Introduktion til Er Hadoop en database:

Hadoop er ikke datalagring eller relationelagring, det bruges hovedsageligt til at behandle store mængder datalager på distribuerede servere. Det gemmer filer i HDFS (Hadoop distribueret filsystem), men det kvalificerer sig ikke som en relationsdatabase. Relative databaser gemmer data i tabeller skitseret af det nøjagtige skema. Hadoop vil gemme ustrukturerede, semistrukturerede og strukturerede data, mens antikke databaser kun vil gemme strukturerede data. vi har en tendens til ikke at gøre opdatering / ændring af data i HDFS, som kan være opbrugt en konventionel lydenhed. Der er elementer som Hive, der fungerer på prime of HDFS og giver brugerne mulighed for at sætte spørgsmålstegn ved dataopbevaring i HDFS med SQL-lignende syntaks kaldet HiveQL. Den bruger internt MapReduce til at inducere resultaterne.

Hvad er Hadoop?

Efterhånden som verden bliver yderligere datalagerdrevet end nogensinde før, er en betydelig udfordring blevet en måde at håndtere eksplosionen af ​​datalageret. gamle rammer for datalagerstyring går i øjeblikket for det store mængde af dagens datasæt. Heldigvis omdefinerer et hurtigt stadigt skiftende landskab af nyere teknologier, men vi har en tendens til at arbejde med data i den supermassive skala. Hadoop-databasen er ikke en slags data, men snarere et softwaresystem, der tillader massiv parallel computing. det er en muliggørelse af bundne sorterede NoSQL-distribuerede databaser (som HBase), som muligvis giver mulighed for at udfolde data på tværs af tusinder af servere med en meget lille reduktion i ydelsen.

Hvad er en relationel database?

Traditionelt RDBMS (relationsdatabasestyringssystem) er den egentlige sædvanlige for styring gennem alderen af ​​internettet. Selvom RDBMS i øjeblikket menes at være en faldende datateknologi. hvorimod den nøjagtige organisering af dataene holder lageret forfærdeligt "pænt", nødvendigheden af ​​at dataene er godt struktureret bliver virkelig en betydelig byrde ved ekstraordinært store mængder, hvilket fører til ydeevne i ydelsen, når størrelsen bliver større. Således betragtes RDBMS normalt ikke som et stigbart svar for at imødekomme behovene for 'store' data.

Hvad bliver fremtiden for RDBMS i forhold til Hadoop?

Hadoop udveksles ikke RDBMS, det er kun at komplimentere dem og give RDBMS potentialet til at indtage de enorme mængder af datalager, der produceres og styre deres valg og sandhed yderligere som at give en lagerplatform på HDFS med et fladt design, der holder data under et fladt design og giver et skema til scanning og analyse. enorme data er evolution, ikke revolution, og derfor må Hadoop ikke erstatte RDBMS, da de er fornuftige til at styre relative og transaktionsdata.

Hvilken fremgangsmåde er den bedste RDBMS eller Hadoop?

Det afhænger alt sammen. hvorimod fordelene ved enorme dataanalyser ved at give dybere indsigt, der medfører konkurrencefordel er reelle, vil disse kanter udelukkende blive afsluttet af firmaer, der udøver due diligence for at sikre, at voldsoffer Hadoop til stor dataanalyse bedst tjener deres ønsker. lad os forstå, hvis vi vil gøre det lettere i din enorme dataplatformsammenligning.

Variationer mellem Er Hadoop en database og Relationsdatabase:

Ligesom Hadoop en database, kan gamle RDBMS ikke bruges, når den involverer metode og gemmer en stor mængde data eller bare enorme data. Følgende er nogle variationer mellem Hadoop og det gamle RDBMS.

  • Datavolumen

Datavolumen antyder, at mængden af ​​datarmation, der bliver opbevaret og behandlet. RDBMS fungerer højere, når datamængden er lav (i Gigabytes). når datastørrelsen imidlertid er stor, dvs. i Terabytes og Petabytes, undlader RDBMS ikke at give afkald på de krævede resultater. På den modsatte side fungerer Hadoop højere, når datastørrelsen er enorm. Det vil simpelthen en metode og gemme en masse datarmering ganske effektivt sammenlignet med standard RDBMS.

