Різниця між SQL і Hadoop
Hadoop - екосистема великих даних, яка використовується для зберігання, обробки та видобутку шаблонів даних. Hadoop можна використовувати для широкого кола проблем. Це повний стек технологій сам по собі. На вершині Hadoop є багато додаткових фреймворків та платформ, які вирішують ті чи інші технічні проблеми, такі як збір даних, зберігання даних, обробка даних, обслуговування журналу, розширена аналітика тощо. SQL - мова запитів, яка використовується для зберігання, обробки та витягувати шаблони з даних, що зберігаються у реляційних базах даних. Дані зберігаються тут у вигляді таблиць. Він працює лише для структурованих даних.
Порівняння «голова до голови» між SQL та Hadoop (Інфографіка)
Нижче наведено верхню різницю між SQL та Hadoop 
Основні відмінності між SQL та Hadoop
І SQL, і Hadoop - популярний вибір на ринку; обговоримо деякі основні відмінності між SQL та Hadoop:
- Вище ми побачили ключове порівняння між SQL та Hadoop. За цими твердженнями ми можемо зрозуміти, що ці дві - це дві унікальні системи, розроблені для конкретних потреб, і вони використовуються для унікальних цілей.
- Тоді як Hadoop пропонує широкий спектр функціональних можливостей та застосувань, SQL висловлює компліменти Hadoop у більшому сенсі, ніж конкурує з нею. Наприклад, HIVE, який є незалежним компонентом Hadoop, дуже схожий на SQL. Використовуючи Hive, SQL-синтаксиси можна записати для обробки даних, але дизайн, функціонування та мета HIVE відрізняються від SQL в принципі.
- Найголовніша відмінність, яку слід зрозуміти між SQL і Hadoop, полягає в тому, що SQL може обробляти дуже обмежений тип даних, тобто реляційні дані, і швидкість їх обробки стає дуже повільною, коли мільйони записів потрібно маніпулювати відразу, тоді як Hadoop спеціально розроблений для вирішення цього питання. тільки проблема.
- У Хадоопі триває велика підтримка та дослідження, через день у цей передній двір постійно надходить новий стек технологій, люди мігрують зі своїх традиційних реляційних систем баз даних у бік інфраструктури великих даних на базі Хадоопа. Такі успіхи лише прокладають для Hadoop світліший шлях до майбутнього, разом із яким зараз лише подорожують деякі.
Таблиця порівняння SQL проти Hadoop
Основне порівняння між SQL та Hadoop розглянуто нижче:
|
Hadoop |
SQL |
| Його можна використовувати для зберігання, обробки, пошуку та вилучення шаблонів із даних у широкому діапазоні форматів. | Він може використовуватися лише для зберігання, обробки, пошуку та вилучення шаблонів даних, що зберігаються у форматі реляційних баз даних. |
| Він добре працює для структурованих та неструктурованих даних. | Він працює лише для структурованих даних. |
| На додаток до цього може бути багато технологічних стеків, кожен з яких виконує конкретну задачу, як HDFS, AVRO, Pig, HBase тощо. | SQL - мова запитів із певним синтаксисом та схемою для подолання речей. |
| Дані можна зберігати у вигляді пар «ключ-значення», таблиць, хеш-карти тощо. | Дані зберігаються лише у вигляді таблиць. |
| Він підтримує структури даних типу NoSQL, стовпчасті структури даних тощо, як MongoDB | Він працює на властивості кислоти. |
| Він може використовуватися для зберігання та обробки даних журналу, даних у режимі реального часу, зображень, відео, сенсорних даних та інших різноманітних даних. | Різноманітність даних суворо обмежена в SQL. |
| Hadoop використовується в основному в тих додатках, де об'єм даних величезний і такі системи, як SQL, не можуть працювати добре. | SQL може зберігати помірний об'єм даних. |
| ВСТАВКА, оператори типу SELECT в Hadoop дуже швидкі порівняно з SQL | Синтаксис SQL набагато повільніше, коли він виконується одночасно на мільйонах рядків. |
| Hadoop використовує концепцію розподілених обчислень, застосовує принцип зменшення карт і таким чином обробляє дані, доступні в декількох системах у кількох місцях. | Джерела даних SQL зазвичай доступні в приміщенні або в хмарі. Таким чином, він не може використовувати переваги розподілених обчислень. |
| Системи на базі Hadoop можна легко та економічно масштабувати. Горизонтальне масштабування коштує дуже дешево, і якомога більше комп’ютерів можна підключити до мережі за бажанням, тому це масштабується за потребою. | Купівля додаткового сервера SQL коштує цілий капітал. Якщо в системі не вистачає пам’яті, потрібно придбати та настроїти додаткові стійки та сервери, що дорого і забирає багато часу. |
| Це дуже вірно толерантний. | Має хорошу відмовність. |
| Тут використовується товарне обладнання. | Тут використовується технічне обладнання. |
| Це безкоштовний та відкритий код. | Більшість систем SQL мають ліцензію. |
| За допомогою Hadoop можна побудувати передові методи машинного навчання та штучного інтелекту. | Підтримка ML та AI сильно обмежена в SQL, і лише деякі компанії пропонують це. |
| Використовуючи відповідні роз'єми JDBC, Hadoop може спілкуватися із системами SQL та переміщувати дані між ними. | Системи SQL також можуть читати та записувати дані в інфраструктуру Hadoop. |
| Cloudera, Horton work, AWS - одні з постачальників систем Hadoop. | Microsoft, Oracle, SAP тощо - одні з відомих лідерів галузі в системах SQL. |
| І останнє, але не менш важливе, крива навчання Hadoop для професіоналів початкового рівня, а також досвідченого професіонала є досить важкою. | Починати з SQL-систем набагато простіше навіть професіоналам початкового рівня. |
Висновок - SQL проти Hadoop
SQL є більш традиційним, тоді як Hadoop - це майбутнє. Великі дані - це багатообіцяюче майбутнє, але наразі прийняття галузі та впевненість споживачів не такі сильні. Поки не видно, наскільки домінуючим воно стане з плином часу. AWS, безумовно, є силою, з якою потрібно рахуватися, але все-таки потрібно багато розробок та підтримки, щоб Hadoop став технологією справжнього майбутнього. SQL існує тут десятиліттями і використовується майже скрізь. Сьогодні вона є основою всього, що є даними. В майбутньому також буде SQL, він зробить комплімент Hadoop більшою кількістю способів, ніж у комплекті з ним. Навчання та використання переваг Hadoop може бути дуже перспективним як для людей, які починають свою кар’єру, так і тих, хто вже є усталеними розробниками програмного забезпечення, це також може бути корисним для галузей та організацій, які розробляють продукти та рішення у світі інформаційних технологій, вони Очевидно, слід подумати про використання великого пакету даних у своїх пропозиціях, і, нарешті, клієнт та партнери також повинні впровадити рішення на базі Hadoop у своїх приміщеннях, щоб максимально використати їх.
Рекомендована стаття
Це було керівництвом щодо найкращих відмінностей між SQL та Hadoop. Тут ми також обговорюємо ключові відмінності SQL проти Hadoop з інфографікою та таблицею порівняння. Ви також можете переглянути наступні статті, щоб дізнатися більше
- Хмарні обчислення проти Hadoop
- PostgreSQL проти Oracle
- Apache Spark vs Hadoop
- Іскровий SQL проти Перста