Perbezaan Antara Hadoop dan SQL

Istilah 'Big Data' adalah salah satu kata kunci yang paling hangat dalam era digital hari ini. Setiap syarikat yang terdiri daripada syarikat kecil untuk syarikat besar mempunyai wang untuk Big Data. Tiba-tiba kita melihat konvergensi trend penting yang pada asasnya mengubah industri dan terdapat letupan data kerana peningkatan bilangan peranti yang berkaitan dengan Internet. Data Big adalah tepat di mana kerangka sumber terbuka Hadoop datang ke gambar. Hadoop menyediakan rangka kerja untuk menyimpan dan mendapatkan semula data yang banyak untuk tujuan pemprosesan dan analisis. Tetapi bagaimana Hadoop adalah berbeza daripada sistem pengurusan pangkalan data lain seperti SQL Server? Kami menyerlahkan beberapa perbezaan utama antara SQL dan Hadoop.

Apa itu Hadoop?

Hadoop adalah rangka kerja pemprosesan diedarkan secara terbuka yang direka untuk memenuhi keperluan syarikat web untuk mengindeks dan memproses data besar-besaran, dengan peningkatan peningkatan peranti yang membolehkan Internet dan evolusi besar berikutnya yang disebut media sosial. Google memberikan inspirasi untuk pembangunan yang dikenali sebagai Hadoop. Ia menyediakan rangka kerja yang membolehkan pemprosesan data besar-besaran untuk menyediakan akses mudah dan memuat data secara dinamik.

Apakah itu SQL??

SQL telah menjadi alat di mana-mana untuk mengakses dan memanipulasi data dalam pangkalan data. SQ Server tidak lagi sistem pengurusan pangkalan data biasa yang digunakan oleh pemaju dan pentadbir pangkalan data dan penganalisis. Ia adalah alat dan perkhidmatan perbezaan ekosistem yang besar yang berfungsi bersama untuk menyediakan tugas pengurusan platform data yang sangat kompleks. Ia adalah bahasa de facto untuk sistem sokongan transaksional dan keputusan keputusan dan alat Perisikan Perniagaan untuk mengakses permintaan iklan pelbagai sumber data. Malah, SQL Server mengendalikan menegakkan kualiti data dan konsistensi jauh lebih baik daripada Hadoop.

Perbezaan antara Hadoop dan SQL

Alat

- Hadoop adalah projek Yayasan Perisian Apache dan kerangka kerja perisian pemprosesan diedarkan secara terbuka untuk menyimpan dan memproses data kemasukan secara besar-besaran dan menjalankan aplikasi pada cluster perkakasan komoditi. Hadoop menyediakan kerangka yang membolehkan pemprosesan data besar-besaran untuk menyediakan akses mudah dan memuat data secara dinamik. SQL, pendek untuk Bahasa Kuasa Terstruktur, sebaliknya, adalah bahasa de facto untuk sistem sokongan transaksional dan keputusan keputusan dan alat Perisikan Perniagaan untuk mengakses dan menanyakan pelbagai data dari sumber yang berbeza. SQL telah menjadi alat di mana-mana untuk mengakses, memanipulasi dan menyimpan data dalam pangkalan data.

Rangka Kerja Hadoop vs SQL

- Pada teras ekosistem Hadoop adalah dua komponen utama - Sistem Fail Hadoop yang Diagihkan (HDFS) - sebuah sistem fail diedarkan, berskala dan mudah alih yang ditulis di Jawa untuk menyimpan set data yang sangat besar di seluruh kelompok komputer; dan pendekatan kepada pemprosesan diedarkan berdasarkan Java yang dipanggil MapReduce. Di sisi lain, SQL Server adalah sistem pengurusan pangkalan data hubungan dan salah satu platform data yang paling kuat di dunia yang digunakan oleh beberapa produk komersial dan dalaman untuk pertanyaan, memanipulasi dan memvisualisasikan pelbagai sumber data.

Jenis data

- Hadoop direka bentuk untuk bekerja dengan mana-mana jenis data, sama ada ia berstruktur, separa berstruktur atau tidak berstruktur, menjadikannya sangat fleksibel untuk berfungsi dengan baik ketika memasuki pemprosesan data yang besar. Di sisi lain, SQL adalah bahasa pengaturcaraan yang direka khusus untuk mengurus dan menanyakan data dalam sistem pengurusan pangkalan data relasional (RDBMS). Ia berdasarkan model Entity-Relationship dari RDBMS, sehingga hanya dapat memproses data berstruktur. SQL tidak boleh digunakan untuk data tidak berstruktur kerana mereka tidak sesuai dengan model data tanpa struktur yang mudah dikenalpasti.

Pemprosesan

- HDFS adalah sistem fail yang diedarkan yang direka bentuk untuk menyokong pemprosesan batch data yang bermaksud data dikumpulkan dalam batch dan setiap batch dihantar untuk diproses. Kumpulan boleh menjadi apa-apa dari satu hari hingga satu minit. Oleh kerana ia direka untuk pemprosesan batch, ia tidak mempunyai konsep membaca atau menulis rawak. SQL Server, sebaliknya, sebagai platform pangkalan data tujuan umum, menyokong pemprosesan data masa nyata, bermakna data disalurkan dari pengirim kepada penerima sebaik sahaja ia dihasilkan pada sumber akhir.

Prestasi Hadoop dan SQL

- Senibina Hadoop kadang-kadang membawa kepada ketidakpadanan impedans antara penyimpanan data dan akses data. Ia mempunyai kurang sekatan atau validasi pada data yang ia simpan, dan ia tidak mempunyai keupayaan dan ekosistem pengguna akhir yang sama yang dimajukan oleh SQL. Di samping itu, SQL Server mengendalikan menguatkuasakan kualiti data dan konsistensi jauh lebih baik daripada Hadoop yang membolehkannya memanfaatkan ekosistem analisis data berasaskan SQL dan alat visualisasi data. Walau bagaimanapun, SQL mempunyai beberapa kekurangan yang termasuk skalabiliti untuk mengendalikan sejumlah besar data dan sokongan untuk menyimpan data diformat longgar.

Hadoop vs SQL: Carta Perbandingan

Ringkasan Hadoop vs SQL

Hadoop adalah alat Big Data yang paling disukai dan diterima secara meluas yang direka bentuk untuk bekerja dengan mana-mana jenis data - berstruktur, tidak berstruktur atau separa berstruktur. Tetapi apabila datang kepada RDBMS, SQL mungkin sistem penyimpanan dan pengurusan data yang paling kuat, dalam memori dan dinamik. Walau bagaimanapun, penyelesaian RDBMS yang sedia ada seperti SQL Server hanya untuk mengurus jumlah data yang ketara, tetapi bukan untuk data tidak berstruktur atau separa berstruktur dengan sifat ubahsuaian. Seperti banyak platform, Hadoop dan SQL Server kedua-duanya mempunyai bahagian yang adil kekuatan dan kelemahannya. Gunakan kedua-dua mereka bersama-sama dan anda boleh memanfaatkan kekuatan masing-masing sambil mengurangkan kelemahan.