Razlika između HADOOP i RDBMS
Hadoop-ov softverski rad vrlo je dobro strukturiran polustrukturiranim i nestrukturiranim podacima. Ovo također podržava razne formate podataka u stvarnom vremenu, kao što su XML, JSON i ravni datoteke. RDBMS djeluje učinkovito kad postoji tijek odnosa entiteta koji je savršeno definiran te stoga shema ili struktura baze podataka može rasti i neupravljati na drugi način. tj. RDBMS dobro funkcionira sa strukturiranim podacima. Hadoop će biti dobar izbor u okruženjima kada postoje potrebe za velikom obradom podataka u kojoj podaci koji se obrađuju nemaju ovisne odnose.
Što je Hadoop?
Hadoop je u osnovi infrastrukturni softver otvorenog koda koji omogućuje distribuirano pohranjivanje i obradu ogromne količine podataka, tj. Big Data. To je klaster sustav koji radi kao Master-Slave arhitektura. Stoga se s takvom arhitekturom veliki podaci mogu paralelno pohranjivati i obrađivati. Različite vrste podataka mogu se analizirati, strukturirati (tablice), nestrukturirani (dnevnici, tijelo e-pošte, tekst bloga) i polustrukturirati (metapodaci medijskih datoteka, XML, HTML).
Dijelovi Hadoopa
- HDFS: Distribuirani datotečni sustav Hadoop. Google je objavio svoj članak GFS i na temelju toga je razvijen HDFS. Kaže da će se datoteke razbiti u blokove i pohraniti u čvorove preko distribuirane arhitekture. Rezanje Douga i Yahoo! obrnuto je konstruirao model GFS i izgradio paralelni Hadoop distribuirani datotečni sustav (HDFS)
- Pređa: Još jedan pregovarač resursa koristi se za zakazivanje poslova i upravlja klasterom. Uveden je u Hadoop 2.
- Smanjivanje karte: Ovo je okvir koji pomaže Java programima da paralelno računaju podatke koristeći par ključ-vrijednost. Karta uzima ulazne podatke i pretvara ih u skup podataka koji se može izračunati u paru vrijednosti ključa. Rezultat Map se troši smanjenjem zadataka, a zatim iz reduktora daje željeni rezultat.
- Hadoop Common: Ove Java knjižnice koriste se za pokretanje Hadoop-a i koriste ih drugi Hadoop moduli.
Što je RDBMS?
RDBMS označava sustav upravljanja relacijskim bazama podataka. To je sustav baze podataka utemeljen na relacijskom modelu koji je odredio Edgar F. Codd 1970. Softver za upravljanje bazama podataka, poput Oracle poslužitelja, My SQL i IBM DB2, zasnovan je na sustavu za upravljanje relacijskim bazama podataka.
Podaci predstavljeni u RDBMS su u obliku redaka ili tupolova. Ta je tablica u osnovi zbirka povezanih podataka podataka i sastoji se od stupaca i redaka. Normalizacija igra presudnu ulogu u RDBMS-u. Sadrži grupu tablica, svaka tablica sadrži primarni ključ.
Komponente RDBMS-a
stolovi
U RDBMS-u je tablica zapis koji se pohranjuje u vertikalno plus vodoravnom obliku mreže. Sastoji se od skupa polja kao što su ime, adresa i proizvod podataka.
redovi
Redovi u svakoj tablici predstavljaju horizontalne vrijednosti.
Kolumne
Stupci u tablici pohranjuju se vodoravno, svaki stupac predstavlja polje podataka.
ključevi
One su identifikacijske oznake za svaki red podataka.
Hadoop i RDBMS imaju različite koncepte za pohranu, obradu i dohvaćanje podataka / informacija. Hadoop je nov na tržištu, ali RDBMS iznosi cca. Star 50 godina. Kako vrijeme prolazi, podaci rastu u eksponencijalnoj krivulji, kao i sve većim zahtjevima za analizom podataka i izvještavanja.
Spremanje i obrada s ovom ogromnom količinom podataka u racionalnom roku postaje od vitalne važnosti u trenutnim industrijama. RDBMS je prikladniji za relacijske podatke jer radi na tablicama. Glavna značajka relacijske baze podataka uključuje mogućnost korištenja tablica za pohranu podataka uz održavanje i provođenje određenih podataka.
