Introduksjon til Is Hadoop A Database:
Hadoop er ikke datalagring eller relasjonslagring, det brukes hovedsakelig til å behandle store mengder datavarehus på distribuerte servere. Den lagrer filer i HDFS (Hadoop distribuert filsystem), men det kvalifiserer ikke som en relasjonsdatabase. Relative databaser lagrer data i tabeller skissert av det nøyaktige skjemaet. Hadoop vil lagre ustrukturerte, semistrukturerte og strukturerte data mens antikke databaser vil lagre utelukkende strukturerte data. vi har en tendens til ikke å gjøre oppdatering / endring av data i HDFS som kan være oppbrukt av en konvensjonell lydenhet. Det er elementer som Hive som fungerer på prime of HDFS og tillater brukere å stille spørsmål ved dataoppbevaring i HDFS med SQL-lignende syntaks referert til som HiveQL. Den bruker internt MapReduce for å indusere resultatene.
Hva er Hadoop?
Etter hvert som verden blir styrt av datavarehus enn noen gang før, har en betydelig utfordring blitt en måte å håndtere eksplosjonen av datavarehuset. gamle rammer for datavarehusadministrasjon går for tiden for det store volumet av dagens datasett. Heldigvis omdefinerer et raskt, stadig skiftende landskap av nyere teknologier, men vi har en tendens til å jobbe med data i den supermassive skalaen. Hadoop-databasen er ikke en slags data, men snarere et programvaresystem som tillater massiv parallell databehandling. det er en muliggjøring av bundne varianter av NoSQL-distribuerte databaser (for eksempel HBase), som kan tillate at data kan utfolde seg over tusenvis av servere med svært liten reduksjon i ytelsen.
Hva er en relasjonsdatabase?
Tradisjonelt RDBMS (relasjonsdatabaseadministrasjonssystem) er den virkelige sedvaner for administrasjon gjennom internettets alder. Skjønt, antas at RDBMS for tiden er en synkende datateknologi. mens den nøyaktige organiseringen av dataene holder lageret veldig "ryddig", blir nødvendigheten av at dataene er godt strukturert en betydelig belastning ved ekstremt store volum, noe som fører til ytelsesnedgang etter hvert som størrelsen blir større. Dermed blir RDBMS vanligvis ikke tenkt på som et stigbart svar for å oppfylle behovene til 'store' data.
Hva blir fremtiden for RDBMS i forhold til Hadoop?
Hadoop byttes ikke ut RDBMS, det kompletterer dem bare og gir RDBMS potensialet til å innta de enorme volumene av datavarehus som produseres og administrere deres valg og sannhet i tillegg som å gi en lagringsplattform på HDFS med en flat design som holder data under en flat design og gir et skjema for skanning og analyse. enorme data er evolusjon, ikke revolusjon. Hadoop vil ikke erstatte RDBMS siden de er fornuftige med å håndtere relative og transaksjonsdata.
Hvilken tilnærming er den beste RDBMS eller Hadoop?
Alt avhenger av det. Mens fordelene med enorme dataanalyser i å gi dypere innsikt som medfører konkurransefortrinn er reelle, vil disse kantene utelukkende bli fullført av firmaer som utøver aktsomhet for å sikre at offeroff Hadoop for stor dataanalyse best tjener deres ønsker. tillat oss å forstå om vi vil lette i din enorme dataplattform-sammenligning.
Variasjoner mellom Er Hadoop en database og relasjonsdatabase:
Som Hadoop en database, kan ikke gamle RDBMS brukes når den innebærer en metode og lagrer en stor mengde data eller bare enorme data. Følgende er noen variasjoner mellom Hadoop og eldgamle RDBMS.
-
Datavolum
Datavolum tyder på at mengden av datalarm som blir oppbevart og behandlet. RDBMS fungerer høyere når datamengdemengden er lav (i Gigabyte). når datastørrelsen imidlertid er stor, dvs. i Terabytes og Petabytes, klarer ikke RDBMS å gi fra seg de nødvendige resultatene. På motsatt side fungerer Hadoop høyere når datastørrelsen er enorm. Det vil ganske enkelt være en metode og lagre mye datarmering ganske effektivt sammenlignet med standard RDBMS.
