Differenza tra HADOOP vs RDBMS
Il lavoro del framework software Hadoop è costituito da dati semistrutturati e non strutturati molto ben strutturati. Questo supporta anche una varietà di formati di dati in tempo reale come XML, JSON e formati di file flat basati su testo. RDBMS funziona in modo efficiente quando esiste un flusso di relazioni tra entità definito in modo perfetto e, pertanto, lo schema o la struttura del database possono crescere e non essere gestiti in altro modo. vale a dire, un RDBMS funziona bene con dati strutturati. Hadoop sarà una buona scelta negli ambienti in cui vi sono esigenze per l'elaborazione di big data in cui i dati in elaborazione non hanno relazioni affidabili.
Che cos'è Hadoop?
Hadoop è fondamentalmente un framework software di infrastruttura open source che consente l'archiviazione distribuita e l'elaborazione di una grande quantità di dati, ad esempio Big Data. È un sistema cluster che funziona come architettura Master-Slave. Quindi, con tale architettura, i dati di grandi dimensioni possono essere archiviati ed elaborati in parallelo. Diversi tipi di dati possono essere analizzati, strutturati (tabelle), non strutturati (registri, corpo dell'email, testo del blog) e semi-strutturati (metadati dei file multimediali, XML, HTML).
Componenti di Hadoop
- HDFS: Hadoop Distributed File System. Google ha pubblicato il suo articolo GFS e basato su quello sviluppato da HDFS. Indica che i file verranno suddivisi in blocchi e archiviati in nodi sull'architettura distribuita. Doug Cutting e Yahoo! decodifica il modello GFS e costruzione di un Hadoop Distributed File System (HDFS) parallelo
- Filato: un altro negoziatore di risorse viene utilizzato per la pianificazione dei lavori e gestisce il cluster. È stato introdotto in Hadoop 2.
- Riduzione mappa: si tratta di un framework che consente ai programmi Java di eseguire il calcolo parallelo sui dati utilizzando una coppia chiave-valore. La mappa prende i dati di input e li converte in un set di dati che può essere calcolato nella coppia di valori chiave. L'output di Map viene consumato dall'attività di riduzione e quindi il riduttore fuori fornisce il risultato desiderato.
- Comune di Hadoop: queste librerie Java vengono utilizzate per avviare Hadoop e vengono utilizzate da altri moduli Hadoop.
Che cos'è RDBMS?
RDBMS sta per il sistema di gestione del database relazionale. È un sistema di database basato sul modello relazionale specificato da Edgar F. Codd nel 1970. I software di gestione del database come Oracle server, My SQL e IBM DB2 si basano sul sistema di gestione del database relazionale.
I dati rappresentati nell'RDBMS hanno la forma delle righe o delle tuple. Questa tabella è fondamentalmente una raccolta di oggetti dati correlati ed è composta da colonne e righe. La normalizzazione svolge un ruolo cruciale in RDBMS. Contiene il gruppo di tabelle, ogni tabella contiene la chiave primaria.
Componenti di RDBMS
tabelle
In RDBMS, una tabella è un record che viene archiviato in forma di griglia verticale più orizzontale. Comprende un insieme di campi, come il nome, l'indirizzo e il prodotto dei dati.
Righe
Le righe in ciascuna tabella rappresentano valori orizzontali.
colonne
Le colonne in una tabella sono memorizzate in orizzontale, ogni colonna rappresenta un campo di dati.
chiavi
Sono tag di identificazione per ogni riga di dati.
Hadoop e RDBMS hanno concetti diversi per l'archiviazione, l'elaborazione e il recupero dei dati / informazioni. Hadoop è nuovo sul mercato ma RDBMS è di ca. 50 anni Col passare del tempo, i dati stanno crescendo in una curva esponenziale, nonché le crescenti esigenze di analisi e reportistica dei dati.
