Разлика между HADOOP и RDBMS
Работата със софтуерната рамка на Hadoop е много добре структурирани полуструктурирани и неструктурирани данни. Това също поддържа различни формати на данни в реално време, като XML, JSON и текстови формати на плоски файлове. RDBMS работи ефективно, когато има поток от връзки между субектите, който е дефиниран перфектно и следователно схемата или структурата на базата данни може да расте и да се управлява по друг начин. т.е. RDBMS работи добре със структурирани данни. Hadoop ще бъде добър избор в среди, когато има нужда от голяма обработка на данни, в която данните, които се обработват, нямат надеждни взаимоотношения.
Какво е Hadoop?
Hadoop е основна софтуерна рамка с отворен код, която позволява разпределено съхранение и обработка на огромно количество данни, т.е. Big Data. Това е клъстерна система, която работи като Master-Slave Architecture. Следователно с такава архитектура големите данни могат да се съхраняват и обработват паралелно. Различните видове данни могат да бъдат анализирани, структурирани (таблици), неструктурирани (дневници, имейл орган, текст на блога) и полуструктурирани (метаданни на медийни файлове, XML, HTML).
Компоненти на Hadoop
- HDFS: Разпределена файлова система Hadoop. Google публикува своя документ GFS и въз основа на това HDFS е разработен. В него се посочва, че файловете ще бъдат разбити на блокове и съхранявани в възли над разпределената архитектура. Doug Cutting и Yahoo! обратната разработка на модела GFS и изградена паралелна файлова система Hadoop разпределена файлове (HDFS)
- Прежда: Още един преговарящ ресурс се използва за планиране на задачи и управлява клъстера. Той беше представен в Hadoop 2.
- Намаление на картата: Това е рамка, която помага на програмите на Java да правят паралелни изчисления на данни, използвайки двойка ключ-стойност. Картата взема входни данни и ги преобразува в набор от данни, който може да бъде изчислен в двойка ключови стойности. Изходът на Map се изразходва чрез задача за намаляване и след това изходът от редуктора дава желания резултат.
- Hadoop Common: Тези Java библиотеки се използват за стартиране на Hadoop и се използват от други модули Hadoop.
Какво е RDBMS?
RDBMS означава система за управление на релационни бази данни. Това е система от бази данни, базирана на релационния модел, определен от Едгар Ф. Код през 1970 г. Софтуерът за управление на база данни като сървър Oracle, My SQL и IBM DB2 се основава на системата за управление на релационни бази данни.
Данните, представени в RDBMS, са под формата на редове или кортежи. Тази таблица е съвкупност от свързани обекти на данни и се състои от колони и редове. Нормализацията играе решаваща роля в RDBMS. Тя съдържа групата на таблиците, всяка таблица съдържа първичен ключ.
Компоненти на RDBMS
Маси
В RDBMS таблицата е запис, който се съхранява като вертикално плюс хоризонтална решетка. Състои се от набор от полета, като име, адрес и продукт на данните.
Редове
Редовете във всяка таблица представляват хоризонтални стойности.
колони
Колоните в таблицата се съхраняват хоризонтално, като всяка колона представлява поле от данни.
ключове
Те са идентификационни маркери за всеки ред данни.
Hadoop и RDBMS имат различни концепции за съхраняване, обработка и извличане на данни / информация. Hadoop е ново на пазара, но RDBMS е ок. На 50 години. С течение на времето данните нарастват в експоненциална крива, както и нарастващите нужди от анализ на данни и отчитане.
Съхраняването и обработката с това огромно количество данни в рамките на рационално количество време става жизненоважно в настоящите индустрии. RDBMS е по-подходящ за релационни данни, тъй като работи на таблици. Основната характеристика на релационната база данни включва възможността да се използват таблици за съхранение на данни, като се поддържат и налагат определени връзки с данни.
По-долу е инфографиката между HADOOP срещу RDBMS
Ключова разлика между HADOOP срещу RDBMS
RDBMS работи добре със структурирани данни. Hadoop ще бъде добър избор в среди, когато има нужда от голяма обработка на данни, в която данните, които се обработват, нямат надеждни взаимоотношения. Когато даден размер на данните е твърде голям за сложна обработка и съхраняване или не е лесно да се дефинират връзките между данните, тогава извличаната информация става трудно в RDBMS с кохерентна връзка. Работата със софтуерната рамка на Hadoop е много добре структурирани полуструктурирани и неструктурирани данни. Технологията за бази данни RDBMS е много доказана, последователна, узряла и силно подкрепена от най-добрите световни компании. Той работи добре с описанията на данните като типове данни, връзки между данните, ограничения и т.н. Следователно това е по-подходящо за онлайн обработка на транзакции (OLTP).
Какво ще бъде бъдещето на RDBMS в сравнение с Bigdata и Hadoop? Мислите ли, че RDBMS ще бъде премахнат в скоро време?
„В момента няма връзка между RDBMS и Hadoop - те ще се допълват. НЕ е за извличане и заместване: няма да се отървем от RDBMS или MPP, а вместо това ще използваме правилния инструмент за правилната работа - и това много ще се ръководи от цената. "- каза Алисдар Андерсън на срещата на върха в Хадооп,
Сравнение между главата на HADOOP и RDBMS
| Особеност | RDBMS | Hadoop |
| Разнообразие от данни | Главно за структурирани данни. | Използва се за структурирани, полуструктурирани и неструктурирани данни |
| Хранилище за данни | Данни за среден размер (GBS) | Използване за голям набор от данни (Tbs и Pbs) |
| заявки | SQL език | HQL (език на заявката на кошера) |
| схема | Задължително при запис (статична схема) | Задължително при четене (динамична схема) |
| скорост | Четенето става бързо | И четенето, и записването става бързо |
| цена | Разрешително | Безплатно |
| Използвайте случай | OLTP (онлайн обработка на транзакции) | Анализ (аудио, видео, регистрационни файлове и т.н.), откриване на данни |
| Обекти на данни | Работи върху релаксиращи маси | Работи върху ключ / стойност двойка |
| магистрала | ниско | Високо |
| скалируемост | вертикален | хоризонтален |
| Хардуерен профил | Сървъри от висок клас | Стоков / полезен хардуер |
| Интегритет | Висока (ACID) | ниско |
Заключение - HADOOP срещу RDBMS
Чрез горното сравнение разбрахме, че HADOOP е най-добрата техника за работа с Big Data в сравнение с тази на RDBMS. С всеки изминал ден използваните данни се увеличават и следователно по-добрият начин на работа с такова огромно количество данни се превръща в забързана задача. Анализът и съхранението на Big Data са удобни само с помощта на екосистемата Hadoop, отколкото традиционните RDBMS. Hadoop е мащабна софтуерна рамка с отворен код, посветена на мащабируеми, разпределени и интензивни изчисления на данни. Тази рамка разбива големи данни на по-малки паралелизиращи се набори от данни и обработва график, пренасочва всяка част към междинна стойност, устойчива на откази, надеждна и поддържа хиляди възли и петабайтове от данни, които в момента се използват в средата за разработка, производство и тестване и внедряване настроики.
Препоръчани статии:
- Node JS vs Java разлики
- Разберете разликите Java срещу Node JS
- Как да разбиете интервюто за разработчици на Hadoop?
- Hadoop vs Apache Spark - интересни неща, които трябва да знаете
- Защо иновацията е най-критичният аспект на големите данни?
- Искате да знаете за Hadoop срещу Spark