-
Arkitektur
Hvis vi har en tendens til å påpeke designen, har Hadoop de påfølgende kjernekomponentene: HDFS (Hadoop Distribuerte filsystem), Hadoop MapReduce (en programmeringsmodell for å bruke massive datasett) og Hadoop YARN (brukes til å administrere databehandlingsressurser i pc-klynger ). Tradisjonelle RDBMS har syreegenskaper som er atomkraft, konsistens, isolasjon og stabilitet.
-
gjennomstrømming
Gjennomstrømning antyder at hele volumet av datarmering behandlet i løpet av en eksplisitt tidsperiode, slik at utdataene er mest. RDBMS klarer ikke å oppnå bedre ytelse sammenlignet med Apache Hadoop Framework.
-
Datasort
Datavalg tyder typisk på at typen datarmering blir behandlet. det kommer til å være strukturert, semistrukturert og ustrukturert. Hadoop har fleksibiliteten til en metode og lagrer all form for data enten det er strukturert, semistrukturert eller ustrukturert. Skjønt, det er i stor grad ønsker å metodere mye ustrukturerte data.
-
Latensperiode
Hadoop har høyere ytelse, du får raskt tilgang til grupper med enorme datasett enn gamle RDBMS, men du kan ikke få tilgang til en valgt post fra datasettet veldig raskt. derfor påstås Hadoop å ha lav latens.
Men RDBMS er relativt raskere med å hente dataene fra datasettene.
-
skalerbarhet
RDBMS gir vertikal kvantifiserbarhet som i tillegg blir referert til som 'Skaler opp' en maskin. Det antyder at du vil legge til flere ressurser eller maskinvare som minne, maskinvare til en maskin i pc-klyngen.
-
Databehandling
Apache Hadoop støtter OLAP (Online Analytical Processing), som brukes i databehandlingsteknikker .OLAP innebærer veldig avanserte spørsmål og aggregeringer. dataprosessens hastighet avhenger av antall datarmeringer som kan ta mange timer. Datastilen er de-normalisert med færre tabeller. OLAP bruker stjerneskjemaer.
-
Koste
Hadoop kan være et gratis og åpent forsyningssystem for rammer, du trenger ikke å betale for å handle lisensen til programvaresystemet. Mens RDBMS kan være et autorisert programvaresystem, må du betale for å handle hele lisensen til programvaresystemet.
Konklusjon - er Hadoop en database?
Valget av en plattform over det motsatte koker helt ned for å bruke saker og behov som passer best for den. Hadoop fikk fotfeste på markedet for å gi en lagringskvantifiserbarhet på andre siden fleksibiliteten til en RDBMS å administrere. samtidig er det mange brukssaker som styrken til en relativ modell ikke er nødvendig. Hvis du ikke ønsker ACID-transaksjoner eller OLAP-støtte, for eksempel, er sannsynligheten for at du bruker Hadoop, skaler ned totale priser med ganske mye, og sliter med de kraftige (men generelt umodne) alternativene Hadoop Database trenger å forsyning. Ettersom enorme data fortsetter i vekstveien, er det lite spørsmål om at disse innovative tilnærmingene - ved bruk av NoSQL-datadesign og Hadoop-programvaresystem - kommer til å være sentrale for å tillate firmaer å nå fullt potensiale med data.
Anbefalt artikkel
Dette har vært en guide til Is Hadoop a Database. Her diskuterer vi fremtiden til RDBMS i forhold til Hadoop og variasjoner mellom Hadoop Database og RDBMS. Du kan også se på følgende artikler for å lære mer:
- Er Big Data en database?
- Er Cloud Computing virtualisering?
- Er MongoDB Open Source
- Er MongoDB NoSQL
- Bruksområder og funksjoner for Hadoop