Ispod je infografika između HADOOP-a i RDBMS-a
Ključna razlika između HADOOP i RDBMS
RDBMS dobro funkcionira sa strukturiranim podacima. Hadoop će biti dobar izbor u okruženjima kada postoje potrebe za velikom obradom podataka u kojoj podaci koji se obrađuju nemaju ovisne odnose. Kada je veličina podataka prevelika za složenu obradu i pohranu ili nije jednostavno definirati odnose između podataka, tada je izuzete informacije teško spremiti u RDBMS s koherentnim odnosom. Hadoop-ov softverski rad vrlo je dobro strukturiran polustrukturiranim i nestrukturiranim podacima. Tehnologija baza podataka RDBMS vrlo je provjerena, konzistentna, sazrela i s velikom podrškom najboljih svjetskih kompanija. Odlično funkcionira s opisima podataka poput vrsta podataka, odnosa među podacima, ograničenja, itd. Dakle, ovo je prikladnije za internetsku obradu transakcija (OLTP).
Kakva će biti budućnost RDBMS-a u odnosu na Bigdata i Hadoop? Mislite li da će RDBMS uskoro biti ukinuti?
"Trenutno nema veze između RDBMS-a i Hadoopa - oni će se nadopunjavati. NIJE riječ o rippu i zamjenama: nećemo se riješiti RDBMS-a ili MPP-a, već ćemo umjesto toga upotrijebiti pravi alat za pravi posao - i to će jako utjecati na cijenu. "- rekao je Alisdair Anderson na samitu u Hadoop-u,
Usporedba između HADOOP-a i RDBMS-a
| svojstvo | RDBMS | Hadoop |
| Raznolikost podataka | Uglavnom za strukturirane podatke. | Koristi se za strukturirane, polustrukturirane i nestrukturirane podatke |
| Pohrana podataka | Podaci prosječne veličine (GBS) | Upotreba za velike skupove podataka (Tbs i Pbs) |
| Upiti | SQL jezik | HQL (jezik upita košnice) |
| Shema | Obavezno pri pisanju (statička shema) | Potrebno za čitanjem (dinamička shema) |
| Ubrzati | Čitanja su brza | I čitanje i pisanje su brzi |
| cijena | licenca | Besplatno |
| Upotrijebite slučaj | OLTP (mrežna obrada transakcija) | Analitika (audio, video, zapisnici, itd.), Otkrivanje podataka |
| Objekti podataka | Radi na relacijskim stolovima | Radi na paru ključeva / vrijednosti |
| propusnost | nizak | visok |
| skalabilnost | vertikala | vodoravan |
| Profil hardvera | High-End poslužitelji | Robni / uslužni hardver |
| Integritet | Visoka (ACID) | nizak |
Zaključak - HADOOP vs RDBMS
Gornjom usporedbom saznali smo da je HADOOP najbolja tehnika za rukovanje Big Data-om u usporedbi s RDBMS-om. Iz dana u dan, korišteni podaci se povećavaju i stoga bolji način rukovanja tako ogromnom količinom podataka postaje užurban zadatak. Analiza i pohrana Big Data-a prikladnija je samo uz pomoć Hadoop eko-sustava nego tradicionalni RDBMS. Hadoop je softverski okvir otvorenog koda velikih razmjera posvećen skalabilnom, distribuiranom i računalno intenzivnom računanju. Ovaj okvir raščlanjuje velike podatke na manje paralelizabilne skupove podataka i rukuje s raspoređivanjem, preslikava svaki dio na srednju vrijednost, pouzdan je i podržava tisuće čvorova i petabajta podataka koji se trenutno koriste u okruženju za razvoj, proizvodnju i testiranje i implementaciju opcije.
Preporučeni članci:
- Node JS vs Java razlike
- Otkrijte razlike Java vs čvor JS
- Kako razbiti Hadoopin razvojni razgovor?
- Hadoop vs Apache Spark - Zanimljive stvari koje trebate znati
- Zašto je inovacija najkritičniji aspekt velikih podataka?
- Želite znati o Hadoop vs Spark