Verschil tussen SQL versus Hadoop
Hadoop is een big data-ecosysteem dat wordt gebruikt voor het opslaan, verwerken en mining van patronen uit data. Hadoop kan worden gebruikt voor een breed scala aan problemen. Het is een volledige technologiestapel op zichzelf. Er zijn veel extra frameworks en platforms bovenop Hadoop die een of andere technische problemen aanpakken, zoals gegevensverzameling, gegevensopslag, gegevensverwerking, logboekonderhoud, geavanceerde analyse, enz. SQL is een zoektaal die wordt gebruikt om op te slaan, te verwerken en patronen extraheren uit gegevens die zijn opgeslagen in relationele databases. Gegevens worden hier in de vorm van tabellen opgeslagen. Het werkt alleen voor gestructureerde gegevens.
Head-to-head vergelijking van SQL versus Hadoop (infographics)
Hieronder ziet u het verschil in top 17 tussen SQL en Hadoop 
Belangrijkste verschillen tussen SQL versus Hadoop
Beide SQL versus Hadoop zijn populaire keuzes in de markt; laten we enkele van de belangrijkste verschillen tussen SQL en Hadoop bespreken:
- Hierboven zagen we de belangrijkste vergelijking tussen SQL en Hadoop. Met die verklaringen kunnen we begrijpen dat deze twee unieke systemen zijn ontworpen voor specifieke behoeften en dat ze worden gebruikt voor unieke doeleinden.
- Terwijl Hadoop een breed scala aan functionaliteit en toepassingen biedt, complimenteert SQL Hadoop in meer zin dan ermee te concurreren. HIVE bijvoorbeeld, dat een onafhankelijk onderdeel van Hadoop is, lijkt sterk op SQL. Met behulp van Hive kunnen SQL-achtige syntaxis worden geschreven om gegevensmanipulaties uit te voeren, maar het ontwerp, de werking en de bedoeling van HIVE verschilt in principe van SQL.
- Het belangrijkste verschil om te begrijpen tussen de SQL versus Hadoop is dat SQL een zeer beperkt type gegevens, dat wil zeggen relationele gegevens, kan verwerken en de verwerkingssnelheid ervan erg langzaam wordt wanneer miljoenen records tegelijk moeten worden gemanipuleerd, terwijl Hadoop specifiek is ontworpen om dit aan te pakken probleem alleen.
- Er is massale ondersteuning en onderzoek gaande in Hadoop, om de andere dag blijft er een nieuwe technologiestapel in deze voortuin komen, mensen migreren van hun traditionele relationele databasesystemen naar op Hadoop gebaseerde big data-infrastructuur. Zulke vooruitgang effent alleen een beter pad voor de toekomst voor Hadoop, samen met slechts een paar nu.
Vergelijkingstabel SQL versus Hadoop
De primaire vergelijking tussen SQL versus Hadoop wordt hieronder besproken:
|
Hadoop |
SQL |
| Het kan worden gebruikt voor het opslaan, verwerken, ophalen en patroonextractie van gegevens in een breed scala aan indelingen. | Het kan alleen worden gebruikt voor opslag, verwerking, ophalen en patroonmijnen van gegevens die zijn opgeslagen in een relationele database-indeling. |
| Het werkt goed voor gestructureerde en ongestructureerde gegevens. | Het werkt alleen voor gestructureerde gegevens. |
| Het kan vele technologiestapels bevatten die elk een specifieke taak uitvoeren, zoals HDFS, AVRO, Pig, HBase etc. | SQL is een querytaal met specifieke syntaxis en een schema om dingen te omzeilen. |
| Gegevens kunnen worden opgeslagen in de vorm van sleutel / waarde-paren, tabellen, hashmap etc. | Gegevens worden alleen in de vorm van tabellen opgeslagen. |
| Het ondersteunt datastructuren van het type NoSQL, kolomvormige datastructuren enz. Zoals MongoDB | Het werkt op het eigendom van ACID. |
| Het kan worden gebruikt om loggegevens, realtime gegevens, afbeeldingen, video's, sensorgegevens en andere gegevens op te slaan en te verwerken. | Gegevensvariatie is ernstig beperkt in SQL. |
