Verschil tussen HADOOP en RDBMS
Hadoop-softwareframework is zeer goed gestructureerde semi-gestructureerde en ongestructureerde gegevens. Dit ondersteunt ook een verscheidenheid aan gegevensindelingen in realtime, zoals XML, JSON en tekstgebaseerde platte bestandsindelingen. RDBMS werkt efficiënt wanneer er een stroom van entiteitsrelaties is die perfect is gedefinieerd en daarom kan het databaseschema of de structuur groeien en anderszins niet worden beheerd. dat wil zeggen, een RDBMS werkt goed met gestructureerde gegevens. Hadoop is een goede keuze in omgevingen wanneer er behoefte is aan big data-verwerking waarbij de gegevens die worden verwerkt geen betrouwbare relaties hebben.
Wat is Hadoop?
Hadoop is in wezen een open-source infrastructuursoftwareframework waarmee gedistribueerde opslag en verwerking van een enorme hoeveelheid gegevens, oftewel Big Data, mogelijk is. Het is een clustersysteem dat werkt als een Master-Slave-architectuur. Daarom kunnen met een dergelijke architectuur grote gegevens parallel worden opgeslagen en verwerkt. Verschillende soorten gegevens kunnen worden geanalyseerd, gestructureerd (tabellen), ongestructureerd (logboeken, e-mailtekst, blogtekst) en semi-gestructureerd (metadata van mediabestanden, XML, HTML).
Componenten van Hadoop
- HDFS: Hadoop Distributed File System. Google publiceerde zijn papieren GFS en op basis daarvan werd HDFS ontwikkeld. Er staat dat de bestanden in blokken worden verdeeld en in knooppunten worden opgeslagen via de gedistribueerde architectuur. Doug Cutting en Yahoo! reverse-engineering van het model GFS en bouwde een parallel Hadoop Distributed File System (HDFS)
- Garen: nog een andere resourceonderhandelaar wordt gebruikt voor taakplanning en beheert het cluster. Het werd geïntroduceerd in Hadoop 2.
- Kaart verkleinen: dit is een raamwerk dat Java-programma's helpt bij het uitvoeren van de parallelle berekening van gegevens met behulp van een sleutel / waarde-paar. De kaart neemt invoergegevens en zet deze om in een gegevensset die kan worden berekend in sleutelwaardepaar. De output van Map wordt verbruikt door taak verminderen en vervolgens geeft het verloopstuk het gewenste resultaat.
- Hadoop Common: deze Java-bibliotheken worden gebruikt om Hadoop te starten en worden gebruikt door andere Hadoop-modules.
Wat is RDBMS?
RDBMS staat voor het relationele databasebeheersysteem. Het is een databasesysteem dat is gebaseerd op het relationele model dat in 1970 door Edgar F. Codd is gespecificeerd. De databasebeheersoftware zoals Oracle Server, My SQL en IBM DB2 zijn gebaseerd op het relationele databasebeheersysteem.
De gegevens die worden weergegeven in de RDBMS hebben de vorm van de rijen of de tupels. Deze tabel is eigenlijk een verzameling gerelateerde gegevensobjecten en bestaat uit kolommen en rijen. Normalisatie speelt een cruciale rol in RDBMS. Het bevat de groep tabellen, elke tabel bevat de primaire sleutel.
Componenten van RDBMS
tabellen
In RDBMS is een tabel een record dat wordt opgeslagen als verticaal plus horizontaal raster. Het bestaat uit een set velden, zoals de naam, het adres en het product van de gegevens.
rijen
De rijen in elke tabel vertegenwoordigen horizontale waarden.
columns
Kolommen in een tabel worden horizontaal opgeslagen, elke kolom vertegenwoordigt een gegevensveld.
Keys
Het zijn identificatietags voor elke rij met gegevens.
Hadoop en RDBMS hebben verschillende concepten voor het opslaan, verwerken en ophalen van de gegevens / informatie. Hadoop is nieuw in de markt, maar RDBMS is ongeveer. 50 jaar oud. Naarmate de tijd verstrijkt, groeit data in een exponentiële curve, evenals de groeiende eisen van data-analyse en rapportage.
Het opslaan en verwerken van deze enorme hoeveelheid gegevens binnen een rationele tijd wordt van vitaal belang in de huidige industrieën. RDBMS is meer geschikt voor relationele gegevens omdat het op tabellen werkt. Het belangrijkste kenmerk van de relationele database is de mogelijkheid om tabellen te gebruiken voor gegevensopslag terwijl bepaalde gegevensrelaties worden onderhouden en gehandhaafd.
