Forskjell mellom HADOOP vs RDBMS
Hadoop-programvarens rammeverk er veldig godt strukturert semistrukturerte og ustrukturerte data. Dette støtter også en rekke dataformater i sanntid, for eksempel XML, JSON og tekstbaserte flate filformater. RDBMS fungerer effektivt når det er en entitetsforholdstrøm som er definert perfekt, og derfor kan databaseskjemaet eller strukturen vokse og ellers ikke administreres. dvs. en RDBMS fungerer godt med strukturerte data. Hadoop vil være et godt valg i miljøer når det er behov for big data-behandling som dataene som behandles ikke har pålitelige forhold.
Hva er Hadoop?
Hadoop er i grunnen et rammeverk med åpen kildekode for infrastruktur som tillater distribuert lagring og prosessering av en enorm datamengde, dvs. Big Data. Det er et klyngesystem som fungerer som en Master-Slave-arkitektur. Med slik arkitektur kan følgelig store data lagres og behandles parallelt. Ulike typer data kan analyseres, struktureres (tabeller), ustrukturerte (logger, e-postdel, blogtekst) og semistrukturert (mediefilmetadata, XML, HTML).
Komponenter av Hadoop
- HDFS: Hadoop Distribuert filsystem. Google publiserte papiret sitt GFS og basert på at HDFS ble utviklet. Den sier at filene vil bli brutt i blokker og lagret i noder over den distribuerte arkitekturen. Doug Cutting og Yahoo! reverse engineered modellen GFS og bygde et parallelt Hadoop Distribuert File System (HDFS)
- Garn: Enda en ressursforhandler brukes til jobbplanlegging og administrerer klyngen. Den ble introdusert i Hadoop 2.
- Kart redusere: Dette er et rammeverk som hjelper Java-programmer til å utføre den parallelle beregningen av data ved hjelp av et nøkkelverdipar. Kartet tar inndata og konverterer dem til et datasett som kan beregnes i nøkkelverdipar. Utdataene fra Map konsumeres av redusert oppgave, og deretter gir redusert oppgave det ønskede resultatet.
- Hadoop Common: Disse Java-bibliotekene brukes til å starte Hadoop og brukes av andre Hadoop-moduler.
Hva er RDBMS?
RDBMS står for det relationsdatabasestyringssystemet. Det er et databasesystem basert på den relasjonsmodellen som ble spesifisert av Edgar F. Codd i 1970. Databehandlingsprogramvaren som Oracle server, My SQL og IBM DB2 er basert på det relasjonelle databasestyringssystemet.
Dataene som er representert i RDBMS er i form av radene eller tuple. Denne tabellen er i utgangspunktet en samling av relaterte dataobjekter, og den består av kolonner og rader. Normalisering spiller en avgjørende rolle i RDBMS. Den inneholder gruppen av tabellene, hver tabell inneholder den primære nøkkelen.
Komponenter til RDBMS
tabeller
I RDBMS er en tabell en post som er lagret som vertikalt pluss horisontalt rutenettform. Det består av et sett felt, for eksempel navn, adresse og produkt av dataene.
rader
Radene i hver tabell representerer horisontale verdier.
kolonner
Kolonner i en tabell lagres horisontalt, hver kolonne representerer et datafelt.
Keys
De er identifikasjonskoder for hver rad med data.
Hadoop og RDBMS har forskjellige konsepter for lagring, prosessering og innhenting av data / informasjon. Hadoop er nytt i markedet, men RDBMS er ca. 50 år gammel. Etter hvert som tiden går, vokser data i en eksponentiell kurve så vel som de økende kravene til dataanalyse og rapportering.
Lagring og behandling av denne enorme datamengden innen en rasjonell tidsperiode blir avgjørende i nåværende bransjer. RDBMS er mer egnet for relasjonsdata da det fungerer på tabeller. Hovedfunksjonen i den relasjonsdatabasen inkluderer muligheten til å bruke tabeller for datalagring mens du opprettholder og håndhever visse dataforhold.
