Въведение в базата данни на Hadoop A:
Hadoop не е съхранение на данни или релационно съхранение, използва се главно за обработка на огромни количества хранилище на данни на разпределени сървъри. Той съхранява файлове в HDFS (разпределена файлова система Hadoop), но не се класира като релационна база данни. Относителните бази данни съхраняват данни в таблици, очертани от точната схема. Hadoop ще съхранява неструктурирани, полуструктурирани и структурирани данни, докато древните бази данни ще съхраняват единствено структурирани данни. ние сме склонни да не можем да актуализираме / променяме данни в HDFS, които може да са изчерпани с конвенционална звукова единица. Има елементи като Hive, който работи на върха на HDFS и позволява на потребителите да поставят под въпрос данни, съхранявани в HDFS със синтаксис, подобен на SQL, наричан HiveQL. Той използва вътрешно MapReduce, за да индуцира резултатите.
Какво е Hadoop?
Тъй като светът става допълнително задвижван от хранилището на данни от всякога, значителното предизвикателство се превърна в начин за справяне с експлозията на склада. понастоящем древните рамки за управление на хранилището на данни се отнасят за големия обем от днешните набори от данни. За щастие, бързо променящият се пейзаж на последните технологии се предефинира, но ние имаме тенденция да работим с данни в свръхмасов мащаб. Hadoop Database не е вид данни, а по-скоро софтуерна система, която позволява масово паралелно изчисляване. това е средство за активиране на свързани разновидности NoSQL разпределени бази данни (като HBase), което може да позволи на данните да се разгръщат на хиляди сървъри с много малко намаление на производителността.
Какво е релационна база данни?
Традиционната RDBMS (система за управление на релационни бази данни) е действителният обичай за управление през цялата епоха на мрежата. Макар че в момента RDBMS се смята за намаляваща технология на данни. като има предвид, че прецизната организация на данните поддържа ужасно „чист“ складът, необходимостта данните да са добре структурирани наистина се превръща в значителна тежест при извънредно големи обеми, което води до намаляване на производителността с увеличаване на размера. По този начин RDBMS обикновено не се разглежда като възходящ отговор, за да се изпълнят нуждите на „големите“ данни.
Какво ще бъде бъдещето на RDBMS във връзка с Hadoop?
Hadoop не е разменян RDBMS, той просто им прави комплимент и дава възможност на RDBMS да поглъща огромните обеми от складови данни, които се произвеждат и допълнително управлява техния подбор и достоверност като предоставяне на платформа за съхранение на HDFS с плосък дизайн, който поддържа данни по време на плосък дизайн и предоставя схема за сканиране и анализи. огромни данни са еволюция, а не революция, следователно Hadoop няма да замени RDBMS, тъй като те са разумни при управлението на относителни и транзакционни данни.
Кой подход е най-добрият RDBMS или Hadoop?
Всичко зависи. като има предвид, че предимствата на огромната анализа на данни при предоставянето на по-задълбочени изводи, които водят до конкурентно предимство, са реални, тези краища ще бъдат завършени единствено от фирми, които проявяват надлежно старание да гарантират, че виктимизирането на Hadoop за анализ на големи данни най-добре отговаря на техните желания. позволете ни да разберем дали ще улесним сравняването на вашата огромна платформа за данни.
Вариации между Is Hadoop база данни и релационна база данни:
Подобно на Hadoop база данни, древните RDBMS не могат да се използват, след като включват метод и съхраняват огромно количество данни или просто огромни данни. Следват някои вариации между Hadoop и древните RDBMS.
-
Обем на данни
Обемът на данните предполага, че количеството формиране на данни, което се съхранява и обработва. RDBMS работи по-високо, след като количеството формиране на данни е ниско (в гигабайти). обаче, след като размерът на данните е голям, т.е. в Terabytes и Petabytes, RDBMS не успява да се откаже от необходимите резултати. Напротив, Hadoop работи по-високо, след като размерът на данните е огромен. Това ще бъде просто метод и ще съхранява доста ефективно генериране на данни доста ефективно в сравнение със стандартните RDBMS.
