Razlika između SQL-a i Hadoopa
Hadoop je ekosustav velikih podataka koji se koristi za pohranu, obradu i iskopavanje obrazaca iz podataka. Hadoop se može koristiti za širok raspon problema. To je pun tehnološki niz u sebi. Na vrhu Hadoopa postoji mnogo dodatnih okvira i platformi koji rješavaju jedna ili druga tehnička pitanja poput prikupljanja podataka, pohrane podataka, obrade podataka, održavanja dnevnika, napredne analitike itd. SQL je jezik upita koji se koristi za pohranu, obradu i izdvojiti uzorke iz podataka pohranjenih u relacijskim bazama podataka. Podaci su ovdje pohranjeni u obliku tablica. Radi samo za strukturirane podatke.
Usporedba SQL-a i Hadoopa (Infographics)
Ispod je gornjih 17 razlike između SQL-a i Hadoopa 
Ključne razlike između SQL-a i Hadoopa
Oba SQL vs Hadoop su popularni izbori na tržištu; razgovarajmo o nekim glavnim razlikama između SQL-a i Hadoopa:
- Gore smo vidjeli ključnu usporedbu između SQL-a i Hadoopa. Na osnovu tih izjava možemo razumjeti da su ova dva jedinstvena sustava dizajnirana za specifične potrebe i koriste se u jedinstvene svrhe.
- Dok Hadoop pruža ogroman spektar funkcionalnosti i aplikacija, SQL pozdravlja Hadoop u više smislu nego što se natječe s njim. Na primjer, HIVE koji je neovisna komponenta Hadoopa vrlo je sličan SQL-u. Koristeći Hive, SQL-ove sintakse može se napisati za manipuliranje podacima, ali dizajn, funkcioniranje i namjera HIVE-a u principu se razlikuju od SQL-a.
- Najvažnija razlika koju treba shvatiti između SQL-a i Hadoop-a je da SQL može obraditi vrlo ograničenu vrstu podataka, tj. Relacijske podatke, a njegova brzina obrade postaje vrlo mala kada se milijuni zapisa moraju istovremeno manipulirati, dok je Hadoop posebno dizajniran da se bavi tim problemom. samo problem.
- U Hadoopu se vrše ogromne potpore i istraživanja, svaki drugi novi tehnološki niz neprestano dolazi u ovo dvorište, ljudi prelaze iz tradicionalnih relacijskih sustava baze podataka u veliku podatkovnu infrastrukturu koja se temelji na Hadoopu. Ovakav napredak samo je trasirao svjetliji put za Hadoop, a sada samo nekolicina njih putuje.
SQL usporedba sa Hadoop tablicom
Niže se govori o primarnoj usporedbi između SQL-a i Hadoopa:
|
Hadoop |
SQL |
| Može se koristiti za spremanje, obradu, dohvaćanje i izdvajanje uzoraka iz podataka u širokom rasponu formata. | Može se koristiti za pohranu, obradu, pretraživanje i iskopavanje podataka pohranjenih u relacijskom formatu baze podataka. |
| Dobro uspijeva za strukturirane i nestrukturirane podatke. | Radi samo za strukturirane podatke. |
| Uz to može biti mnoštvo tehnologija, a svaki od njih radi određeni zadatak kao što su HDFS, AVRO, svinja, HBase itd. | SQL je jezik upita s određenom sintaksom i shemom za upoznavanje s stvarima. |
| Podaci se mogu pohraniti u obliku parova ključ-vrijednost, tablica, hash-karta itd. | Podaci se pohranjuju samo u obliku tablica. |
| Podržava strukture podataka tipa NoSQL, stupacne podatkovne strukture itd. Poput MongoDB | Djeluje na imovinu ACID-a. |
| Može se koristiti za pohranu i obradu podataka dnevnika, podataka u stvarnom vremenu, slika, video zapisa, podataka senzora i ostale vrste podataka. | Raznolikost podataka strogo je ograničena u SQL-u. |
