Forskel mellem HADOOP vs RDBMS
Hadoop-software-rammearbejde er meget velstrukturerede semistrukturerede og ustrukturerede data. Dette understøtter også en række dataformater i realtid, såsom XML, JSON og tekstbaserede flade filformater. RDBMS fungerer effektivt, når der er en enhedsrelationsstrøm, der er defineret perfekt, og derfor kan databaseskemaet eller strukturen vokse og ikke administreres på anden måde. dvs. en RDBMS fungerer godt med strukturerede data. Hadoop vil være et godt valg i miljøer, når der er behov for big data-behandling, som de data, der behandles, ikke har pålidelige forhold.
Hvad er Hadoop?
Hadoop er grundlæggende en open source infrastruktur software ramme, der tillader distribueret lagring og behandling af en enorm mængde data, dvs. Big Data. Det er et klyngesystem, der fungerer som en Master-Slave-arkitektur. Derfor kan store data med en sådan arkitektur gemmes og behandles parallelt. Forskellige typer data kan analyseres, struktureres (tabeller), ustruktureret (logfiler, e-mail-organ, blogtekst) og semistruktureret (mediefilmetadata, XML, HTML).
Komponenter i Hadoop
- HDFS: Hadoop Distribueret filsystem. Google offentliggjorde sit papir GFS og baseret på, at HDFS blev udviklet. Det hedder, at filerne vil blive opdelt i blokke og gemt i noder over den distribuerede arkitektur. Doug Cutting og Yahoo! reverse engineered modellen GFS og bygget et parallelt Hadoop Distribueret File System (HDFS)
- Garn: Endnu en ressourceforhandler bruges til jobplanlægning og administrerer klyngen. Det blev introduceret i Hadoop 2.
- Kortreduktion: Dette er en ramme, der hjælper Java-programmer med at udføre den parallelle beregning af data ved hjælp af et nøgleværdipar. Kortet tager inputdata og konverterer dem til et datasæt, der kan beregnes i nøgleværdipar. Outputet fra Map forbruges af reducerende opgave, og derefter giver out-reduceren det ønskede resultat.
- Hadoop Common: Disse Java-biblioteker bruges til at starte Hadoop og bruges af andre Hadoop-moduler.
Hvad er RDBMS?
RDBMS står for det relationsdatabasestyringssystem. Det er et databasesystem baseret på den relationelle model, der blev specificeret af Edgar F. Codd i 1970. Databasestyringssoftwaren som Oracle-server, My SQL og IBM DB2 er baseret på det relationelle databasestyringssystem.
Dataene, der er repræsenteret i RDBMS, er i form af rækker eller tuple. Denne tabel er dybest set en samling af relaterede dataobjekter, og den består af kolonner og rækker. Normalisering spiller en afgørende rolle i RDBMS. Det indeholder gruppen af tabeller, hver tabel indeholder den primære nøgle.
Komponenter til RDBMS
Borde
I RDBMS er en tabel en post, der gemmes som lodret plus vandret gitterform. Det består af et sæt felter, såsom navn, adresse og produkt af dataene.
rækker
Rækkerne i hver tabel repræsenterer vandrette værdier.
Kolonner
Kolonner i en tabel gemmes vandret, hver kolonne repræsenterer et datafelt.
nøgler
De er identifikationsmærker for hver række af data.
Hadoop og RDBMS har forskellige koncepter til lagring, behandling og hentning af data / information. Hadoop er nyt på markedet, men RDBMS er ca. 50 år gammel. Når tiden går, vokser data i en eksponentiel kurve såvel som de voksende krav til dataanalyse og rapportering.
Lagring og behandling af denne enorme mængde data inden for en rationel tidsperiode bliver afgørende i de nuværende brancher. RDBMS er mere velegnet til relationelle data, da de fungerer på tabeller. Hovedfunktionen i den relationelle database inkluderer muligheden for at bruge tabeller til datalagring, mens der opretholdes og håndhæves visse dataforhold.
