Differenza tra SQL vs Hadoop
Hadoop è un ecosistema di big data utilizzato per l'archiviazione, l'elaborazione e il mining di modelli dai dati. Hadoop può essere utilizzato per una vasta gamma di problemi. È una pila di tecnologia completa in sé. Ci sono molti framework e piattaforme aggiuntivi su Hadoop che affrontano l'uno o l'altro problemi tecnici come raccolta dati, archiviazione dati, elaborazione dati, manutenzione log, analisi avanzata, ecc. SQL è un linguaggio di query che viene utilizzato per archiviare, elaborare e estrarre i pattern dai dati memorizzati nei database relazionali. I dati sono memorizzati sotto forma di tabelle qui. Funziona solo per dati strutturati.
Confronto diretto tra SQL e Hadoop (infografica)
Di seguito è la principale differenza 17 tra SQL vs Hadoop 
Differenze chiave tra SQL e Hadoop
Sia SQL che Hadoop sono scelte popolari sul mercato; parliamo di alcune delle principali differenze tra SQL e Hadoop:
- Sopra, abbiamo visto il confronto chiave tra SQL e Hadoop. Con queste affermazioni, possiamo capire che questi due sono due sistemi unici progettati per esigenze specifiche e sono utilizzati per scopi unici.
- Mentre Hadoop offre una vasta gamma di funzionalità e applicazioni, SQL complimenta Hadoop in un senso più che in competizione con esso. Ad esempio, HIVE che è un componente indipendente di Hadoop è molto simile a SQL. Usando Hive, è possibile scrivere sintassi simili a SQL per eseguire manipolazioni dei dati, ma il design, il funzionamento e l'intento di HIVE sono diversi in linea di principio da SQL.
- La differenza più importante da comprendere tra SQL vs Hadoop è che SQL è in grado di gestire un tipo di dati molto limitato, ovvero i dati relazionali e la sua velocità di elaborazione diventa molto lenta quando milioni di record devono essere manipolati contemporaneamente mentre Hadoop è progettato specificamente per affrontare questo solo problema.
- C'è un enorme supporto e ricerca in corso in Hadoop, ogni giorno nuovi stack tecnologici continuano ad arrivare in questo cortile, le persone stanno migrando dai loro tradizionali sistemi di database relazionali verso l'infrastruttura di big data basata su Hadoop. Tali progressi aprono solo un percorso più luminoso per il futuro di Hadoop insieme al quale solo pochi stanno viaggiando ora.
Tabella di confronto SQL vs Hadoop
Il confronto principale tra SQL vs Hadoop è discusso di seguito:
|
Hadoop |
SQL |
| Può essere utilizzato per l'archiviazione, l'elaborazione, il recupero e l'estrazione di modelli dai dati in un'ampia gamma di formati. | Può essere utilizzato per l'archiviazione, l'elaborazione, il recupero e il mining di dati dei dati archiviati solo in un formato di database relazionale. |
| Funziona bene con dati strutturati e non strutturati. | Funziona solo per dati strutturati. |
| Può sovrapporre molte tecnologie ognuna delle quali esegue un'attività specifica come HDFS, AVRO, Pig, HBase ecc. | SQL è un linguaggio di query con sintassi specifica e uno schema per aggirare le cose. |
| I dati possono essere memorizzati sotto forma di coppie chiave-valore, tabelle, mappa hash ecc. | I dati vengono archiviati solo sotto forma di tabelle. |
| Supporta strutture di dati di tipo NoSQL, strutture di dati colonnari ecc. Come MongoDB | Funziona sulla proprietà di ACID. |
| Può essere utilizzato per archiviare ed elaborare dati di registro, dati in tempo reale, immagini, video, dati del sensore e altre varietà di dati. | La varietà di dati è severamente limitata in SQL. |
| Hadoop viene utilizzato principalmente in quelle applicazioni in cui il volume di dati è enorme e i sistemi come SQL non possono funzionare bene. | SQL può archiviare un volume moderato di dati. |
| Le istruzioni di tipo INSERT, SELECT sono molto veloci in Hadoop rispetto a SQL | La sintassi SQL è molto più lenta se eseguita su milioni di righe alla volta. |
| Hadoop utilizza il concetto di calcolo distribuito, applica il principio di riduzione della mappa e quindi gestisce i dati disponibili su più sistemi in più posizioni. | Le origini dati SQL sono generalmente disponibili on-premise o su cloud. Pertanto non può sfruttare i vantaggi del calcolo distribuito. |
| I sistemi basati su Hadoop possono essere ridimensionati facilmente ed economicamente. Il ridimensionamento orizzontale è molto economico e tutti i computer possono essere collegati alla rete come desiderato, quindi è scalabile su richiesta. | L'acquisto di un server SQL aggiuntivo costa una fortuna. Se un sistema esaurisce la memoria, è necessario acquistare e configurare ulteriori rack e server, il che è costoso e richiede tempo. |
| È altamente tollerante ai guasti. | Ha una buona tolleranza ai guasti. |
| Usa l'hardware delle materie prime. | Utilizza hardware di proprietà. |
| È un open source gratuito. | La maggior parte dei sistemi SQL ha una licenza. |
| Hadoop può sviluppare tecniche avanzate di machine learning e intelligenza artificiale. | Il supporto per ML e AI è fortemente limitato su SQL e solo poche aziende lo forniscono. |
| Utilizzando appropriati connettori JDBC, Hadoop può comunicare con i sistemi SQL e spostare i dati tra di loro. | I sistemi SQL possono anche leggere e scrivere dati nell'infrastruttura Hadoop. |
| Cloudera, Horton work, AWS sono alcuni dei fornitori di sistemi Hadoop. | Microsoft, Oracle, SAP ecc. Sono alcuni dei leader del settore ben noti nei sistemi SQL. |
| Ultimo ma non meno importante, la curva di apprendimento di Hadoop per i professionisti entry-level, oltre che per un professionista esperto, è moderatamente difficile. | Iniziare con i sistemi SQL è molto più semplice anche per i professionisti entry-level. |
Conclusione - SQL vs Hadoop
SQL è più tradizionale mentre Hadoop è il futuro. I big data sono un futuro promettente, ma attualmente l'adozione del settore e la fiducia dei clienti non sono così forti. Si deve ancora vedere come diventerà dominante col passare del tempo. AWS è certamente una forza con cui fare i conti, ma sono ancora necessari molto sviluppo e supporto per rendere Hadoop una tecnologia per il vero futuro. SQL è qui da decenni ed è usato quasi ovunque. Oggi è la spina dorsale di tutto ciò che è dato. Anche nel prossimo futuro, SQL ci sarà, complimenterà Hadoop in un numero maggiore di modi che completarlo. L'apprendimento e lo sfruttamento dei vantaggi di Hadoop può essere molto promettente per gli individui, sia che stanno iniziando la loro carriera sia per quelli che sono già sviluppatori di software affermati, può anche essere utile per le industrie e le organizzazioni che sviluppano prodotti e soluzioni nel mondo dell'informatica, hanno dovrebbe ovviamente considerare l'utilizzo dello stack di Big Data nelle loro offerte e infine clienti e partner dovrebbero anche implementare soluzioni basate su Hadoop nelle loro sedi per ottenere il massimo da esso.
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