| Hadoop wordt voornamelijk gebruikt in die applicaties waar het datavolume enorm is en systemen zoals SQL niet goed kunnen presteren. | SQL kan een matige hoeveelheid gegevens opslaan. |
| INSERT, SELECT-type statements zijn erg snel in Hadoop in vergelijking met SQL | SQL-syntaxis zijn veel langzamer wanneer ze op miljoenen rijen tegelijk worden uitgevoerd. |
| Hadoop gebruikt het concept van gedistribueerde computing, past het principe van kaartreductie toe en verwerkt dus gegevens die beschikbaar zijn op meerdere systemen op meerdere locaties. | SQL-gegevensbronnen zijn meestal beschikbaar op locatie of in een cloud. Het kan dus niet profiteren van de voordelen van gedistribueerd computergebruik. |
| Op Hadoop gebaseerde systemen kunnen eenvoudig en kosteneffectief worden geschaald. Horizontaal schalen is erg goedkoop en er kunnen zoveel computers op het netwerk worden aangesloten als gewenst, dus het is schaalbaar op aanvraag. | Een extra SQL-server kopen kost een fortuin. Als een systeem onvoldoende opslagruimte heeft, moeten extra racks en servers worden gekocht en geconfigureerd, wat duur en tijdrovend is. |
| Het is zeer fouttolerant. | Het heeft een goede fouttolerantie. |
| Het maakt gebruik van grondstoffenhardware. | Het maakt gebruik van fatsoenlijke hardware. |
| Het is een gratis en open bron. | De meeste SQL-systemen hebben een licentie. |
| Geavanceerde machine learning en kunstmatige intelligentie technieken kunnen worden gebouwd met behulp van Hadoop. | Ondersteuning voor ML en AI is zeer beperkt op SQL en slechts enkele bedrijven bieden dat. |
| Met de juiste JDBC-connectoren kan Hadoop communiceren met SQL-systemen en gegevens tussendoor verplaatsen. | SQL-systemen kunnen ook gegevens lezen en schrijven naar de Hadoop-infrastructuur. |
| Cloudera, Horton werken, AWS zijn enkele van de leveranciers van Hadoop-systemen. | Microsoft, Oracle, SAP etc. zijn enkele van de bekende marktleiders in SQL-systemen. |
| Last but not least, de leercurve van Hadoop voor beginnende professionals, evenals een ervaren professional, is redelijk moeilijk. | Beginnen met SQL-systemen is zelfs voor professionals op instapniveau veel eenvoudiger. |
Conclusie - SQL versus Hadoop
SQL is meer traditioneel, terwijl Hadoop de toekomst is. Big data is een veelbelovende toekomst, maar momenteel zijn de acceptatie in de branche en het vertrouwen van de klant niet zo sterk. Het is nog te bezien hoe dominant het zal worden naarmate de tijd verstrijkt. AWS is zeker een factor om rekening mee te houden, maar toch is er veel ontwikkeling en ondersteuning nodig om van Hadoop een technologie voor de echte toekomst te maken. SQL is hier al tientallen jaren en wordt bijna overal gebruikt. Tegenwoordig is het de ruggengraat van alles wat data is. Ook in de komende toekomst zal SQL er zijn, het zal Hadoop op meer manieren complimenteren dan compleet zijn. Het leren en benutten van de voordelen van Hadoop kan veelbelovend zijn voor individuen, zowel aan het begin van hun carrière als voor degenen die al een gevestigde softwareontwikkelaar zijn, het kan ook voordelig zijn voor industrieën en organisaties die producten en oplossingen ontwikkelen in de wereld van informatietechnologie, zij moeten uiteraard overwegen om big data-stack in hun aanbod te gebruiken en uiteindelijk moeten klanten en partners ook op Hadoop gebaseerde oplossingen in hun gebouwen implementeren om er het maximale uit te halen.
Aanbevolen artikel
Dit is een gids geweest voor de belangrijkste verschillen tussen SQL en Hadoop. Hier bespreken we ook de belangrijkste verschillen tussen SQL en Hadoop met infographics en vergelijkingstabel. U kunt ook de volgende artikelen bekijken voor meer informatie
- Cloud computing versus Hadoop
- PostgreSQL versus Oracle
- Apache Spark vs Hadoop
- Spark SQL vs Prest