Introductie van Is Hadoop A Database:
Hadoop is geen data-opslag of relationele opslag, het wordt vooral gebruikt om grote hoeveelheden datawarehouse op gedistribueerde servers te verwerken. Het slaat bestanden op in HDFS (Hadoop gedistribueerd bestandssysteem), maar het kwalificeert niet als een relationele database. Relatieve databases slaan gegevens op in tabellen volgens het precieze schema. Hadoop zal ongestructureerde, semi-gestructureerde en gestructureerde gegevens opslaan, terwijl oude databases uitsluitend gestructureerde gegevens opslaan. we hebben de neiging om geen updates / aanpassingen te doen aan gegevens in HDFS die een conventionele geluidseenheid kunnen zijn uitgeput. Er zijn elementen zoals Hive die werken op basis van HDFS en waarmee gebruikers gegevens in HDFS kunnen bevragen met SQL-achtige syntaxis die HiveQL wordt genoemd. Het maakt intern gebruik van MapReduce om de resultaten te induceren.
Wat is Hadoop?
Naarmate de wereld extra datawarehouse-gestuurd wordt dan ooit tevoren, is een belangrijke uitdaging een manier geworden om de explosie van het datawarehouse aan te pakken. oude kaders voor datawarehouse-beheer gaan momenteel voor het grote volume van de datasets van vandaag. Gelukkig wordt een snel veranderend landschap van recente technologieën opnieuw gedefinieerd, maar we hebben de neiging om met gegevens te werken op een enorme schaal. Hadoop Database is geen soort gegevens, maar eerder een softwaresysteem dat massaal parallel computergebruik mogelijk maakt. het is een enabler van gebonden variëteiten NoSQL gedistribueerde databases (zoals HBase), waardoor gegevens zich op duizenden servers kunnen ontvouwen met een zeer kleine vermindering van de prestaties.
Wat is een relationele database?
Traditioneel RDBMS (relationeel databasebeheersysteem) is het gebruikelijk voor beheer doorheen het web. RDBMS wordt momenteel echter beschouwd als een afnemende datatechnologie. terwijl de precieze organisatie van de gegevens het magazijn vreselijk "netjes" houdt, wordt de noodzaak voor een goed gestructureerde gegevens echt een aanzienlijke last voor buitengewoon grote volumes, wat leidt tot afnemende prestaties naarmate de omvang groter wordt. Daarom wordt RDBMS meestal niet gezien als een te verhelpen antwoord om de behoefte aan 'big' data te vervullen.
Wat zal de toekomst van RDBMS zijn in relatie tot Hadoop?
Hadoop wordt geen RDBMS uitgewisseld, het is gewoon een compliment voor hen en geeft RDBMS het potentieel om de enorme hoeveelheden datawarehouse die wordt geproduceerd in te nemen en hun selectie en waarheidsgetrouwheid bovendien te beheren als een opslagplatform op HDFS met een plat ontwerp dat gegevens bewaart tijdens een plat ontwerp en biedt een schema voor scan en analyse. enorme gegevens zijn evolutie, geen revolutie dus Hadoop zal RDBMS niet vervangen, omdat ze verstandig zijn in het beheren van relatieve en transactionele gegevens.
Welke aanpak is de beste RDBMS of Hadoop?
Dat hangt er allemaal vanaf. terwijl de voordelen van enorme gegevensanalyses bij het bieden van diepere inzichten die concurrentievoordeel veroorzaken, reëel zijn, zullen die randen alleen worden ingevuld door bedrijven die de nodige zorgvuldigheid betrachten om ervoor te zorgen dat Hadoop voor grote gegevensanalyses het beste aansluit bij hun wensen. sta ons toe om aan te houden of we u zullen helpen in uw enorme vergelijking van dataplatforms.
Variaties tussen Is Hadoop een database en relationele database:
Net als Hadoop een database, kan het oude RDBMS niet worden gebruikt als het eenmaal een methode betreft en een grote hoeveelheid gegevens of alleen enorme gegevens opslaat. Hierna volgen enkele variaties tussen Hadoop en oude RDBMS.
-
Gegevensvolume
Datavolume suggereert dat de hoeveelheid datarmatie die wordt bewaard en verwerkt. RDBMS werkt hoger zodra de hoeveelheid gegevensbeveiliging laag is (in gigabytes). Zodra de gegevensgrootte echter groot is, dwz in Terabytes en Petabytes, slaagt RDBMS er niet in de vereiste resultaten op te geven. Aan de andere kant werkt Hadoop hoger zodra de gegevensgrootte enorm is. Het zal gewoon een methode zijn en heel veel datarmatie vrij effectief opslaan in vergelijking met de standaard RDBMS.