La memorizzazione e l'elaborazione con questa enorme quantità di dati in un lasso di tempo razionale diventa vitale nelle industrie attuali. RDBMS è più adatto per i dati relazionali in quanto funziona su tabelle. La caratteristica principale del database relazionale include la possibilità di utilizzare le tabelle per l'archiviazione dei dati mantenendo e applicando determinate relazioni di dati.
Di seguito sono riportate le infografiche tra HADOOP e RDBMS
Differenza chiave tra HADOOP vs RDBMS
Un RDBMS funziona bene con dati strutturati. Hadoop sarà una buona scelta negli ambienti in cui vi sono esigenze per l'elaborazione di big data in cui i dati in elaborazione non hanno relazioni affidabili. Quando una dimensione dei dati è troppo grande per l'elaborazione e l'archiviazione complesse o non è facile definire le relazioni tra i dati, allora diventa difficile salvare le informazioni estratte in un RDBMS con una relazione coerente. Il lavoro del framework software Hadoop è costituito da dati semistrutturati e non strutturati molto ben strutturati. La tecnologia di database RDBMS è una tecnologia molto collaudata, coerente, maturata e altamente supportata dalle migliori aziende del mondo. Funziona bene con descrizioni di dati come tipi di dati, relazioni tra i dati, vincoli, ecc. Quindi, questo è più appropriato per l'elaborazione delle transazioni online (OLTP).
Quale sarà il futuro di RDBMS rispetto a Bigdata e Hadoop? Pensi che RDBMS verrà presto abolito?
“Al momento non esiste alcuna relazione tra RDBMS e Hadoop: saranno complementari. NON si tratta di rip e sostituisce: non ci sbarazzeremo di RDBMS o MPP, ma utilizzeremo invece lo strumento giusto per il lavoro giusto - e questo sarà molto guidato dal prezzo ". .
Confronto testa a testa tra HADOOP vs RDBMS
| caratteristica | RDBMS | Hadoop |
| Varietà di dati | Principalmente per i dati strutturati. | Utilizzato per dati strutturati, semi-strutturati e non strutturati |
| Archivio dati | Dati di dimensione media (GBS) | Utilizzare per set di dati di grandi dimensioni (Tbs e Pbs) |
| Interrogazione | Linguaggio SQL | HQL (Hive Query Language) |
| Schema | Richiesto in scrittura (schema statico) | Richiesto in lettura (schema dinamico) |
| Velocità | Le letture sono veloci | Sia le letture che le scritture sono veloci |
| Costo | Licenza | Gratuito |
| Caso d'uso | OLTP (elaborazione delle transazioni online) | Analisi (audio, video, registri ecc.), Individuazione dei dati |
| Oggetti dati | Funziona su tabelle relazionali | Funziona su coppia chiave / valore |
| Portata | Basso | alto |
| scalabilità | Verticale | Orizzontale |
| Profilo hardware | Server di fascia alta | Hardware merce / utilità |
| Integrità | Alto (ACIDO) | Basso |
Conclusione - HADOOP vs RDBMS
Dal confronto di cui sopra, abbiamo imparato che HADOOP è la migliore tecnica per gestire i Big Data rispetto a quella di RDBMS. Di giorno in giorno, i dati utilizzati aumentano e quindi un modo migliore di gestire una così grande quantità di dati sta diventando un compito frenetico. L'analisi e l'archiviazione dei Big Data sono utili solo con l'aiuto dell'ecosistema Hadoop rispetto al tradizionale RDBMS. Hadoop è un framework software open source su larga scala dedicato al computing scalabile, distribuito e ad alta intensità di dati. Questo framework suddivide grandi quantità di dati in insiemi di dati più piccoli parallelizzabili e gestisce la pianificazione, mappa ogni parte su un valore intermedio, tollerante ai guasti, affidabile e supporta migliaia di nodi e petabyte di dati, attualmente utilizzati nell'ambiente di sviluppo, produzione e test e implementazione opzioni.
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