Uvod v zbirko podatkov Hadoop A:
Hadoop ni shranjevanje podatkov ali relacijsko shranjevanje, ki se večinoma uporablja za obdelavo velike količine podatkovnega skladišča na porazdeljenih strežnikih. Datoteke shrani v HDFS (Hadoop porazdeljeni datotečni sistem), vendar se ne uvršča med relacijske baze podatkov. Relativne baze podatkov shranjujejo podatke v tabele, ki jih je natančno prikazal shema. Hadoop bo hranil nestrukturirane, polstrukturirane in strukturirane podatke, medtem ko bodo starodavne zbirke podatkov shranjevale izključno strukturirane podatke. ponavadi ne moremo posodabljati / spreminjati podatkov v HDFS, ki bi lahko izčrpali navadno zvočno enoto. Obstajajo elementi, kot je Hive, ki deluje na vrh HDFS in uporabnikom omogoča dvom, da se podatki hranijo v HDFS s sintakso, podobno SQL, imenovano HiveQL. Za indukcijo rezultatov uporablja interno MapReduce.
Kaj je Hadoop?
Ker svet postaja dodatna zbirka podatkov kot doslej, je pomemben izziv način za reševanje eksplozije skladišča podatkov. starodavni okviri upravljanja podatkovnih skladišč trenutno ustrezajo velikemu številu današnjih nizov podatkov. Na srečo se hitro spreminjajoča se pokrajina najnovejših tehnologij na novo definira, vendar imamo težnjo po delu s podatki v izjemno množičnem obsegu. Hadoop Database ni neke vrste podatkov, ampak je programski sistem, ki omogoča množično vzporedno računalništvo. gre za omogočanje vezanih sort NoSQL porazdeljenih baz podatkov (na primer HBase), ki lahko omogočajo, da se podatki razširijo na tisoče strežnikov z zelo malo zmanjšanja učinkovitosti.
Kaj je relacijska baza podatkov?
Tradicionalni RDBMS (sistem upravljanja relacijskih baz podatkov) je dejanski običaj za upravljanje skozi celotno spletno dobo. Čeprav se trenutno misli, da je RDBMS upadajoča podatkovna tehnologija. ker natančna organiziranost podatkov skladišče ohranja zelo „urejeno“, nujnost, da so podatki dobro strukturirani, resnično postane veliko breme pri izjemno velikem obsegu, kar vodi do zmanjšanja zmogljivosti, ko se velikost povečuje. Tako RDBMS običajno ne velja za sprejemljiv odgovor za izpolnitev potreb po "velikih" podatkih.
Kakšna bo prihodnost RDBMS v zvezi s Hadoopom?
Hadoop ne izmenjuje RDBMS, temveč jim le pohvalo in daje RDBMS možnost zaužiti ogromno količino podatkovnih skladišč, ki jih izdelujejo, ter dodatno upravlja z njihovo izbiro in resničnostjo, kot da daje platformo za shranjevanje na HDFS z ravnim dizajnom, ki podatke hrani med ravnim dizajnom in ponuja shemo za skeniranje in analitiko. ogromno podatkov je evolucija in ne revolucija, zato Hadoop ne bo nadomestil RDBMS, saj so smiselni pri upravljanju relativnih in transakcijskih podatkov.
Kateri pristop je najboljši RDBMS ali Hadoop?
Vse je odvisno. ker so prednosti ogromne analitike podatkov pri zagotavljanju globljega vpogleda, ki povzročajo konkurenčne prednosti, resnične, bodo te robove izvedla izključno podjetja, ki bodo skrbno skrbela za to, da viktimizacija Hadoop za veliko analizo podatkov najbolje ustreza njihovim željam. Dovolite nam, da zaznamo, če bomo olajšali vašo veliko primerjavo platforme podatkov.
Razlike med Is Hadoop zbirko podatkov in Relacijsko bazo podatkov:
Tako kot Hadoop Database, tudi starodavnih RDBMS ni mogoče uporabiti, ko vključuje način in shrani veliko količino podatkov ali samo ogromno podatkov. Sledi nekaj različic med Hadoopom in starodavnimi RDBMS.
-
Obseg podatkov
Obseg podatkov kaže na količino nastajanja podatkov, ki se hrani in obdeluje. RDBMS deluje višje, ko je količina obdelave podatkov majhna (v gigabajtih). Ko pa je velikost podatkov velika, tj. v terabajtih in petabajtih, RDBMS ne odstopi zahtevanih rezultatov. Hadoop deluje nasprotno, ko je velikost podatkov velika. To bo preprosto metoda in shrani veliko podatkovrlation precej učinkovito v primerjavi s standardnimi RDBMS.
