Разница между SQL и Hadoop

Hadoop - это экосистема больших данных, которая используется для хранения, обработки и анализа данных из данных. Hadoop может использоваться для решения широкого круга задач. Это полный технологический стек сам по себе. Существует множество дополнительных платформ и платформ поверх Hadoop, которые решают те или иные технические проблемы, такие как сбор данных, хранение данных, обработка данных, ведение журналов, расширенная аналитика и т. Д. SQL - это язык запросов, который используется для хранения, обработки и извлекать шаблоны из данных, хранящихся в реляционных базах данных. Данные хранятся здесь в виде таблиц. Работает только для структурированных данных.

Сравнение SQL и Hadoop лицом к лицу (Инфографика)

Ниже приводится топ 17 различий между SQL против Hadoop

Ключевые различия между SQL против Hadoop

Оба SQL против Hadoop являются популярным выбором на рынке; Давайте обсудим некоторые основные различия между SQL и Hadoop:

  • Выше мы видели ключевое сравнение между SQL и Hadoop. Из этих утверждений мы можем понять, что эти две системы представляют собой две уникальные системы, разработанные для конкретных нужд, и они используются в уникальных целях.
  • В то время как Hadoop предоставляет широкий спектр функциональных возможностей и приложений, SQL лучше дополняет Hadoop, чем конкурирует с ним. Например, HIVE, который является независимым компонентом Hadoop, очень похож на SQL. Используя Hive, SQL-подобные синтаксисы могут быть написаны для манипулирования данными, но дизайн, функционирование и назначение HIVE принципиально отличаются от SQL.
  • Самое важное различие, которое нужно понимать между SQL против Hadoop, заключается в том, что SQL может обрабатывать очень ограниченный тип данных, то есть реляционные данные, и скорость их обработки становится очень медленной, когда нужно манипулировать миллионами записей одновременно, тогда как Hadoop специально разработан для решения этой проблемы. только проблема
  • В Hadoop ведется активная поддержка и проводятся исследования, каждый день на этом переднем крае появляется новый технологический стек, люди переходят от своих традиционных систем реляционных баз данных к инфраструктуре больших данных на основе Hadoop. Такие достижения только прокладывают более яркий путь в будущее для Hadoop, по которому сейчас путешествуют лишь немногие.

Таблица сравнения SQL и Hadoop

Основное сравнение между SQL и Hadoop обсуждается ниже:

Hadoop

SQL
Его можно использовать для хранения, обработки, извлечения и извлечения шаблонов из данных в широком диапазоне форматов.Он может использоваться для хранения, обработки, поиска и анализа шаблонов данных, хранящихся только в формате реляционной базы данных.
Это хорошо работает для структурированных и неструктурированных данных.Работает только для структурированных данных.
На нем может быть много технологических стеков, каждый из которых выполняет определенную задачу, такую ​​как HDFS, AVRO, Pig, HBase и т. Д.SQL - это язык запросов с особым синтаксисом и схемой, позволяющей обходиться.
Данные могут храниться в виде пар ключ-значение, таблиц, хэш-карты и т. Д.Данные хранятся только в виде таблиц.
Он поддерживает структуры данных типа NoSQL, столбчатые структуры данных и т. Д., Например, MongoDBРаботает на собственность ACID.
Он может использоваться для хранения и обработки данных журнала, данных в реальном времени, изображений, видео, данных датчиков и других данных.Разнообразие данных в SQL строго ограничено.
Hadoop используется в основном в тех приложениях, где объем данных огромен, а системы, подобные SQL, не могут работать хорошо.SQL может хранить умеренный объем данных.
Операторы типа INSERT, SELECT очень быстры в Hadoop по сравнению с SQLСинтаксис SQL намного медленнее, когда выполняется одновременно на миллионах строк.
Hadoop использует концепцию распределенных вычислений, применяет принцип уменьшения карты и, таким образом, обрабатывает данные, доступные в нескольких системах в разных местах.Источники данных SQL обычно доступны локально или в облаке. Таким образом, он не может использовать преимущества распределенных вычислений.
Системы на базе Hadoop могут быть легко и экономически эффективно масштабированы. Горизонтальное масштабирование очень дешево, и к сети может быть подключено столько компьютеров, сколько необходимо, поэтому оно масштабируется по требованию.Покупка дополнительного сервера SQL стоит целое состояние. Если в системе не хватает хранилища, необходимо приобрести и настроить дополнительные стойки и серверы, что является дорогостоящим и длительным процессом.
Это очень терпимая вина.Имеет хорошую отказоустойчивость.
Использует товарное оборудование.Он использует правильное оборудование.
Это бесплатный и открытый исходный код.Большинство систем SQL лицензированы.
С помощью Hadoop можно создавать передовые методы машинного обучения и искусственного интеллекта.Поддержка ML и AI сильно ограничена в SQL, и только несколько компаний предоставляют это.
Используя соответствующие соединители JDBC, Hadoop может связываться с системами SQL и перемещать данные между ними.Системы SQL также могут считывать и записывать данные в инфраструктуру Hadoop.
Cloudera, Horton work, AWS являются одними из поставщиков систем Hadoop.Microsoft, Oracle, SAP и т. Д. Являются одними из известных лидеров отрасли в системах SQL.
И последнее, но не по значению: кривая обучения Hadoop для профессионалов начального уровня, а также для опытных профессионалов, довольно умеренная.Начинать с систем SQL гораздо проще даже для начинающих профессионалов.

Вывод - SQL против Hadoop

SQL более традиционный, а Hadoop - будущее. Большие данные - это многообещающее будущее, но в настоящее время принятие отрасли и доверие клиентов не так сильны. Еще неизвестно, насколько доминирующим он станет с течением времени. AWS, безусловно, является силой, с которой приходится считаться, но, тем не менее, для развития технологии Hadoop в истинном будущем необходима большая разработка и поддержка. SQL существует здесь десятилетиями и используется практически везде. Сегодня это основа всего, что является данными. В ближайшем будущем также будет SQL, он дополнит Hadoop большим количеством способов, чем завершит его. Изучение и использование преимуществ Hadoop может быть очень многообещающим для отдельных лиц, как начинающих свою карьеру, так и для тех, кто уже является признанным разработчиком программного обеспечения, а также может быть полезным для отраслей и организаций, разрабатывающих продукты и решения в мире информационных технологий, они очевидно, следует подумать об использовании большого стека данных в своих предложениях, и, наконец, заказчики и партнеры должны также внедрить решения на базе Hadoop в своих помещениях, чтобы максимально использовать их.

Рекомендуемая статья

Это было руководство к основным различиям между SQL против Hadoop. Здесь мы также обсудим ключевые отличия SQL от Hadoop с помощью инфографики и таблицы сравнения. Вы также можете взглянуть на следующие статьи, чтобы узнать больше

  1. Облачные вычисления против Hadoop
  2. PostgreSQL против Oracle
  3. Apache Spark против Hadoop
  4. Spark SQL против Perst

Категория:

Большое количество данных