Introduzione a Is Hadoop A Database:

Hadoop non è l'archiviazione di dati o l'archiviazione relazionale, ma viene principalmente utilizzato per elaborare grandi quantità di data warehouse su server distribuiti. Memorizza i file in HDFS (file system distribuito di Hadoop) ma non si qualifica come database relazionale. I database relativi memorizzano i dati in tabelle delineate dallo schema preciso. Hadoop memorizzerà dati non strutturati, semi-strutturati e strutturati, mentre i database antichi conserveranno solo dati strutturati. tendiamo a non poter aggiornare / modificare i dati in HDFS che potrebbero esaurire un'unità audio convenzionale. Ci sono elementi come Hive che funziona in primo piano su HDFS e consente agli utenti di mettere in discussione i dati conservati in HDFS con sintassi simile a SQL denominata HiveQL. Utilizza internamente MapReduce per indurre i risultati.

Che cos'è Hadoop?

Man mano che il mondo diventa più guidato dal data warehouse che mai, una sfida significativa è diventata un modo per gestire l'esplosione del data warehouse. antichi quadri di gestione del data warehouse attualmente vanno per il grande volume dei set di dati di oggi. Fortunatamente, un panorama in rapida evoluzione delle tecnologie recenti si sta ridefinendo, tuttavia, abbiamo la tendenza a lavorare con i dati su una scala enorme. Il database Hadoop non è una sorta di dati, ma piuttosto un sistema software che consente un calcolo estremamente parallelo. è un attivatore di varietà di database distribuiti NoSQL associati (come HBase), che potrebbe consentire ai dati di svolgersi su migliaia di server con una riduzione molto ridotta delle prestazioni.

Che cos'è un database relazionale?

Il tradizionale RDBMS (sistema di gestione di database relazionali) è l'usanza corrente per la gestione durante l'era del web. Tuttavia, RDBMS è attualmente considerato una tecnologia dati in declino. mentre la precisa organizzazione dei dati mantiene il magazzino terribilmente "ordinato", la necessità che i dati siano ben strutturati diventa davvero un onere considerevole a volumi straordinariamente massicci, portando a un calo delle prestazioni con l'aumentare delle dimensioni. Pertanto, RDBMS di solito non è considerato una risposta ascendente per soddisfare i desideri di "grandi" dati.

Quale sarà il futuro di RDBMS in relazione a Hadoop?

Hadoop non viene scambiato RDBMS ma li sta semplicemente complimentando e dando a RDBMS il potenziale per ingerire gli enormi volumi di data warehouse prodotti e gestire la loro selezione e veridicità, oltre a fornire una piattaforma di archiviazione su HDFS con un design piatto che mantiene i dati durante una progettazione piatta e fornisce uno schema su scansione e analisi. i dati enormi sono evoluzione, non rivoluzione, quindi Hadoop non sostituirà RDBMS poiché sono sensibili nella gestione dei dati relativi e transazionali.

Quale approccio è il miglior RDBMS o Hadoop?

Tutto dipende. mentre i vantaggi di un'enorme analisi dei dati nel fornire approfondimenti che causano un vantaggio competitivo sono reali, tali vantaggi saranno completati esclusivamente dalle imprese che esercitano la dovuta diligenza nel garantire che la vittimizzazione di Hadoop per l'analisi di grandi dati soddisfi al meglio i propri desideri. permettici di capire se faciliteremo il tuo enorme confronto con la piattaforma dati.

Variazioni tra Is Hadoop è un database e database relazionale:

Come Hadoop un database, l'RDBMS antico non può essere utilizzato una volta che coinvolge il metodo e memorizza una quantità eccessiva di dati o solo enormi dati. Di seguito sono riportate alcune varianti tra Hadoop e RDBMS antichi.

  • Volume di dati

Il volume di dati suggerisce che la quantità di datarmation viene mantenuta ed elaborata. RDBMS funziona più in alto una volta che la quantità di datarmation è bassa (in Gigabyte). tuttavia, una volta che la dimensione dei dati è grande, ovvero in Terabyte e Petabyte, RDBMS non riesce a rinunciare ai risultati richiesti. D'altra parte, Hadoop funziona più in alto una volta che la dimensione dei dati è enorme. Sarà semplicemente un metodo e memorizzerà una grande quantità di dati in modo abbastanza efficace rispetto allo standard RDBMS.