Nedenfor er Infografikken mellem HADOOP vs RDBMS
Nøgleforskel mellem HADOOP vs RDBMS
En RDBMS fungerer godt med strukturerede data. Hadoop vil være et godt valg i miljøer, når der er behov for big data-behandling, som de data, der behandles, ikke har pålidelige forhold. Når en datastørrelse er for stor til kompleks behandling og lagring eller ikke let at definere forholdene mellem dataene, bliver det vanskeligt at gemme den udpakkede information i et RDBMS med et sammenhængende forhold. Hadoop-software-rammearbejde er meget velstrukturerede semistrukturerede og ustrukturerede data. RDBMS-databaseteknologi er en meget gennemprøvet, konsistent, modnet og stærkt understøttet af verdens bedste virksomheder. Det fungerer godt med databeskrivelser som datatyper, forhold mellem data, begrænsninger osv. Derfor er dette mere passende til online transaktionsbehandling (OLTP).
Hvad bliver fremtiden for RDBMS sammenlignet med Bigdata og Hadoop? Tror du RDBMS vil blive afskaffet når som helst snart?
”Der er intet forhold mellem RDBMS og Hadoop lige nu - de vil blive komplementære. Det handler IKKE om at rippe og erstatte: vi slipper for at slippe af med RDBMS eller MPP, men i stedet bruge det rigtige værktøj til det rigtige job - og det vil meget blive drevet af pris. ”- sagde Alisdair Anderson på et Hadoop-topmøde .
Sammenligning mellem hoved og hoved mellem HADOOP vs RDBMS
| Feature | RDBMS | Hadoop |
| Datasortiment | Hovedsagelig til strukturerede data. | Bruges til strukturerede, halvstrukturerede og ustrukturerede data |
| Data opbevaring | Gennemsnitlig størrelse data (GBS) | Brug til stort datasæt (Tbs og Pbs) |
| Querying | SQL-sprog | HQL (Hive Query Language) |
| Schema | Påkrævet ved skrivning (statisk skema) | Påkrævet ved læsning (dynamisk skema) |
| Hastighed | Læsning er hurtig | Både læser og skriver er hurtige |
| Koste | Licens | Gratis |
| Brug sag | OLTP (Online transaktionsbehandling) | Analytics (lyd, video, logs osv.), Data Discovery |
| Dataobjekter | Arbejder med relationstabeller | Fungerer på nøgle / værdipar |
| gennemløb | Lav | Høj |
| Skalerbarhed | Lodret | Vandret |
| Hardwareprofil | High-End-servere | Råvare / værktøjshardware |
| Integritet | Høj (SUR) | Lav |
Konklusion - HADOOP vs RDBMS
Ved ovenstående sammenligning er vi kommet til at vide, at HADOOP er den bedste teknik til håndtering af Big Data sammenlignet med RDBMS. Efterhånden som dag for dag øges de anvendte data, og derfor bliver en bedre måde at håndtere en så enorm mængde data ved at blive en hektisk opgave. Analyse og opbevaring af Big Data er kun praktisk ved hjælp af Hadoop-økosystemet end det traditionelle RDBMS. Hadoop er en storskala open source-software-ramme dedikeret til skalerbar, distribueret, datakrævende computing. Denne ramme opdeler store data i mindre paralleliserbare datasæt og håndterer planlægning, kortlægger hver del til en mellemværdi, fejltolerant, pålidelig og understøtter tusinder af noder og petabytes af data, der i øjeblikket bruges i udviklings-, produktions- og testmiljø og implementering muligheder.
Anbefalede artikler:
- Knude JS vs Java forskelle
- Find forskellene Java vs Node JS
- Hvordan knækker Hadoop-udviklerintervjuet?
- Hadoop vs Apache Spark - Interessante ting, du har brug for at vide
- Hvorfor er innovation det mest kritiske aspekt af Big Data?
- Vil du vide om Hadoop vs Spark