Разница между Hadoop и SQL

Огромные данные, генерируемые каждую секунду через социальные сети, такие как Facebook, Twitter, Instagram, проложили путь к развитию Hadoop / Big Data Ecosystem. Термин «3 В», относящийся к громкости, скорости и скорости, определяет важность Hadoop для обработки потоковых данных. Сегодня данные генерируются из нескольких источников, которые необходимо интегрировать для различных целей, таких как отчетность, анализ данных и исследования, а также для централизованного хранения данных. Когда мы делаем это, возникают многочисленные проблемы с традиционными подходами, такими как пространство, доступ, целостность, структура и пропускная способность. Для решения всех этих проблем Hadoop предоставляет платформу, которая позволяет обрабатывать данные огромного размера, обеспечивать легкий доступ, высокую доступность и динамическую загрузку данных. Он имеет структуру распределенной файловой системы (HDFS) для хранения данных и встроенный процессор запросов, называемый «Map Reduce» для анализа и обработки данных, хранящихся в HDFS.

Сравнение HEAD TO HEAD между Hadoop и SQL

Ниже приведены 6 основных различий между Hadoop и SQL.

Ключевые различия между Hadoop и SQL

Ниже приведены различия между Hadoop и SQL:

  1. Схема на ПИСЬМО против ЧТЕНИЯ

Как правило, в традиционной базе данных при загрузке / переносе данных из одной базы данных в другую используется схема записи. Это приводит к тому, что процесс загрузки данных возбуждается / прерывается и приводит к отклонению записей из-за различий в структуре исходной и целевой таблиц, тогда как в системе Hadoop все данные хранятся в HDFS, а данные централизованы.

Hadoop Framework в основном используется для процесса анализа данных. Таким образом, он поддерживает все три категории данных, то есть структурированные, полуструктурированные и неструктурированные данные, и позволяет использовать схему при чтении.

  • Структурированные данные имеют определенный формат. г .: XML-файл.
  • Полуструктурные данные слабее; Может иметь / не иметь схему. г .: электронная таблица
  • Неструктурированные данные не имеют определенной структуры или схемы. Например: обычный текст или изображение.

Hadoop эффективно работает с неструктурированными данными, поскольку он способен интерпретировать данные во время обработки.

ПодходитьпреимуществоНедостаток
Схема при записи· Предварительно определенные структуры

· Быстрее читать.

Например: традиционные СУБД.

Медленная загрузка данных

Высокая задержка
Схема на чтение· Динамическая структура

· Быстрое написание и чтение.

Например: Hadoop

Быстрая загрузка данных

Низкая задержка

Таблица : Схема на WRITE VS Схема на READ.

  1. Масштабируемость и стоимость

Hadoop Framework предназначен для обработки большого объема данных. Всякий раз, когда размер данных увеличивается, ряд дополнительных ресурсов, таких как узел данных, может быть добавлен в кластер очень легко, чем традиционный подход статического распределения памяти. Время и бюджет относительно очень малы для их реализации, а также Hadoop предоставляет Data Locality, где данные доступны в узле, выполнившем задание.

  1. ОТКАЗОУСТОЙЧИВОСТЬ

В традиционной СУБД, когда данные теряются из-за повреждения или любой проблемы с сетью, требуется больше времени, затрат и ресурсов, чтобы вернуть потерянные данные. Но в Hadoop есть механизм, в котором данные имеют минимум три уровня коэффициента репликации для данных, хранящихся в HDFS. Если один из узлов данных, который содержит данные, выходит из строя, данные могут быть легко извлечены из других узлов данных с высокой доступностью данных. Следовательно, делает данные легкодоступными для пользователя независимо от любого сбоя.

  1. ФУНКЦИОНАЛЬНОЕ ПРОГРАММИРОВАНИЕ

Hadoop поддерживает написание функционального программирования на таких языках, как Java, Scala и Python. Для любого приложения, которое требует каких-либо дополнительных функций, можно реализовать, зарегистрировав UDF-пользовательские функции в HDFS. В RDBMS нет возможности написания UDF, и это увеличивает сложность написания SQL. Более того, к данным, хранящимся в HDFS, могут обращаться все экосистемы Hadoop, такие как Hive, Pig, Sqoop и HBase. Таким образом, если UDF написан, он может использоваться любым из вышеупомянутых приложений. Это повышает производительность и поддержку системы.

  1. ОПТИМИЗАЦИЯ

Hadoop хранит данные в HDFS и Process через Map Reduce с помощью огромных методов оптимизации. Наиболее популярные методы, используемые для обработки данных, - это использование разбиения и хранения данных. Разделение - это подход для хранения данных в HDFS путем разделения данных на основе столбца, упомянутого для разделения. Когда данные вводятся или загружаются в HDFS, он идентифицирует столбец раздела и помещает данные в соответствующий каталог раздела. Таким образом, запрос извлекает набор результатов, непосредственно выбирая данные из многораздельного каталога. Это уменьшает сканирование всей таблицы, улучшает время отклика и позволяет избежать задержки.

Другой подход называется группированием данных. Это позволяет аналитику легко распределять данные между узлами данных. Все узлы будут иметь одинаковое количество распределенных данных. Столбец с разбивкой выбирается таким образом, чтобы он имел наименьшее количество элементов.

Эти подходы недоступны в традиционном методе SQL.

  1. ТИП ДАННЫХ

В традиционном подходе поддерживаемый тип данных очень ограничен. Он поддерживает только структурированные данные. Таким образом, для очистки и форматирования самой схемы данных потребуется больше времени. Но Hadoop поддерживает сложные типы данных, такие как Array, Struct и Map. Это поощряет использование различных типов наборов данных, которые будут использоваться для загрузки данных. Например: данные XML могут быть загружены путем определения данных с помощью элементов XML, содержащих сложный тип данных.

  1. СЖАТИЕ ДАННЫХ

Для традиционной системы баз данных доступно гораздо меньше встроенных методов сжатия. Но для среды Hadoop существует много методов сжатия, таких как gzib, bzip2, LZO и snappy. Режим сжатия по умолчанию - LZ4. Даже таблицы могут быть сжаты с использованием таких методов сжатия, как Parquet, ORC. Методы сжатия помогают сделать таблицы занимающими очень мало места, увеличивая пропускную способность и ускоряя выполнение запросов.

Сравнительная таблица Hadoop и SQL

ХарактеристикиТрадиционный SQLHadoop
Размер данныхгигабайтпетабайт
ДоступИнтерактивный и пакетныйпартия
ОбновленияЧтение и запись - несколько разНаписать один раз, прочитать несколько раз
СтруктураСтатическая СхемаДинамическая Схема
целостностьВысокоНизкий
пересчетНелинейнаялинейный

Таблица : Сравнение между традиционным Hadoop и SQL Framework.

Вывод - Hadoop против SQL

В целом, Hadoop опережает традиционный SQL с точки зрения затрат, времени, производительности, надежности, поддержки и доступности данных для очень большой группы пользователей. Для эффективной обработки огромного количества данных, генерируемых каждый день, инфраструктура Hadoop помогает своевременно собирать, хранить, обрабатывать, фильтровать и, наконец, хранить в ней в централизованном месте.

Рекомендуемая статья

  1. Hadoop vs Hive - узнай лучшие отличия
  2. Узнайте 10 полезных отличий Hadoop от Redshift
  3. HADOOP vs RDBMS | Знай 12 полезных отличий
  4. Apache Hadoop против Apache Spark | 10 лучших сравнений, которые вы должны знать!
  5. Hadoop vs Spark: особенности

Категория:

Большое количество данных