оскільки величезні дані продовжують свій шлях зростання, мало сумнівів, що ці інноваційні підходи - за допомогою дизайну даних NoSQL та програмної системи Hadoop - стануть центральними у наданні фірмам можливості отримати повний потенціал з даними.
Рекомендована стаття
Це був посібник по базі даних Is Hadoop. Тут ми обговорюємо майбутнє RDBMS стосовно Hadoop та варіацій між Hadoop Database та RDBMS. Ви також можете переглянути наступні статті, щоб дізнатися більше:
- Є великі дані - це база даних?
- Чи віртуалізація хмарних обчислень?
- MongoDB є відкритим кодом
- Є MongoDB NoSQL
- Застосування та особливості Hadoop