| Hadoop se koristi uglavnom u onim aplikacijama u kojima je količina podataka ogromna, a sustavi poput SQL-a ne mogu funkcionirati dobro. | SQL može pohraniti umjerenu količinu podataka. |
| INSERT, Izvodi tipa SELECT vrlo su brzi u Hadoopu u odnosu na SQL | SQL sintaksa je mnogo sporija kada se izvršava u milijunima redaka odjednom. |
| Hadoop koristi koncept distribuiranog računanja, primjenjuje princip smanjenja karata i na taj način obrađuje podatke dostupne na više sustava na više lokacija. | Izvori podataka SQL obično su dostupni u zgradi ili u oblaku. Stoga ne može iskoristiti prednosti distribuiranog računanja. |
| Sustavi temeljeni na Hadoop-u mogu se lako i ekonomično smanjiti. Horizontalno skaliranje vrlo je jeftino i što više računala može biti povezano na mrežu po želji, pa je to skalabilno na zahtjev. | Kupnja dodatnog SQL servera košta bogatstvo. Ako nekom sustavu nedostaje prostora za pohranu, potrebno je kupiti i konfigurirati dodatne regale i servere, što je skupo i dugotrajno. |
| Tolerantan je na visoko krivnju. | Ima dobru toleranciju na greške. |
| Koristi robni hardver. | Koristi prikladnost hardvera. |
| To je besplatni i otvoreni izvor. | Većina SQL sustava ima licencu. |
| Napredno strojno učenje i tehnike umjetne inteligencije mogu se izgraditi pomoću Hadoopa. | Podrška za ML i AI vrlo je ograničena na SQL i to nudi samo nekoliko tvrtki. |
| Pomoću odgovarajućih JDBC konektora, Hadoop može komunicirati sa SQL sustavima i premještati podatke između njih. | SQL sustavi također mogu čitati i pisati podatke u Hadoop infrastrukturu. |
| Cloudera, Horton work, AWS neki su od dobavljača Hadoop sustava. | Microsoft, Oracle, SAP itd. Neki su od poznatih lidera u industriji SQL sustava. |
| I posljednje, ali ne najmanje bitno, krivulja učenja Hadoopa za profesionalce početne razine, kao i iskusnog profesionalca, umjereno je teška. | Započeti sa SQL sustavima mnogo je lakše čak i profesionalcima početne razine. |
Zaključak - SQL vs Hadoop
SQL je tradicionalniji dok je Hadoop budućnost. Veliki podaci obećavaju budućnost, ali trenutno prihvaćanje industrije i povjerenje kupaca nisu tako čvrsti. Tek treba vidjeti koliko će to dominirati kako vrijeme prolazi. AWS je sigurno snaga za računanje, ali svejedno, potrebno je puno razvoja i podrške kako bi Hadoop postao tehnologija za istinsku budućnost. SQL je ovdje već desetljećima i koristi se gotovo svugdje. Danas je okosnica svega što su podaci. I u narednoj budućnosti SQL će biti tu, komplimentirat će Hadoop na više načina nego zajedno s njim. Učenje i iskorištavanje prednosti Hadoopa može biti vrlo obećavajuće za pojedince, kako oni započinju karijeru, tako i onima koji su već etablirani softverski programeri, a može biti korisno i za industrije i organizacije koje proizvode i rješenja u svijetu informacijske tehnologije, kažu oni očito bi trebali razmotriti korištenje skupa podataka s velikim podacima u svojim ponudama i konačno bi kupci i partneri također trebali implementirati Hadoop rješenja temeljena na svojim prostorima kako bi izvukli maksimum iz nje.
Preporučeni članak
Ovo je vodič za najveće razlike između SQL-a i Hadoopa. Ovdje također raspravljamo o ključnim razlikama SQL vs Hadoop s infografikom i tablicom za usporedbu. Da biste saznali više, možete pogledati i sljedeće članke
- Cloud Computing vs Hadoop
- PostgreSQL vs Oracle
- Apache Spark vs Hadoop
- Spark SQL vs Perst