  • Arkitektur

Hvis vi har en tendens til at påpege designet, har Hadoop de efterfølgende kernekomponenter: HDFS (Hadoop Distribueret filsystem), Hadoop MapReduce (en programmeringsmodel til metode til at massere datasæt) og Hadoop YARN (bruges til at administrere databehandlingsressourcer i pc-klynger ). Traditionelle RDBMS har SUR-egenskaber, der er atomicitet, konsistens, isolering og robusthed.

  • gennemløb

Gennemstrømning antyder, at det fulde volumen af ​​datarmering, der behandles i en eksplicit tidsperiode, så output er mest. RDBMS opnår ikke et bedre output sammenlignet med Apache Hadoop Framework.

  • Datasort

Datavalg tyder typisk på, at typen af ​​datarmering behandles. det vil være struktureret, semistruktureret og ustruktureret. Hadoop har fleksibiliteten til en metode og gemmer alle former for data, uanset om det er struktureret, semistruktureret eller ustruktureret. Skønt det i vid udstrækning ønsker at metodere en hel del ustrukturerede data.

  • Forsinkelsesperiode

Hadoop har højere output, du får hurtigt adgang til batches af enorme datasæt end eldgamle RDBMS, men du kan ikke få adgang til en valgt post fra datasættet frygteligt hurtigt. Derfor påstås Hadoop at have lav latens.
Men RDBMS er relativt hurtigere med at hente dataene fra datasættet.

  • Skalerbarhed

RDBMS leverer lodret kvantificerbarhed, der også kaldes 'Skaler op' en maskine. Det antyder, at du tilføjer ekstra ressourcer eller hardware som hukommelse, hardware til en maskine inden for pc-klyngen.

  • Databehandling

Apache Hadoop understøtter OLAP (Online Analytical Processing), der bruges i databehandlingsteknikker.OLAP involverer frygtelig avancerede forespørgsler og aggregeringer. dataprocessens hastighed afhænger af antallet af datarmering, der kan tage mange timer. Datastilen er normaliseret med færre tabeller. OLAP bruger stjerneskemaer.

  • Koste

Hadoop kunne være en gratis og åben forsyningssoftwaresystemramme, du skal ikke betale for at købe licensen til softwaresystemet. Mens RDBMS kan være et autoriseret softwaresystem, skal du betale for at købe hele softwaresystemlicensen.

Konklusion - Er Hadoop en database?

Valget af 1 platform fremfor det modsatte koger helt ned for at bruge sager og behov, der bedst passer til den. Hadoop fik sit fodfæste på markedet for at give en lagringskvantificerbarhed på ydersiden fleksibiliteten af ​​en RDBMS til at styre. sammenhængende er der mange anvendelsestilfælde, hvor styrkerne i en relativ model ikke er nødvendige. Hvis du for eksempel ikke gerne vil have ACID-transaktioner eller OLAP-support, er sandsynligheden for, at du bruger Hadoop, skalerer dine samlede priser tilbage ganske lidt og kæmper med de magtfulde (men generelt umodne) muligheder, som Hadoop-databasen har brug for levere. Da enorme data fortsætter med væksten, er der ikke meget tvivl om, at disse innovative tilgange - ved hjælp af NoSQL-datakonstruktion og Hadoop-softwaresystem - vil være centrale for at give virksomhederne mulighed for at nå det fulde potentiale med data.

Anbefalet artikel

Dette har været en guide til Er Hadoop en database. Her diskuterer vi fremtiden for RDBMS i relation til Hadoop og variationer mellem Hadoop-databasen og RDBMS. Du kan også se på følgende artikler for at lære mere:

  1. Er Big Data en database?
  2. Er cloud computing virtualisering?
  3. Er MongoDB Open Source
  4. Er MongoDB NoSQL
  5. Anvendelser og funktioner i Hadoop

Kategori:

Big Data