Разлика между SQL срещу Hadoop
Hadoop е екосистема с големи данни, която се използва за съхранение, обработка и извличане на модели от данни. Hadoop може да се използва за широк спектър от проблеми. Това е пълен стек от технологии сам по себе си. Върху Hadoop има много допълнителни рамки и платформи, които адресират едни или други технически проблеми като събиране на данни, съхранение на данни, обработка на данни, поддръжка на журнали, разширена аналитика и др. SQL е език за заявки, който се използва за съхраняване, обработка и извличане на модели от данни, съхранявани в релационни бази данни. Данните се съхраняват тук под формата на таблици. Работи само за структурирани данни.
Сравнение между главата на SQL срещу Hadoop (Инфографика)
По-долу е горната 17 разлика между SQL срещу Hadoop 
Ключови разлики между SQL срещу Hadoop
И SQL срещу Hadoop са популярни решения на пазара; нека да обсъдим някои от основните разлики между SQL срещу Hadoop:
- По-горе видяхме ключовото сравнение между SQL и Hadoop. По тези твърдения можем да разберем, че тези две са две уникални системи, създадени за специфични нужди и се използват за уникални цели.
- Докато Hadoop предоставя богат набор от функционалност и приложения, SQL комплиментира Hadoop в повече смисъл, отколкото да се конкурира с него. Например HIVE, който е независим компонент на Hadoop, е много подобен на SQL. Използвайки Hive, SQL като синтаксиси може да се напише, за да се правят манипулации с данни, но дизайнът, функционирането и намерението на HIVE е различно от SQL по принцип.
- Най-важната разлика за разбиране между SQL срещу Hadoop е, че SQL може да борави с много ограничен тип данни, т.е. релационни данни и скоростта на обработката им става много бавна, когато милиони записи трябва да бъдат манипулирани наведнъж, докато Hadoop е специално създаден за справяне с това само проблем.
- В Hadoop се провеждат мащабни поддръжка и изследвания, всеки ден нов стек от технологии продължава да идва в този преден двор, хората мигрират от традиционните си релационни системи от бази данни към базирана на Hadoop инфраструктура за големи данни. Подобен напредък само прокарва по-ярък път за бъдещето на Hadoop, заедно с който само няколко пътуват сега.
Таблица за сравнение на SQL срещу Hadoop
Основното сравнение между SQL срещу Hadoop се обсъжда по-долу:
|
Hadoop |
SQL |
| Може да се използва за съхранение, обработка, извличане и извличане на образи от данни в широк спектър от формати. | Може да се използва само за съхранение, обработка, извличане и извличане на модели само на данни, съхранявани само във формат на релационна база данни. |
| Работи добре за структурирани и неструктурирани данни. | Работи само за структурирани данни. |
| Той може да натрупа множество технологии, като всеки от тях изпълнява специфична задача като HDFS, AVRO, Pig, HBase и т.н. | SQL е език за заявки със специфичен синтаксис и схема за заобикаляне на нещата. |
| Данните могат да се съхраняват под формата на двойки ключ-стойност, таблици, хеш карта и т.н. | Данните се съхраняват само под формата на таблици. |
| Той поддържа структури от данни от тип NoSQL, колонна структура на данни и т.н. като MongoDB | Работи върху собствеността на ACID. |
| Може да се използва за съхраняване и обработка на данни от дневника, данни в реално време, изображения, видеоклипове, сензорни данни и други разнообразие от данни. | Разнообразието от данни е силно ограничено в SQL. |
| Hadoop се използва главно в тези приложения, където обемът на данни е огромен и системи като SQL не могат да работят добре. | SQL може да съхранява умерен обем данни. |
| INSERT, операторите от тип SELECT са много бързи в Hadoop в сравнение със SQL | Синтаксисът на SQL е много по-бавен, когато се изпълнява на милиони редове наведнъж. |
| Hadoop използва концепцията за разпределени изчисления, прилага принципа на намаляване на картите и по този начин борави с данни, налични в множество системи на много места. | SQL източниците на данни обикновено са достъпни в помещение или в облак. По този начин той не може да използва предимствата на разпределените изчисления. |
| Системите, базирани на Hadoop, могат лесно и икономически да бъдат мащабирани. Хоризонталното мащабиране е много евтино и колкото повече компютри могат да бъдат свързани към мрежата по желание, така че е мащабируемо при поискване. | Купуването на допълнителен SQL сървър струва цяло състояние. Ако в системата липсва място за съхранение, трябва да бъдат закупени и конфигурирани допълнителни стелажи и сървъри, което е скъпо и отнема време. |
| Толерантен е с висока вина. | Има добра поносимост при повреди. |
| Използва стоков хардуер. | Той използва хардуер за коректност. |
| Това е безплатен и отворен код. | Повечето от SQL системите са лицензирани. |
| Модерно машинно обучение и техники за изкуствен интелект могат да бъдат изградени с помощта на Hadoop. | Поддръжката за ML и AI е силно ограничена за SQL и само няколко компании предоставят това. |
| Използвайки подходящи JDBC конектори, Hadoop може да комуникира със SQL системи и да премества данни между тях. | SQL системите могат също да четат и записват данни в инфраструктурата на Hadoop. |
| Cloudera, Horton work, AWS са някои от доставчиците на Hadoop системи. | Microsoft, Oracle, SAP и др. Са някои от добре познатите отраслови лидери в SQL системите. |
| Не на последно място, кривата на обучение на Hadoop за професионалисти от началното ниво, както и за опитния професионалист, е умерено твърда. | Започването със SQL системи е много по-лесно дори за професионалисти от начално ниво. |
Заключение - SQL срещу Hadoop
SQL е по-традиционен, докато Hadoop е бъдещето. Големите данни са обещаващо бъдеще, но в момента приемането на индустрията и доверието на клиентите не са толкова силни. Тепърва ще се вижда колко доминираща ще стане тя с течение на времето. AWS със сигурност е сила, с която да се съобразяваме, но все пак са необходими много разработки и подкрепа, за да се превърне Hadoop в технология за истинското бъдеще. SQL е тук от десетилетия и се използва почти навсякъде. Днес тя е основата на всичко, което е данни. И в близкото бъдеще SQL ще бъде там, той ще направи комплимент на Hadoop по много на брой начини, отколкото в комплект с него. Обучението и използването на предимствата на Hadoop може да бъде много обещаващо за хората, както тези, които започват кариерата си, така и тези, които вече са утвърдени софтуерни разработчици, може да бъде полезно и за индустрии и организации, които разработват продукти и решения в света на информационните технологии, те очевидно трябва да обмислят използването на голям набор от данни в своите предложения и най-накрая клиентът и партньорите трябва също да внедрят базирани на Hadoop решения в своите помещения, за да се възползват максимално от него.
Препоръчителен член
Това е ръководство за основните разлики между SQL срещу Hadoop. Тук също обсъждаме ключовите разлики в SQL срещу Hadoop с инфографиката и таблицата за сравнение. Може да разгледате и следните статии, за да научите повече
- Cloud Computing срещу Hadoop
- PostgreSQL срещу Oracle
- Apache Spark срещу Hadoop
- Spark SQL срещу Perst