Hieronder vindt u de infographics tussen HADOOP en RDBMS
Belangrijk verschil tussen HADOOP en RDBMS
Een RDBMS werkt goed met gestructureerde gegevens. Hadoop is een goede keuze in omgevingen wanneer er behoefte is aan big data-verwerking waarbij de gegevens die worden verwerkt geen betrouwbare relaties hebben. Wanneer een gegevensgrootte te groot is voor complexe verwerking en opslag of niet eenvoudig is om de relaties tussen de gegevens te definiëren, wordt het moeilijk om de geëxtraheerde informatie op te slaan in een RDBMS met een coherente relatie. Hadoop-softwareframework is zeer goed gestructureerde semi-gestructureerde en ongestructureerde gegevens. RDBMS-databasetechnologie is een zeer bewezen, consistente, gerijpte en sterk ondersteund door 's werelds beste bedrijven. Het werkt goed met gegevensbeschrijvingen zoals gegevenstypen, relaties tussen de gegevens, beperkingen, enz. Daarom is dit geschikter voor online transactieverwerking (OLTP).
Wat zal de toekomst van RDBMS zijn vergeleken met Bigdata en Hadoop? Denkt u dat RDBMS binnenkort wordt afgeschaft?
“Er is momenteel geen relatie tussen de RDBMS en Hadoop - ze zullen complementair zijn. Het gaat NIET om rip en vervangt: we gaan RDBMS of MPP niet kwijtraken, maar gebruiken in plaats daarvan de juiste tool voor de juiste klus - en dat zal zeer worden bepaald door de prijs. ”- Alisdair Anderson zei op een Hadoop-top .
Head-to-Head vergelijking tussen HADOOP en RDBMS
| Voorzien zijn van | RDBMS | Hadoop |
| Gegevensverscheidenheid | Vooral voor gestructureerde gegevens. | Gebruikt voor gestructureerde, semi-gestructureerde en ongestructureerde gegevens |
| Gegevens opslag | Gemiddelde groottegegevens (GBS) | Gebruik voor grote gegevensset (Tbs en Pbs) |
| bevraging | SQL-taal | HQL (Hive Query Language) |
| Schema | Vereist bij schrijven (statisch schema) | Vereist bij lezen (dynamisch schema) |
| Snelheid | Lezen zijn snel | Zowel lezen als schrijven zijn snel |
| Kosten | Licentie | Vrij |
| Gebruik case | OLTP (online transactieverwerking) | Analytics (audio, video, logs enz.), Gegevensdetectie |
| Gegevensobjecten | Werkt op relationele tabellen | Werkt op sleutel / waarde-paar |
| Doorvoer | Laag | hoog |
| schaalbaarheid | Verticaal | Horizontaal |
| Hardware profiel | Hoogwaardige servers | Commodity / hulpprogramma hardware |
| Integriteit | Hoog (ACID) | Laag |
Conclusie - HADOOP versus RDBMS
Door de bovenstaande vergelijking zijn we erachter gekomen dat HADOOP de beste techniek is voor het verwerken van Big Data in vergelijking met die van RDBMS. Naarmate elke dag meer gegevens worden gebruikt, wordt een betere manier om zo'n enorme hoeveelheid gegevens te verwerken een hectische taak. Analyse en opslag van Big Data zijn alleen gemakkelijker met behulp van het Hadoop-ecosysteem dan het traditionele RDBMS. Hadoop is een grootschalig, open-source softwareframework dat is toegewijd aan schaalbare, gedistribueerde, data-intensieve computing. Dit raamwerk splitst grote gegevens op in kleinere parallelliseerbare gegevenssets en verwerkt planning, wijst elk onderdeel toe aan een tussenwaarde, fouttolerant, betrouwbaar en ondersteunt duizenden knooppunten en petabytes aan gegevens, die momenteel worden gebruikt in de ontwikkel-, productie- en testomgeving en implementatie opties.
Aanbevolen artikelen:
- Knooppunt JS versus Java-verschillen
- Ontdek de verschillen tussen Java en Node JS
- Hoe het Hadoop-ontwikkelaarsinterview te kraken?
- Hadoop vs Apache Spark - interessante dingen die u moet weten
- Waarom is innovatie het meest kritieke aspect van big data?
- Wil je meer weten over Hadoop vs Spark