Ero HADOOP: n ja RDBMS: n välillä
Hadoop-ohjelmistokehys on erittäin hyvin jäsennelty, puolijärjestelmäinen ja jäsentämätön data. Tämä tukee myös erilaisia reaaliaikaisia tietomuotoja, kuten XML, JSON ja tekstipohjaiset kiinteät tiedostomuodot. RDBMS toimii tehokkaasti, kun on olemassa entiteettisuhdevirta, joka on määritelty täydellisesti, ja siksi tietokantakaava tai -rakenne voi kasvaa ja hallita muutoin. eli RDBMS toimii hyvin jäsennellyn datan kanssa. Hadoop on hyvä valinta ympäristöissä, joissa tarvitaan suuria tietojenkäsittelyjä, joissa käsiteltävällä tiedolla ei ole luotettavia suhteita.
Mikä on Hadoop?
Hadoop on pohjimmiltaan avoimen lähdekoodin infrastruktuuriohjelmistokehys, joka sallii hajautetun tallennuksen ja prosessoinnin valtavan määrän dataa eli Big Data. Se on klusterijärjestelmä, joka toimii Master-Slave -arkkitehtuurina. Siksi tällaisella arkkitehtuurilla suuria tietoja voidaan tallentaa ja käsitellä rinnakkain. Eri tyyppisiä tietoja voidaan analysoida, jäsentää (taulukot), jäsentämätöntä (lokit, sähköposti, blogiteksti) ja puolijärjestelmällisiä (mediatiedostojen metatiedot, XML, HTML).
Hadoopin komponentit
- HDFS: Hadoopin hajautettu tiedostojärjestelmä. Google julkaisi GFS-julkaisunsa ja kehitti sen pohjalta HDFS: n. Siinä todetaan, että tiedostot jaetaan lohkoihin ja tallennetaan solmuihin hajautetun arkkitehtuurin yli. Doug Cutting ja Yahoo! käänteisesti suunnitellut mallin GFS ja rakensivat rinnakkaisen Hadoop-hajautetun tiedostojärjestelmän (HDFS)
- Lanka: Vielä toista resurssineuvottelijaa käytetään työaikatauluun ja se hallinnoi klusteria. Se esiteltiin Hadoop 2: ssa.
- Karttavähennys: Tämä on kehys, joka auttaa Java-ohjelmia tekemään tietojen rinnakkaislaskennan avain-arvo-parin avulla. Kartta ottaa syöttötiedot ja muuntaa ne tietojoukkoon, joka voidaan laskea avainarvoparilla. Kartta-tulosteen kulutus vähennetään tehtävän avulla, ja sitten vähennyslaskurin lopputulos antaa halutun tuloksen.
- Hadoop Common: Näitä Java-kirjastoja käytetään Hadoopin käynnistämiseen, ja muut Hadoop-moduulit käyttävät niitä.
Mikä on RDBMS?
RDBMS tarkoittaa relaatiotietokannan hallintajärjestelmää. Se on tietokantajärjestelmä, joka perustuu Edgar F. Coddin vuonna 1970 määrittelemään relaatiomalliin. Tietokannan hallintaohjelmistot, kuten Oracle-palvelin, My SQL ja IBM DB2, perustuvat relaatiotietokannan hallintajärjestelmään.
RDBMS-järjestelmässä esitetyt tiedot ovat rivien tai tuplien muodossa. Tämä taulukko on pohjimmiltaan kokoelma liittyviä tietoobjekteja ja se koostuu sarakkeista ja riveistä. Normalisoinnilla on tärkeä rooli RDBMS: ssä. Se sisältää taulukkoryhmän, jokainen taulukko sisältää ensisijaisen avaimen.
RDBMS: n komponentit
taulukot
RDBMS: ssä taulukko on tietue, joka tallennetaan pystysuunnassa plus vaakasuuntainen ristikkomuoto. Se koostuu joukosta kenttiä, kuten tietojen nimi, osoite ja tuote.
riviä
Kunkin taulukon rivit edustavat vaaka-arvoja.
pylväät
Taulukon sarakkeet tallennetaan vaakasuoraan, kukin sarake edustaa tietokenttää.
näppäimet
Ne ovat tunnistemerkkejä jokaiselle tietoriville.
Hadoopilla ja RDBMS: llä on erilaiset käsitteet datan / tiedon tallentamiseksi, käsittelemiseksi ja hakemiseksi. Hadoop on uusi markkinoilla, mutta RDBMS on noin. 50 vuotta vanha. Ajan myötä data kasvaa eksponentiaalisessa käyrässä samoin kuin datan analysoinnin ja raportoinnin kasvavat vaatimukset.
Tämän valtavan tietomäärän tallentamisesta ja käsittelemisestä kohtuullisessa ajassa tulee elintärkeää nykyiselle teollisuudelle. RDBMS sopii paremmin relaatiotietoihin, koska se toimii taulukoissa. Relaatiotietokannan pääpiirteenä on kyky käyttää taulukoita tietojen varastointiin ylläpitämällä ja valvomalla tiettyjä tietosuhteita.
