Forskellen mellem SQL vs Hadoop
Hadoop er et Big Data-økosystem, der bruges til lagring, behandling og minedriftmønstre fra data. Hadoop kan bruges til en lang række problemer. Det er en fuldteknologisk stak i sig selv. Der er mange yderligere rammer og platforme oven på Hadoop, der adresserer det ene eller det andet tekniske spørgsmål som dataindsamling, datalagring, databehandling, logvedligeholdelse, avanceret analyse osv. SQL er et forespørgselssprog, der bruges til at gemme, behandle og udtræk mønstre fra data, der er gemt i relationelle databaser. Data gemmes i form af tabeller her. Det fungerer kun til strukturerede data.
Head to Head Sammenligning af SQL vs Hadoop (Infographics)
Nedenfor er top 17 forskellen mellem SQL vs Hadoop 
Vigtige forskelle mellem SQL vs Hadoop
Både SQL vs Hadoop er populære valg på markedet; lad os diskutere nogle af de største forskelle mellem SQL vs Hadoop:
- Ovenfor så vi nøglesammenligningen mellem SQL og Hadoop. Ved disse udsagn kan vi forstå, at disse to er to unikke systemer designet til specifikke behov, og at de bruges til unikke formål.
- Mens Hadoop leverer en lang række funktionaliteter og applikationer, komplimenterer SQL Hadoop i mere forstand end at konkurrere med det. For eksempel ligner HIVE, som er en uafhængig komponent i Hadoop, meget SQL. Ved hjælp af Hive kan SQL-lignende syntakser skrives for at udføre datamanipulationer, men HIVEs design, funktion og intention er forskellig fra SQL i princippet.
- Den vigtigste forskel at forstå mellem SQL vs Hadoop er, at SQL kan håndtere en meget begrænset type data, dvs. relationelle data, og deres behandlingshastighed bliver meget langsom, når millioner af poster skal manipuleres på én gang, mens Hadoop specifikt er designet til at tackle dette kun problemet.
- Der er massiv støtte og forskning, der foregår i Hadoop, hver anden dag kommer ny teknologiestak i denne forhave, folk flytter fra deres traditionelle relationelle databasesystemer til Hadoop-baserede big data-infrastruktur. Sådanne fremskridt baner kun en lysere sti for fremtiden for Hadoop, som kun et par få rejser nu.
SQL vs Hadoop sammenligningstabel
Den primære sammenligning mellem SQL vs Hadoop diskuteres nedenfor:
|
Hadoop |
SQL |
| Det kan bruges til lagring, behandling, hentning og mønsterekstraktion fra data på tværs af en lang række formater. | Det kan kun bruges til lagring, behandling, hentning og mønsterudvinding af data, der er gemt i et relationsdatabaseformat. |
| Det fungerer godt til strukturerede og ustrukturerede data. | Det fungerer kun til strukturerede data. |
| Det kan mange teknologibunke oven på det, hver gør en bestemt opgave som HDFS, AVRO, Pig, HBase osv. | SQL er et forespørgselssprog med specifik syntaks og et skema til at omgås ting. |
| Data kan gemmes i form af nøgleværdipar, tabeller, hashkort osv. | Data gemmes kun i form af tabeller. |
| Det understøtter NoSQL-datastrukturer, kolonnedatastrukturer osv. Som MongoDB | Det fungerer på ejendom af ACID. |
| Det kan bruges til at gemme og behandle logdata, realtidsdata, billeder, videoer, sensordata og andre forskellige data. | Datasortiment er meget begrænset i SQL. |
| Hadoop bruges hovedsageligt i de applikationer, hvor datamængden er enorm, og systemer som SQL kan ikke fungere godt. | SQL kan gemme en moderat mængde data. |
| INSERT, SELECT type udsagn er meget hurtige i Hadoop sammenlignet med SQL | SQL-syntaks er meget langsommere, når de udføres på millioner af rækker ad gangen. |
| Hadoop bruger konceptet distribueret computing, anvender princippet om kortreduktion og dermed håndterer data, der er tilgængelige på flere systemer på tværs af flere placeringer. | SQL-datakilder er normalt tilgængelige på stedet eller på en sky. Således kan den ikke udnytte fordelene ved distribueret computing. |
| Hadoop-baserede systemer kan nemt og omkostningseffektivt skaleres. Horisontal skalering er meget billig, og så mange computere kan tilsluttes netværket som ønsket, så det kan skaleres efter behov. | At købe en ekstra SQL-server koster en formue. Hvis et system løber tør for lager, skal der købes og konfigureres yderligere stativer og servere, hvilket er dyrt og tidskrævende. |
| Det er stærkt defekt tolerant. | Det har god fejltolerance. |
| Det bruger råvarehardware. | Den bruger egnethed hardware. |
| Det er en gratis og open source. | De fleste af SQL-systemerne er licenserede. |
| Avanceret maskinlæring og teknisk intelligens kan bygges ved hjælp af Hadoop. | Support til ML og AI er meget begrænset til SQL, og det er kun få virksomheder, der leverer det. |
| Ved hjælp af passende JDBC-stik kan Hadoop kommunikere med SQL-systemer og flytte data imellem. | SQL-systemer kan også læse og skrive data til Hadoop-infrastruktur. |
| Cloudera, Horton work, AWS er nogle af udbyderne af Hadoop-systemer. | Microsoft, Oracle, SAP osv. Er nogle af de velkendte industriledere inden for SQL-systemer. |
| Sidst, men ikke mindst, er læringskurven for Hadoop for entry-level-fagfolk såvel som en erfaren professionel moderat hård. | At starte med SQL-systemer er meget lettere for selv fagfolk på entry-level. |
Konklusion - SQL vs Hadoop
SQL er mere traditionel, mens Hadoop er fremtiden. Big data er en lovende fremtid, men i øjeblikket er industriens vedtagelse og kundernes tillid ikke så stærk. Det er endnu ikke set, hvor dominerende det vil blive, når tiden går. AWS er bestemt en styrke at regne med, men alligevel er der behov for en masse udvikling og støtte for at gøre Hadoop til en teknologi til den sande fremtid. SQL har været her i årtier og bruges næsten overalt. I dag er det rygraden i alt, hvad der er data. Også i den kommende fremtid skal SQL være der, det vil komplimentere Hadoop på flere forskellige måder end komplet med det. At lære og udnytte fordelene ved Hadoop kan være meget lovende for enkeltpersoner, både som starter deres karriere og dem, der allerede er en etableret softwareudvikler. Det kan også være fordelagtigt for industrier og organisationer, der udvikler produkter og løsninger i informationsteknologiverdenen, de bør naturligvis overveje at bruge Big data stack i deres tilbud, og endelig bør kunder og partnere også implementere Hadoop-baserede løsninger i deres lokaler for at få mest muligt ud af det.
Anbefalet artikel
Dette har været en guide til de største forskelle mellem SQL vs Hadoop. Her diskuterer vi også SQL vs Hadoop nøgleforskelle med infografik og sammenligningstabel. Du kan også se på de følgende artikler for at lære mere
- Cloud Computing vs Hadoop
- PostgreSQL vs Oracle
- Apache Spark vs Hadoop
- Spark SQL vs Perst