  • Architettura

Se abbiamo la tendenza a sottolineare il design, Hadoop ha i seguenti componenti principali: HDFS (Hadoop Distributed File System), Hadoop MapReduce (un modello di programmazione per il metodo di enormi set di dati) e Hadoop YARN (utilizzato per gestire le risorse di elaborazione nei cluster di pc ). I RDBMS tradizionali possiedono proprietà ACID che sono Atomicità, Coerenza, Isolamento e Robustezza.

  • Portata

Il throughput suggerisce che l'intero volume di datarmation sia stato elaborato durante un periodo di tempo esplicito, quindi l'output è maggiore. RDBMS non riesce a ottenere un output migliore rispetto ad Apache Hadoop Framework.

  • Varietà di dati

La selezione dei dati generalmente suggerisce che il tipo di datarmation debba essere elaborato. sarà strutturato, semi-strutturato e non strutturato. Hadoop ha la flessibilità di un metodo e archivia tutte le forme di dati indipendentemente dal fatto che siano strutturati, semi-strutturati o non strutturati. Tuttavia, è in gran parte desideroso di elaborare una grande quantità di dati non strutturati.

  • Periodo di latenza

Hadoop ha un output più elevato, accederai rapidamente a lotti di enormi set di dati rispetto agli antichi RDBMS, tuttavia, non puoi accedere a un record selezionato dal set di dati terribilmente rapidamente. pertanto si presume che Hadoop abbia una bassa latenza.
Ma RDBMS è relativamente più veloce nel recupero dei dati dai set di dati.

  • scalabilità

RDBMS fornisce una quantificabilità verticale che viene anche definita "Ridimensionamento" di una macchina. Suggerisce di aggiungere risorse o hardware aggiuntivi come memoria, hardware a una macchina all'interno del cluster di pc.

  • Elaborazione dati

Apache Hadoop supporta OLAP (Online Analytical Processing), utilizzato nelle tecniche di elaborazione dei dati. OLAP prevede query e aggregazioni terribilmente avanzate. la velocità del processo dei dati dipende dal numero di dati che potrebbero richiedere molte ore. Lo stile dei dati è de-normalizzato con meno tabelle. OLAP utilizza schemi a stella.

  • Costo

Hadoop potrebbe essere un framework di sistema software di fornitura gratuito e aperto, non dovresti pagare per acquistare la licenza del sistema software. Considerando che RDBMS potrebbe essere un sistema software autorizzato, devi pagare per acquistare l'intera licenza del sistema software.

Conclusione: Hadoop è un database?

La scelta di 1 piattaforma sull'opposto si riduce fino in fondo per utilizzare i casi e le esigenze più adatte. Hadoop si è affermato sul mercato per fornire una quantificabilità dello storage sul lato opposto rispetto alla flessibilità di un RDBMS da gestire. congiuntamente ci sono molti casi d'uso in cui i punti di forza di un modello relativo non sono quindi necessari. Se non desideri transazioni ACID o supporto OLAP, ad esempio, è probabile che utilizzerai Hadoop, ridimensionerai un po 'i tuoi prezzi totali e affronterai le potenti (ma generalmente immature) opzioni che Hadoop Database deve fornitura. Mentre i dati enormi continuano lungo il suo percorso di crescita, non c'è dubbio che questi approcci innovativi - utilizzando NoSQL data design e il sistema software Hadoop - saranno fondamentali per consentire alle aziende di raggiungere il pieno potenziale con i dati.

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Questa è stata una guida a Is Hadoop a Database. Qui discutiamo il futuro di RDBMS in relazione a Hadoop e le variazioni tra Hadoop Database e RDBMS. Puoi anche consultare i seguenti articoli per saperne di più:

  1. I Big Data sono un database?
  2. Il cloud computing è virtualizzazione?
  3. MongoDB è Open Source
  4. MongoDB è NoSQL
  5. Applicazioni e caratteristiche di Hadoop

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Big Data