-
architectuur
Als we de neiging hebben om op het ontwerp te wijzen, heeft Hadoop de volgende kerncomponenten: HDFS (Hadoop Distributed File System), Hadoop MapReduce (een programmeermodel voor het verwerken van enorme gegevenssets) en Hadoop YARN (gebruikt om computerbronnen in pc-clusters te beheren) ). Traditionele RDBMS bezitten ACID-eigenschappen die Atomiciteit, Consistentie, Isolatie en stevigheid zijn.
-
Doorvoer
De doorvoersnelheid suggereert dat het volledige volume van de gegevensverwerking gedurende een expliciete hoeveelheid van uw tijd wordt verwerkt, dus de uitvoer is het meest. RDBMS bereikt geen betere output in vergelijking met het Apache Hadoop Framework.
-
Gegevensverscheidenheid
Gegevensselectie suggereert meestal dat het soort gegevensverwerking wordt verwerkt. het zal gestructureerd, semi-gestructureerd en ongestructureerd zijn. Hadoop heeft de flexibiliteit van een methode en slaat alle gegevens op, ongeacht of deze gestructureerd, semi-gestructureerd of ongestructureerd zijn. Hoewel het grotendeels een groot aantal ongestructureerde gegevens wil verwerken.
-
Latentieperiode
Hadoop heeft een hogere output, je hebt snel toegang tot batches van enorme datasets dan het oude RDBMS, maar je hebt geen vreselijk snel toegang tot een geselecteerd record uit de dataset. daarom zou Hadoop een lage latentie hebben.
Maar het RDBMS haalt relatief sneller de gegevens uit de gegevenssets op.
-
schaalbaarheid
RDBMS biedt verticale kwantificeerbaarheid waarnaar een machine ook wordt opgeschaald. Het suggereert dat u extra bronnen of hardware zoals geheugen, hardware toevoegt aan een machine binnen het pc-cluster.
-
Gegevensverwerking
Apache Hadoop ondersteunt OLAP (Online Analytical Processing), dat wordt gebruikt bij gegevensverwerkingstechnieken. OLAP omvat vreselijk geavanceerde query's en aggregaties. de snelheid van het gegevensproces hangt af van het aantal gegevens dat vele uren kan duren. De gegevensstijl is niet-genormaliseerd met minder tabellen. OLAP gebruikt sterschema's.
-
Kosten
Hadoop zou een gratis en open aanbod van software kunnen zijn, u hoeft niet te betalen om de licentie van het softwaresysteem te kopen. Terwijl RDBMS een geautoriseerd softwaresysteem zou kunnen zijn, moet u betalen om de volledige softwaresysteemlicentie te kopen.
Conclusie - Is Hadoop een database?
De keuze voor 1 platform boven het tegenovergestelde komt helemaal neer op het gebruik van cases en behoeften die het beste bij hem passen. Hadoop kreeg voet aan de grond voor het bieden van een kwantificeerbaarheid van opslag aan de andere kant van de flexibiliteit van een te beheren RDBMS. samen zijn er veel use cases dat de sterke punten van een relatief model dus niet nodig zijn. Als u bijvoorbeeld geen ACID-transacties of OLAP-ondersteuning wilt, is de kans groot dat u Hadoop gebruikt, uw totale prijzen een beetje terugschroeft en worstelt met de krachtige (maar over het algemeen onvolwassen) opties die Hadoop Database nodig heeft levering. Terwijl enorme data verder groeien, is er geen twijfel dat deze innovatieve benaderingen - met behulp van NoSQL-gegevensontwerp en Hadoop-softwaresysteem - centraal zullen staan om bedrijven in staat te stellen hun volledige potentieel met data te benutten.
Aanbevolen artikel
Dit is een gids geweest voor Is Hadoop a Database. Hier bespreken we de toekomst van RDBMS met betrekking tot Hadoop en variaties tussen Hadoop Database en RDBMS. U kunt ook de volgende artikelen bekijken voor meer informatie:
- Is big data een database?
- Is cloud computing-virtualisatie?
- Is MongoDB Open Source
- Is MongoDB NoSQL
- Toepassingen en functies van Hadoop