Введение в базу данных Hadoop A:

Hadoop - это не хранилище данных или реляционное хранилище, оно в основном используется для обработки огромных объемов хранилища данных на распределенных серверах. Он хранит файлы в HDFS (распределенная файловая система Hadoop), но не относится к реляционной базе данных. Относительные базы данных хранят данные в таблицах, обозначенных точной схемой. Hadoop будет хранить неструктурированные, полуструктурированные и структурированные данные, тогда как древние базы данных будут хранить исключительно структурированные данные. у нас есть тенденция не делать обновления / модификации данных в HDFS, которые могут быть исчерпаны обычным звуковым модулем. Существуют такие элементы, как Hive, которые работают на простом HDFS и позволяют пользователям задавать вопросы о хранении данных в HDFS с использованием SQL-подобного синтаксиса, называемого HiveQL. Он внутренне использует MapReduce для получения результатов.

Что такое Hadoop?

Поскольку мир становится все более управляемым хранилищем данных, чем когда-либо прежде, серьезной проблемой стал способ справиться с взрывом хранилища данных. Древние рамки управления хранилищем данных в настоящее время охватывают большой объем современных наборов данных. К счастью, быстро меняющийся ландшафт современных технологий пересматривается, однако мы имеем тенденцию работать с данными в сверхмассивном масштабе. База данных Hadoop не является своего рода данными, а скорее программной системой, которая допускает массовые параллельные вычисления. это активатор распределенных баз данных NoSQL связанных разновидностей (таких как HBase), который может позволить данным развернуться на тысячах серверов с очень небольшим снижением производительности.

Что такое реляционная база данных?

Традиционная СУБД (система управления реляционными базами данных) является общепринятой практикой для управления в течение всей эпохи Интернета. Тем не менее, в настоящее время считается, что СУБД - это технология обработки данных с сокращением. в то время как точная организация данных делает хранилище ужасно «аккуратным», необходимость в том, чтобы данные были хорошо структурированы, действительно становится значительным бременем для необычайно больших объемов, что приводит к снижению производительности по мере увеличения размера. Таким образом, СУБД обычно не рассматривается как приемлемый ответ для удовлетворения потребностей в «больших» данных.

Каким будет будущее СУБД по отношению к Hadoop?

Hadoop не заменяется СУБД, она просто дополняет их и дает СУБД возможность использовать огромные объемы производимых хранилищ данных, а также управлять их выбором и достоверностью, а также предоставляет платформу хранения на HDFS с плоским дизайном, который хранит данные во время плоского проектирования. и предоставляет схему сканирования и аналитики. огромные данные - это эволюция, а не революция, поэтому Hadoop не заменит RDBMS, поскольку они разумны в управлении относительными и транзакционными данными.

Какой подход является лучшей RDBMS или Hadoop?

Это все зависит. в то время как преимущества огромного анализа данных в предоставлении более глубокого понимания, которые вызывают конкурентное преимущество, являются реальными, эти преимущества будут реализованы исключительно фирмами, которые проявляют должную осмотрительность в обеспечении того, чтобы Hadoop для анализа больших данных лучше всего отвечал их желаниям. позвольте нам воспринимать, если мы поможем в вашем огромном сравнении платформы данных.

Различия между базой данных Hadoop и реляционной базой данных:

Как и Hadoop База данных, древние СУБД не могут использоваться, если они включают метод и хранят огромное количество данных или просто огромные данные. Ниже приведены некоторые различия между Hadoop и древней RDBMS.

  • Объем данных

Объем данных предполагает, что объем данных, который хранится и обрабатывается. СУБД работает выше, если объем данных меньше (в гигабайтах). однако, как только размер данных большой, т. е. в терабайтах и ​​петабайтах, СУБД не сможет отказаться от требуемых результатов. С другой стороны, Hadoop работает выше, когда размер данных огромен. Это будет просто метод и достаточно эффективный способ хранения большого количества данных, по сравнению со стандартной СУБД.