-
архитектура
Ако имаме склонност да изтъкваме дизайна, Hadoop има следните основни компоненти: HDFS (разпределена файлова система Hadoop), Hadoop MapReduce (модел за програмиране за метод на масивни масиви данни) и Hadoop YARN (използва се за управление на изчислителни ресурси в компютърни клъстери ). Традиционните RDBMS притежават ACID свойства, които са атомност, консистенция, изолация и здравина.
-
магистрала
Пропускателната способност предполага, че целият обем на обработка на данни се обработва по време на изричното време от вашето време, така че изходът е най-голям. RDBMS не успява да постигне по-добър резултат в сравнение с Apache Hadoop Framework.
-
Разнообразие от данни
Изборът на данни обикновено предполага вида обработка на данни да бъде обработен. ще бъде структурирана, полуструктурирана и неструктурирана. Hadoop има гъвкавост към метод и съхранява всякаква форма на данни, независимо дали е структурирана, полуструктурирана или неструктурирана. Въпреки че, до голяма степен искам да се използва голяма част от неструктурирани данни.
-
Период на закъснение
Hadoop има по-висока продукция, бързо ще получите достъп до партиди от огромни набори от данни от древните RDBMS, но не можете да получите достъп до избран запис от набора от данни ужасно бързо. следователно се твърди, че Hadoop притежава ниска латентност.
Но RDBMS е сравнително по-бърз при извличането на данните от наборите от данни.
-
скалируемост
RDBMS предоставя вертикална количествена способност, която допълнително се нарича "Разширяване" на машина. Предлага да добавите допълнителни ресурси или хардуер като памет, хардуер към машина в рамките на компютърния клъстер.
-
Обработка на данни
Apache Hadoop поддържа OLAP (Онлайн аналитична обработка), който е използван в техники за обработка на данни.OLAP включва ужасно разширени заявки и агрегации. скоростта на обработка на данни зависи от броя на формирането на данни, което може да отнеме много часове. Стилът на данните се денормализира с по-малко таблици. OLAP използва звездни схеми.
-
цена
Hadoop може да бъде безплатна и отворена рамка за софтуерна система за доставки, не е нужно да плащате, за да пазарувате лиценза на софтуерната система. Докато RDBMS може да бъде оторизирана софтуерна система, трябва да платите, за да пазарувате за целия лиценз на софтуерната система.
Заключение - Hadoop база данни?
Изборът на 1 платформа срещу обратното се свежда докрай, за да се използват случаи и нужди, които най-добре отговарят на нея. Hadoop се укрепи в рамките на пазара за осигуряване на измеримост на съхранението от далечната страна, гъвкавостта на RDBMS за управление. съвместно има много случаи на използване, поради които силните страни на относителния модел не са необходими. Ако например не искате ACID транзакции или OLAP поддръжка, вероятността е да използвате Hadoop, да намалите значително общите си цени и да се заемете с мощните (но като цяло незрели) опции, които Hadoop Database трябва да доставят. Тъй като огромните данни продължават по своя път на растеж, няма съмнение, че тези иновативни подходи - използвайки дизайн на данни NoSQL и софтуерна система Hadoop - ще бъдат централни за да позволят на фирмите да достигнат пълния потенциал с данни.
Препоръчителен член
Това е ръководство за Is Hadoop база данни. Тук обсъждаме бъдещето на RDBMS във връзка с Hadoop и вариациите между базата данни на Hadoop и RDBMS. Можете също да разгледате следните статии, за да научите повече:
- Дали големите данни са база данни?
- Има ли виртуализация в облачните компютри?
- MongoDB е отворен код
- MongoDB е NoSQL
- Приложения и функции на Hadoop