Forskjellen mellom SQL vs Hadoop
Hadoop er et big data-økosystem som brukes til lagring, prosessering og gruvedrift av data. Hadoop kan brukes til en lang rekke problemer. Det er en fullteknologibunke i seg selv. Det er mange tilleggsrammer og plattformer på toppen av Hadoop som adresserer det ene eller de andre tekniske problemene som datainnsamling, datalagring, databehandling, loggvedlikehold, avansert analyse, etc. SQL er et spørrespråk som brukes til å lagre, behandle og trekke ut mønstre fra data som er lagret i relasjonsdatabaser. Data lagres i form av tabeller her. Det fungerer bare for strukturerte data.
Sammenligning av head to head mellom SQL vs Hadoop (Infographics)
Nedenfor er topp 17 forskjellen mellom SQL vs Hadoop 
Viktige forskjeller mellom SQL vs Hadoop
Både SQL vs Hadoop er populære valg i markedet; la oss diskutere noen av de viktigste forskjellene mellom SQL vs Hadoop:
- Over så vi nøkkelsammenligningen mellom SQL og Hadoop. Av disse uttalelsene kan vi forstå at disse to er to unike systemer designet for spesifikke behov og at de brukes til unike formål.
- Mens Hadoop gir et stort spekter av funksjonalitet og applikasjoner, komplimenterer SQL Hadoop i mer forstand enn å konkurrere med det. For eksempel er HIVE, som er en uavhengig komponent av Hadoop, veldig lik SQL. Ved bruk av Hive kan SQL-lignende syntakser skrives for å utføre datamanipulasjoner, men utformingen, funksjonen og intensjonen til HIVE er forskjellig fra SQL i prinsippet.
- Den viktigste forskjellen å forstå mellom SQL vs Hadoop er at SQL kan håndtere en veldig begrenset type data, dvs. relasjonsdata og behandlingshastighet blir veldig treg når millioner av poster skal manipuleres samtidig, mens Hadoop er spesielt designet for å adressere dette bare problemet.
- Det er massiv støtte og forskning som foregår i Hadoop, annenhver dag kommer ny teknologiback i denne hagen. Migrerer folk fra sine tradisjonelle relasjonsdatabasesystemer til Hadoop-baserte big data-infrastruktur. Slike fremskritt baner bare en lysere vei for fremtiden for Hadoop, som bare noen få reiser nå.
SQL vs Hadoop sammenligningstabell
Den primære sammenligningen mellom SQL vs Hadoop diskuteres nedenfor:
|
Hadoop |
SQL |
| Den kan brukes til lagring, prosessering, gjenfinning og mønsterutvinning fra data på en lang rekke formater. | Den kan bare brukes til lagring, prosessering, gjenfinning og mønsterutvinning av data som er lagret i et relasjonsdatabaseformat. |
| Det fungerer bra for strukturerte og ustrukturerte data. | Det fungerer bare for strukturerte data. |
| Det kan mange teknologibunker på toppen av hver og en som gjør en bestemt oppgave som HDFS, AVRO, Pig, HBase etc. | SQL er et spørrespråk med spesifikk syntaks og et skjema for å komme rundt med ting. |
| Data kan lagres i form av nøkkelverdipar, tabeller, hasjkart etc. | Data lagres bare i form av tabeller. |
| Den støtter NoSQL-typen datastrukturer, søyle datastrukturer etc. som MongoDB | Det fungerer på eiendommen til ACID. |
| Den kan brukes til å lagre og behandle loggdata, sanntidsdata, bilder, videoer, sensordata og annen rekke data. | Datasortimentet er sterkt begrenset i SQL. |
| Hadoop brukes hovedsakelig i de applikasjonene der datavolumet er stort og systemer som SQL ikke kan fungere bra. | SQL kan lagre et moderat volum av data. |
| INSERT, VELG type uttalelser er veldig raske i Hadoop sammenlignet med SQL | SQL-syntaks er mye tregere når de kjøres på millioner av rader om gangen. |
| Hadoop bruker konseptet distribuert databehandling, bruker prinsippet om kart-redusering og dermed håndterer data tilgjengelig på flere systemer på flere steder. | SQL-datakilder er vanligvis tilgjengelige på stedet eller på en sky. Dermed kan den ikke utnytte fordelene ved distribuert databehandling. |
| Hadoop-baserte systemer kan enkelt og kostnadseffektivt skaleres. Horisontal skalering er veldig billig, og så mange datamaskiner kan kobles til nettverket som ønsket, og dermed skalerbar på forespørsel. | Å kjøpe en ekstra SQL-server koster en formue. Hvis det ikke går lagringsplass for et system, må flere rack og servere kjøpes og konfigureres, noe som er dyrt og tidkrevende. |
| Det er sterkt forkastet tolerant. | Det har god feiltoleranse. |
| Den bruker varevare. | Den bruker egenskapen maskinvare. |
| Det er en gratis og åpen kildekode. | De fleste av SQL-systemene er lisensiert. |
| Avanserte maskinlæring og kunstig intelligens teknikker kan bygges ved hjelp av Hadoop. | Støtte for ML og AI er svært begrenset av SQL, og bare noen få selskaper tilbyr det. |
| Ved bruk av passende JDBC-kontakter kan Hadoop kommunisere med SQL-systemer og flytte data i mellom. | SQL-systemer kan også lese og skrive data til Hadoop-infrastruktur. |
| Cloudera, Horton work, AWS er noen av leverandørene av Hadoop-systemer. | Microsoft, Oracle, SAP osv. Er noen av de kjente industriledere innen SQL-systemer. |
| Sist, men ikke minst, er læringskurven til Hadoop for fagpersoner på inngangsnivå, så vel som en erfaren profesjonell, moderat vanskelig. | Å starte med SQL-systemer er mye enklere for selv fagpersoner på entry level. |
Konklusjon - SQL vs Hadoop
SQL er mer tradisjonelt, mens Hadoop er fremtiden. Big data er en lovende fremtid, men for øyeblikket er ikke industrien adopsjon og kundenes tillit så sterk. Det er ennå ikke sett hvor dominerende det vil bli når tiden går. AWS er absolutt en styrke å regne med, men likevel er mye utvikling og støtte nødvendig for å gjøre Hadoop til en teknologi for den sanne fremtid. SQL har vært her i flere tiår og brukes nesten overalt. I dag er det ryggraden i alt som er data. Også i fremtiden skal SQL være der, det vil komplimentere Hadoop på flere måter enn å være komplett med det. Å lære og utnytte fordelene med Hadoop kan være veldig lovende for enkeltpersoner, både som starter sin karriere og de som allerede er en etablert programvareutvikler. Det kan også være fordelaktig for bransjer og organisasjoner som utvikler produkter og løsninger i informasjonsteknologiverdenen, de bør åpenbart vurdere å bruke Big data stack i tilbudene sine, og til slutt bør kunder og samarbeidspartnere også implementere Hadoop-baserte løsninger i sine lokaler for å få mest mulig ut av det.
Anbefalt artikkel
Dette har vært en guide til toppforskjellene mellom SQL vs Hadoop. Her diskuterer vi også SQL vs Hadoop nøkkelforskjeller med infografikk og sammenligningstabell. Du kan også se på følgende artikler for å lære mer
- Cloud Computing vs Hadoop
- PostgreSQL vs Oracle
- Apache Spark vs Hadoop
- Spark SQL vs Perst