Nedenfor er Infografics Between HADOOP vs RDBMS
Nøkkelforskjellen mellom HADOOP vs RDBMS
En RDBMS fungerer godt med strukturerte data. Hadoop vil være et godt valg i miljøer når det er behov for big data-behandling som dataene som behandles ikke har pålitelige forhold. Når en datastørrelse er for stor for kompleks behandling og lagring eller ikke lett å definere sammenhengene mellom dataene, blir det vanskelig å lagre den utpakkede informasjonen i et RDBMS med et sammenhengende forhold. Hadoop-programvarens rammeverk er veldig godt strukturert semistrukturerte og ustrukturerte data. RDBMS databaseteknologi er en meget velprøvd, konsistent, modnet og høyt støttet av verdens beste selskaper. Det fungerer bra med databeskrivelser som datatyper, forhold mellom data, begrensninger, etc. Dette er derfor mer passende for online transaksjonsbehandling (OLTP).
Hva blir fremtiden for RDBMS sammenlignet med Bigdata og Hadoop? Tror du RDBMS vil bli avskaffet når som helst snart?
“Det er ikke noe forhold mellom RDBMS og Hadoop akkurat nå - de kommer til å bli utfyllende. Det handler IKKE om å rippe og erstatte: vi kommer ikke til å bli kvitt RDBMS eller MPP, men i stedet bruke riktig verktøy for den rette jobben - og det vil veldig mye bli drevet av pris. ”- sa Alisdair Anderson på et Hadoop-toppmøte .
Sammenligning fra head to head mellom HADOOP vs RDBMS
| Trekk | RDBMS | Hadoop |
| Datasort | Hovedsakelig for strukturerte data. | Brukes til strukturerte, halvstrukturerte og ustrukturerte data |
| Datalagring | Gjennomsnittlig størrelsesdata (GBS) | Brukes til stort datasett (Tbs og Pbs) |
| spørring | SQL-språk | HQL (Hive Query Language) |
| skjema | Påkrevd ved skriving (statisk skjema) | Påkrevd ved lesing (dynamisk skjema) |
| Hastighet | Lesene går raskt | Både leser og skriver er raske |
| Koste | Tillatelse | Gratis |
| Bruk sak | OLTP (Online transaksjonsbehandling) | Analytics (lyd, video, logger osv.), Data Discovery |
| Dataobjekter | Jobber på relasjonelle tabeller | Fungerer på nøkkel / verdipar |
| gjennomstrømming | Lav | Høy |
| skalerbarhet | vertikal | Horisontal |
| Maskinvareprofil | Avanserte servere | Varer / verktøy maskinvare |
| Integritet | Høy (SUR) | Lav |
Konklusjon - HADOOP vs RDBMS
Ved sammenligningen ovenfor har vi blitt kjent med at HADOOP er den beste teknikken for å håndtere Big Data sammenlignet med RDBMS. Etter hvert som dag for dag øker dataene som brukes, og derfor blir en bedre måte å håndtere en så enorm datamengde til å bli en hektisk oppgave. Analyse og lagring av Big Data er praktisk bare ved hjelp av Hadoop økosystem enn det tradisjonelle RDBMS. Hadoop er et storskala, åpen kildekode for programvare dedikert til skalerbar, distribuert, datakrevende databehandling. Dette rammeverket fordeler store data til mindre parallelliserbare datasett og håndterer planlegging, kartlegger hver del til en mellomverdi, feiltolerant, pålitelig og støtter tusenvis av noder og petabyte med data, som for tiden brukes i utviklings-, produksjons- og testmiljø og implementering alternativer.
Anbefalte artikler:
- Node JS vs Java forskjeller
- Finn ut forskjellene Java vs Node JS
- Hvordan knekke Hadoop-utviklerintervjuet?
- Hadoop vs Apache Spark - Interessante ting du trenger å vite
- Hvorfor er innovasjon det mest kritiske aspektet ved big data?
- Vil du vite om Hadoop vs Spark