Разница между HADOOP и RDBMS

Программная структура Hadoop работает с очень хорошо структурированными полуструктурированными и неструктурированными данными. Это также поддерживает различные форматы данных в режиме реального времени, такие как XML, JSON и текстовые форматы плоских файлов. СУБД работает эффективно, когда существует поток сущностных отношений, который определен идеально, и поэтому схема или структура базы данных могут расти и неуправляемым образом. СУБД хорошо работает со структурированными данными. Hadoop будет хорошим выбором в средах, где есть необходимость в обработке больших данных, для которых обрабатываемые данные не имеют надежных отношений.

Что такое Hadoop?

Hadoop - это по сути инфраструктура программного обеспечения с открытым исходным кодом, которая позволяет распределенному хранилищу и обрабатывать огромное количество данных, то есть больших данных. Это кластерная система, которая работает как Master-Slave Architecture. Следовательно, при такой архитектуре большие данные могут храниться и обрабатываться параллельно. Различные типы данных могут быть проанализированы, структурированы (таблицы), неструктурированы (журналы, тело письма, текст блога) и частично структурированы (метаданные медиафайлов, XML, HTML).

Компоненты Hadoop

  1. HDFS: распределенная файловая система Hadoop. Google опубликовал свою статью GFS и на ее основе была разработана HDFS. В нем говорится, что файлы будут разбиты на блоки и сохранены в узлах по распределенной архитектуре. Даг Каттинг и Yahoo! реверс-инжиниринг модели GFS и построение параллельной распределенной файловой системы Hadoop (HDFS)
  2. Пряжа: еще один посредник ресурсов используется для планирования заданий и управляет кластером. Это было введено в Hadoop 2.
  3. Map Reduce: это среда, которая помогает Java-программам выполнять параллельные вычисления для данных с использованием пары ключ-значение. Карта берет входные данные и преобразует их в набор данных, который может быть вычислен в паре ключ-значение. Выходные данные Map используются задачей сокращения, а затем выход редуктора дает желаемый результат.
  4. Общее Hadoop: Эти библиотеки Java используются для запуска Hadoop и используются другими модулями Hadoop.

Что такое СУБД?

СУБД означает систему управления реляционными базами данных. Это система баз данных, основанная на реляционной модели, определенной Эдгаром Ф. Коддом в 1970 году. Программное обеспечение для управления базами данных, такое как сервер Oracle, My SQL и IBM DB2, основано на системе управления реляционными базами данных.

Данные, представленные в РСУБД, представлены в виде строк или кортежей. Эта таблица в основном представляет собой набор связанных объектов данных и состоит из столбцов и строк. Нормализация играет решающую роль в РСУБД. Он содержит группу таблиц, каждая таблица содержит первичный ключ.

Компоненты СУРБД

таблицы

В РСУБД таблица представляет собой запись, которая хранится в виде вертикальной и горизонтальной сетки. Он состоит из набора полей, таких как имя, адрес и продукт данных.

Ряды

Строки в каждой таблице представляют горизонтальные значения.

Колонны

Столбцы в таблице хранятся горизонтально, каждый столбец представляет поле данных.

Ключи

Это идентификационные метки для каждой строки данных.

Hadoop и RDBMS имеют разные концепции для хранения, обработки и извлечения данных / информации. Hadoop является новым на рынке, но RDBMS составляет ок. 50 лет С течением времени данные растут по экспоненциальной кривой, а также растут требования к анализу данных и отчетности.

Хранение и обработка с этим огромным количеством данных в течение разумного времени становится жизненно важной в современных отраслях. СУБД больше подходит для реляционных данных, так как работает с таблицами. Основная функция реляционной базы данных включает возможность использования таблиц для хранения данных при поддержании и применении определенных отношений данных.

Ниже приведена инфографика между HADOOP и RDBMS

Ключевая разница между HADOOP и RDBMS

СУБД хорошо работает со структурированными данными. Hadoop будет хорошим выбором в средах, где есть необходимость в обработке больших данных, для которых обрабатываемые данные не имеют надежных отношений. Когда размер данных слишком велик для сложной обработки и хранения или сложно определить взаимосвязи между данными, тогда становится трудно сохранить извлеченную информацию в RDBMS с согласованной взаимосвязью. Программная структура Hadoop работает с очень хорошо структурированными полуструктурированными и неструктурированными данными. Технология баз данных RDBMS является очень проверенной, последовательной, зрелой и высоко поддерживаемой лучшими мировыми компаниями. Он хорошо работает с описаниями данных, такими как типы данных, отношения между данными, ограничения и т. Д. Следовательно, это больше подходит для оперативной обработки транзакций (OLTP).

Каково будущее СУРБД по сравнению с Bigdata и Hadoop? Как вы думаете, RDBMS будет отменен в ближайшее время?

«Между RDBMS и Hadoop нет никаких отношений - они будут взаимодополняющими. Речь идет не о разрывах и заменах: мы не собираемся избавляться от RDBMS или MPP, а вместо этого используем правильный инструмент для правильной работы - и это во многом будет зависеть от цены », - заявила Алисдаир Андерсон на саммите Hadoop.,

Сравнение лицом к лицу между HADOOP и RDBMS

ОсобенностьRDBMSHadoop
Разнообразие данныхВ основном для структурированных данных.Используется для структурированных, полуструктурированных и неструктурированных данных
Хранилище данныхДанные среднего размера (GBS)Используйте для большого набора данных (Tbs и Pbs)
ЗапросыЯзык SQLHQL (Hive Query Language)
схемаТребуется при записи (статическая схема)Требуется при чтении (динамическая схема)
скоростьЧитает быстроИ читает, и пишет быстро
СтоимостьЛицензияСвободно
Случай использованияOLTP (обработка онлайн-транзакций)Аналитика (аудио, видео, журналы и т. Д.), Обнаружение данных
Объекты данныхРаботает на реляционных таблицахРаботает над парой ключ / значение
пропускная способностьНизкийВысоко
Масштабируемостьвертикальныйгоризонтальный
Профиль оборудованияВысококачественные серверыТоварное / коммунальное оборудование
целостностьВысокий (КИСЛОТА)Низкий

Вывод - HADOOP vs RDBMS

Из приведенного выше сравнения мы узнали, что HADOOP - лучший метод для обработки больших данных по сравнению с RDBMS. С каждым днем ​​количество используемых данных увеличивается, и поэтому лучший способ обработки такого огромного количества данных становится беспокойной задачей. Анализ и хранение больших данных удобнее только с помощью эко-системы Hadoop, чем с традиционной СУБД. Hadoop - это крупномасштабная программная платформа с открытым исходным кодом, предназначенная для масштабируемых, распределенных, интенсивно работающих с данными вычислений. Эта структура разбивает большие данные на меньшие распараллеливаемые наборы данных и управляет планированием, отображает каждую часть на промежуточное значение, отказоустойчивое, надежное и поддерживает тысячи узлов и петабайт данных, которые в настоящее время используются в среде разработки, производства и тестирования и реализации. параметры.

Рекомендуемые статьи:

  1. Отличия узла JS от Java
  2. Узнайте различия Java против Node JS
  3. Как взломать интервью с разработчиком Hadoop?
  4. Hadoop vs Apache Spark - Интересные вещи, которые нужно знать
  5. Почему инновации - самый важный аспект больших данных?
  6. Хотите знать о Hadoop против Spark

Категория:

Большое количество данных