Alla on infografia välillä HADOOP vs. RDBMS
Avainero HADOOP: n ja RDBMS: n välillä
RDBMS toimii hyvin jäsennellyn datan kanssa. Hadoop on hyvä valinta ympäristöissä, joissa tarvitaan suuria tietojenkäsittelyjä, joissa käsiteltävällä tiedolla ei ole luotettavia suhteita. Kun datan koko on liian suuri monimutkaiselle prosessoinnille ja tallennukselle tai datan välisten suhteiden määritteleminen ei ole helppoa, silloin on vaikeaa tallentaa erotettua tietoa RDBMS-järjestelmään johdonmukaisella suhteella. Hadoop-ohjelmistokehys on erittäin hyvin jäsennelty, puolijärjestelmäinen ja jäsentämätön data. RDBMS-tietokantatekniikka on hyvin todistettu, johdonmukaista, kypsytettyä ja maailman parhaiden yritysten erittäin tukemaa. Se toimii hyvin tietomääritysten kanssa, kuten tietotyypit, tietojen väliset suhteet, rajoitukset jne. Siksi tämä on sopivampi online-tapahtumien käsittelyyn (OLTP).
Mikä on RDBMS: n tulevaisuus verrattuna Bigdataan ja Hadoopiin? Luuletko, että RDBMS poistetaan milloin tahansa pian?
”RDBMS: n ja Hadoopin välillä ei ole tällä hetkellä mitään suhdetta - ne tulevat olemaan toisiaan täydentäviä. Kyse ei ole kopioinnista ja korvaamisesta: emme aio päästä eroon RDBMS: stä tai MPP: stä, vaan käytämme sen sijaan oikeaa työkalua oikeaan työhön - ja sitä ohjaa suuresti hinta. ”- Alisdair Anderson sanoi Hadoopin huippukokouksessa. .
Head to Head -vertailu HADOOP: n ja RDBMS: n välillä
| Ominaisuus | RDBMS | Hadoop |
| Tietojen lajike | Pääasiassa jäsennellylle tiedolle. | Käytetään strukturoituun, puolittain jäsenneltyyn ja jäsentämättömään dataan |
| Tietovarasto | Keskimääräinen koko (GBS) | Käytä suuriin tietojoukkoihin (taulukot ja taulukot) |
| kyselyitä | SQL-kieli | HQL (pesän kyselykieli) |
| kaavio | Vaaditaan kirjoitettaessa (staattinen kaavio) | Vaaditaan lukemiseen (dynaaminen kaava) |
| Nopeus | Lukemat ovat nopeita | Molemmat lukevat ja kirjoittavat nopeasti |
| Kustannus | lisenssi | Vapaa |
| Käytä tapausta | OLTP (verkkotapahtumien käsittely) | Analytics (ääni, video, lokit jne.), Tiedonkeruu |
| Tietoobjektit | Toimii relaatiotaulukoissa | Toimii avain / arvo-parilla |
| suoritusteho | Matala | Korkea |
| skaalautuvuus | Pystysuora | vaakasuora |
| Laitteistoprofiili | Huippuluokan palvelimet | Hyödyke- / hyödyllisyyslaitteet |
| eheys | Korkea (happo) | Matala |
Johtopäätös - HADOOP vs. RDBMS
Yllä olevan vertailun perusteella olemme saaneet tietää, että HADOOP on paras tekniikka suurten tietojen käsittelemiseen verrattuna RDBMS: ään. Päivä päivältä käytetyn datan määrä kasvaa, ja siksi paremmasta tavasta käsitellä niin valtava määrä tietä on tulossa kiireelliseksi tehtäväksi. Big Data -analyysi ja -tallennus ovat käteviä vain Hadoop-ekosysteemin avulla kuin perinteinen RDBMS. Hadoop on laaja-alainen avoimen lähdekoodin ohjelmistokehys, joka on omistettu skaalautuvalle, hajautetulle, tietointensiiviselle tietojenkäsittelylle. Tämä kehys jakaa suuren datan pienemmiksi rinnakkaisia tietokokonaisuuksiksi ja käsittelee ajoituksen, kartoittaa jokaisen osan väliarvoon, vikasietoinen, luotettava ja tukee tuhansia solmuja ja petabaitteja tietoja, joita käytetään tällä hetkellä kehitys-, tuotanto- ja testausympäristössä ja toteutuksessa vaihtoehtoja.
Suositellut artikkelit:
- Solmun JS vs Java -erot
- Selvitä erot Java vs Node JS
- Kuinka murtaa Hadoopin kehittäjähaastattelu?
- Hadoop vs Apache Spark - Mielenkiintoisia asioita, jotka sinun täytyy tietää
- Miksi innovaatio on kriittisin näkökohta isoille tiedoille?
- Haluatko tietää Hadoop vs Spark -sovelluksesta