  • Архитектура

Если у нас есть тенденция указывать на дизайн, Hadoop имеет следующие основные компоненты: HDFS (распределенная файловая система Hadoop), Hadoop MapReduce (модель программирования для обработки больших массивов данных) и Hadoop YARN (используется для управления вычислительными ресурсами в кластерах ПК). ). Традиционные СУБД обладают свойствами ACID, такими как атомарность, согласованность, изоляция и устойчивость.

  • пропускная способность

Пропускная способность говорит о том, что полный объем обработки данных обрабатывается в течение явного количества вашего времени, поэтому на выходе получается больше всего. СУБД не может достичь лучшего результата по сравнению с Apache Hadoop Framework.

  • Разнообразие данных

Отбор данных обычно предполагает обработку вида данных. это будет структурировано, полуструктурировано и неструктурировано. Hadoop обладает гибкостью в отношении метода и хранит все формы данных, независимо от того, структурированы они, полуструктурированы или неструктурированы. Тем не менее, это в значительной степени хотят обрабатывать большое количество неструктурированных данных.

  • Период задержки

Hadoop имеет более высокую производительность, вы быстро получите доступ к пакетам огромных наборов данных, чем в древних СУБД, однако вы не сможете получить быстрый доступ к выбранной записи из набора данных. поэтому предполагается, что Hadoop обладает низкой задержкой.
Но СУБД относительно быстрее извлекает данные из наборов данных.

  • Масштабируемость

RDBMS обеспечивает вертикальную количественную оценку, которая дополнительно называется «масштабирование» машины. Предполагается, что вы добавите дополнительные ресурсы или аппаратное обеспечение, например память, аппаратное обеспечение, на компьютер в кластере ПК.

  • Обработка данных

Apache Hadoop поддерживает OLAP (онлайн-аналитическую обработку), который используется в методах обработки данных. OLAP включает в себя ужасно сложные запросы и агрегации. Скорость обработки данных зависит от количества данных, которые могут занять много часов. Стиль данных не нормализуется, имея меньше таблиц. OLAP использует схемы типа «звезда».

  • Стоимость

Hadoop может быть бесплатной платформой системы программного обеспечения с открытым исходным кодом, вам не нужно платить за покупку лицензии на систему программного обеспечения. Принимая во внимание, что RDBMS может быть авторизованной системой программного обеспечения, вы должны заплатить за покупку всей лицензии на систему программного обеспечения.

Заключение - это Hadoop База данных?

Выбор 1 платформы по сравнению с противоположной сводится к тому, чтобы использовать случаи и потребности, которые лучше всего подходят для этого. Hadoop закрепился на рынке, предоставляя количественную оценку хранилищ на удаленной стороне и гибкость управления СУБД. вместе существует много вариантов использования, в которых сильные стороны относительной модели, таким образом, не являются необходимыми. Например, если вам не нужны транзакции ACID или поддержка OLAP, существует вероятность того, что вы будете использовать Hadoop, немного сократите свои общие цены и столкнетесь с мощными (но, как правило, незрелыми) возможностями, необходимыми базе данных Hadoop. поставка. Поскольку огромные объемы данных продолжают расти, нет сомнений в том, что эти инновационные подходы, использующие проектирование данных NoSQL и программную систему Hadoop, станут центральными для того, чтобы позволить компаниям полностью раскрыть потенциал использования данных.

Рекомендуемая статья

Это руководство к базе данных Hadoop. Здесь мы обсуждаем будущее СУБД в отношении Hadoop и изменений между базой данных Hadoop и RDBMS. Вы также можете посмотреть следующие статьи, чтобы узнать больше:

  1. Большие данные - это база данных?
  2. Такое виртуализация облачных вычислений?
  3. Является ли MongoDB с открытым исходным кодом
  4. Есть MongoDB NoSQL
  5. Применение и особенности Hadoop

Категория:

Большое количество данных