Ero SQL: n ja Hadoopin välillä

Hadoop on iso tietoekosysteemi, jota käytetään tietojen tallentamiseen, käsittelemiseen ja louhintaan. Hadoopia voidaan käyttää monenlaisiin ongelmiin. Se on itsessään täysi tekniikkapino. Hadoopin päällä on monia lisäkehyksiä ja -alustoja, jotka käsittelevät yhtä tai toista teknistä kysymystä, kuten tiedonkeruu, tietojen tallennus, tietojenkäsittely, lokien ylläpito, edistynyt analytiikka jne. SQL on kyselykieli, jota käytetään tallentamaan, käsittelemään ja purkaa malleja relaatiotietokantoihin tallennetuista tiedoista. Tiedot tallennetaan tässä taulukkojen muodossa. Se toimii vain jäsenneltyjen tietojen kanssa.

SQL: n ja Hadoopin vertailu päästä päähän (Infografia)

Alla on 17 parasta eroa SQL: n ja Hadoopin välillä

Keskeiset erot SQL: n ja Hadoopin välillä

Sekä SQL vs. Hadoop ovat suosittuja valintoja markkinoilla; keskustelemme joistakin suurimmista eroista SQL: n ja Hadoopin välillä:

  • Yllä näimme avainvertailun SQL: n ja Hadoopin välillä. Näillä lausunnoilla voimme ymmärtää, että nämä kaksi ovat kaksi ainutlaatuista järjestelmää, joka on suunniteltu erityistarpeisiin ja joita käytetään yksilöllisiin tarkoituksiin.
  • Kun Hadoop tarjoaa laajan valikoiman toimintoja ja sovelluksia, SQL täydentää Hadoopia enemmän mielessä kuin kilpailla sen kanssa. Esimerkiksi HIVE, joka on Hadoopin riippumaton komponentti, on hyvin samanlainen kuin SQL. Hiveä käyttämällä voidaan kirjoittaa SQL: n kaltaiset syntaksit tietojen käsittelyyn, mutta HIVE: n suunnittelu, toiminta ja tarkoitus eroavat periaatteessa SQL: stä.
  • Tärkein ero ymmärtää SQL: n ja Hadoopin välillä on se, että SQL pystyy käsittelemään hyvin rajoitettua dataa, ts. Relaatiotietoa, ja sen käsittelynopeudesta tulee erittäin hidas, kun miljoonia tietueita on tarkoitus manipuloida kerralla, kun taas Hadoop on erityisesti suunniteltu käsittelemään tätä vain ongelma.
  • Hadoopissa tapahtuu valtavaa tukea ja tutkimusta, joka toinen päivä uuden tekniikan pino tulee jatkuvasti tällä pihalla, ihmiset ovat siirtymässä perinteisistä relaatiotietokantajärjestelmistään kohti Hadoop-pohjaista suurta datainfrastruktuuria. Tällaiset edistysasiat vain tasoittavat Hadoopin tulevaisuuden valoisampaa tietä, jonka kanssa vain harvat matkustavat nyt.

SQL vs. Hadoop-vertailutaulukko

Ensisijaista vertailua SQL: n ja Hadoopin välillä käsitellään alla:

Hadoop

SQL
Sitä voidaan käyttää tietojen tallentamiseen, käsittelemiseen, hakemiseen ja kuvioiden poimintaan monissa muodoissa.Sitä voidaan käyttää vain relaatiotietokantamuodossa tallennettujen tietojen tallentamiseen, käsittelyyn, hakuun ja kuvioiden louhintaan.
Se toimii hyvin jäsennellylle ja jäsentämättömälle tiedolle.Se toimii vain jäsenneltyjen tietojen kanssa.
Se voi sisältää monia tekniikan pintoja sen päällä, ja jokainen tekee tietyn tehtävän, kuten HDFS, AVRO, Pig, HBase jne.SQL on kyselykieli, jolla on erityinen syntaksi ja suunnitelma asioihin liikkumiseen.
Tietoja voidaan tallentaa avain-arvoparien, taulukoiden, hash-kartan jne. Muodossa.Tiedot tallennetaan vain taulukkojen muodossa.
Se tukee NoSQL-tyyppisiä tietorakenteita, sarakedatarakenteita jne., Kuten MongoDBSe toimii ACID: n omaisuudella.
Sitä voidaan käyttää lokitietojen, reaaliaikaisten tietojen, kuvien, videoiden, anturitietojen ja muun muun tiedon tallentamiseen ja käsittelemiseen.Tietomuoto on rajoitettu ankarasti SQL: ssä.
Hadoopia käytetään pääasiassa sovelluksissa, joissa tietomäärä on valtava ja SQL: n kaltaiset järjestelmät eivät pysty toimimaan hyvin.SQL voi tallentaa kohtuullisen määrän tietoja.
INSERT, SELECT -tyyppiset lauseet ovat Hadoopissa erittäin nopeita SQL: ään verrattunaSQL-syntaksi on paljon hitaampaa, kun sitä suoritetaan miljoonilla riveillä kerrallaan.
Hadoop käyttää hajautetun laskennan käsitettä, soveltaa kartan pienentämisen periaatetta ja käsittelee siten useissa järjestelmissä käytettävissä olevaa tietoa useissa paikoissa.SQL-tietolähteet ovat yleensä saatavissa toimitiloissa tai pilvissä. Siksi se ei voi hyödyntää hajautetun laskennan etuja.
Hadoop-pohjaiset järjestelmät voidaan helposti ja kustannustehokkaasti skaalata. Vaakasuuntainen skaalaaminen on erittäin halpaa ja niin monta tietokonetta voidaan kytkeä verkkoon haluamallasi tavalla, joten se on skaalautuva pyydettäessä.Ylimääräisen SQL-palvelimen ostaminen maksaa omaisuuden. Jos järjestelmän tallennustila loppuu, on lisäkalusteita ja palvelimia ostettava ja määritettävä, mikä on kallista ja aikaa vievää.
Se on erittäin viallinen suvaitsevainen.Sillä on hyvä vikasietoisuus.
Se käyttää hyödykelaitteistoa.Se käyttää sopivia laitteita.
Se on ilmainen ja avoin lähdekoodi.Suurin osa SQL-järjestelmistä on lisensoitu.
Kehittyneitä koneoppimis- ja tekoälytekniikoita voidaan rakentaa Hadoopilla.ML: n ja AI: n tuki on erittäin rajallista SQL: lle, ja vain harvat yritykset tarjoavat sen.
Käyttämällä asianmukaisia ​​JDBC-liittimiä, Hadoop voi kommunikoida SQL-järjestelmien kanssa ja siirtää tietoja välillä.SQL-järjestelmät voivat myös lukea ja kirjoittaa tietoja Hadoop-infrastruktuuriin.
Cloudera, Horton work, AWS ovat Hadoop-järjestelmien toimittajia.Microsoft, Oracle, SAP jne. Ovat joitakin tunnettuja alan johtajia SQL-järjestelmissä.
Viimeisenä, mutta ei vähäisimpänä, Hadoopin oppimiskäyrä lähtötason ammattilaisille sekä kokeneelle ammattilaiselle on kohtalaisen vaikea.SQL-järjestelmien aloittaminen on paljon helpompaa jopa lähtötason ammattilaisille.

Johtopäätös - SQL vs. Hadoop

SQL on perinteisempi, kun taas Hadoop on tulevaisuus. Big data on lupaava tulevaisuus, mutta tällä hetkellä alan omaksuminen ja asiakkaiden luottamus eivät ole niin vahvoja. On vielä nähtävissä, kuinka hallitsevaksi siitä tulee ajan myötä. AWS on ehdottomasti voima, jonka kanssa on harkittava, mutta silti tarvitaan paljon kehitystä ja tukea, jotta Hadoopista tulisi tekniikka todelliselle tulevaisuudelle. SQL on ollut täällä vuosikymmeniä ja sitä käytetään melkein kaikkialla. Nykyään se on kaiken selkäranka, joka on dataa. Myös SQL on tulevaisuudessa olemassa, se onnitella Hadoopia monin tavoin kuin täydentää sitä. Hadoopin hyödyntäminen ja hyödyntäminen voivat olla erittäin lupaavia henkilöille, jotka ovat aloittaneet uransa sekä jo vakiintuneille ohjelmistokehittäjille. Se voi olla hyödyllinen myös toimialoille ja organisaatioille, jotka kehittävät tuotteita ja ratkaisuja tietotekniikan maailmassa. tulisi tietysti harkita Big data -pinojen käyttöä tarjouksissaan ja lopulta asiakkaiden ja yhteistyökumppaneiden tulisi myös toteuttaa Hadoop-pohjaiset ratkaisut toimitiloissaan hyödyntääksesi sitä parhaalla mahdollisella tavalla.

Suositeltava artikkeli

Tämä on opas SQL vs. Hadoopin tärkeimpiin eroihin. Tässä keskustellaan myös SQL vs. Hadoop-avaineroista infografian ja vertailutaulukon kanssa. Saatat myös katsoa seuraavia artikkeleita saadaksesi lisätietoja

  1. Cloud Computing vs. Hadoop
  2. PostgreSQL vs. Oracle
  3. Apache Spark vs. Hadoop
  4. Spark SQL vs. Perst

Luokka:

Suuri data