-
Arhitektura
Če imamo težnjo po izpostavljanju zasnove, ima Hadoop naslednje osnovne komponente: HDFS (Hadoop Distributed File System), Hadoop MapReduce (programski model za obdelavo množičnih podatkovnih nizov) in Hadoop YARN (uporablja se za upravljanje računalniških virov v računalniških grozdih) ). Tradicionalni RDBMS imajo lastnosti kislin, ki so Atomicity, Doslednost, Osamljenost in trdnost.
-
Prepustnost
Pretočnost kaže na to, da se celotna količina obdelave podatkov obdela v izrecnem času, tako da je največ podatkov. RDBMS ne dosega boljšega rezultata v primerjavi z okvirom Apache Hadoop.
-
Raznolikost podatkov
Izbira podatkov običajno predlaga, da se obdela vrsta podatkov. bo strukturiran, polstrukturiran in nestrukturiran. Hadoop ima prilagodljivost metode in shranjuje vse oblike podatkov, ne glede na to, ali so strukturirani, polstrukturirani ali nestrukturirani ali ne. Čeprav je v veliki meri potrebno obdelati veliko nestrukturiranih podatkov.
-
Obdobje zakasnitve
Hadoop ima višji izhod, hitro boste dostopali do paketov ogromnih podatkovnih nizov kot starodavni RDBMS, vendar do izbranega zapisa iz nabora podatkov ne morete dostopati zelo hitro. zato naj bi imel Hadoop nizke zamude.
Toda RDBMS je relativno hitrejši pri pridobivanju podatkov iz podatkovnih nizov.
-
Prilagodljivost
RDBMS zagotavlja vertikalno količinsko opredelitev, ki jo v nadaljnjem besedilu stroj imenujemo kot "povečanje obsega". Predlaga, da v računalnik dodate dodatne vire ali strojno opremo, kot je pomnilnik, strojna oprema.
-
Obdelava podatkov
Apache Hadoop podpira OLAP (spletno analitično obdelavo), ki je uporabljen v tehniki obdelave podatkov.OLAP vključuje strašno napredne poizvedbe in združevanja. hitrost obdelave podatkov je odvisna od števila sestavljanja podatkov, ki lahko traja več ur. Podatkovni slog je manj normaliziran, saj ima manj tabel. OLAP uporablja zvezdniške sheme.
-
Cena
Hadoop bi bil lahko sistem brezplačnega in odprtega sistema programske opreme, tega ne bi smeli plačevati, če želite nakupovati za licenco programskega sistema. Čeprav je RDBMS lahko pooblaščeni programski sistem, morate plačati tako, da kupujete celotno licenco programskega sistema.
Zaključek - Ali je Hadoop zbirka podatkov?
Izbira 1 platforme na nasprotnem sega vse do uporabe primerov in potreb, ki jim najbolj ustrezajo. Hadoop se je uveljavil na trgu, saj je na daleč omogočil količinsko merljivost shranjevanja, prilagodljivost RDBMS. V bistvu obstaja veliko primerov uporabe, pri čemer prednosti ustreznega modela zato niso potrebne. Če na primer ne želite transakcij ACID ali podpore za OLAP, obstaja verjetnost, da boste uporabili Hadoop, precej znižali svoje skupne cene in se spopadli z močnimi (a na splošno nezreli) možnostmi, ki jih mora Hadoop Database oskrba. Ker se ogromno podatkov nadaljuje po poti rasti, je malo vprašanj, da bodo ti inovativni pristopi - z uporabo podatkovnega oblikovanja NoSQL in programskega sistema Hadoop - osrednji za to, da podjetjem omogočajo, da dosežejo polni potencial s podatki.
Priporočeni članek
To je vodnik za bazo podatkov o Is Hadoop. Tukaj razpravljamo o prihodnosti RDBMS v povezavi s Hadoopom in različicami med Hadoop Database in RDBMS. Če želite izvedeti več, si oglejte tudi naslednje članke:
- Ali je Big Data baza podatkov?
- Ali je virtualizacija računalništva v oblaku?
- Je MongoDB Open Source
- Ali je MongoDB NoSQL
- Aplikacije in značilnosti Hadoopa