Razlika med SQL in Hadoop
Hadoop je ekosistem z velikimi podatki, ki se uporablja za shranjevanje, obdelavo in rudarjenje vzorcev iz podatkov. Hadoop se lahko uporablja za številne težave. To je poln tehnološki nabor. Na vrhu Hadoopa je veliko dodatnih okvirov in platform, ki obravnavajo ena ali druga tehnična vprašanja, kot so zbiranje podatkov, shranjevanje podatkov, obdelava podatkov, vzdrževanje dnevnikov, napredna analitika itd. SQL je poizvedbeni jezik, ki se uporablja za shranjevanje, obdelavo in izvleče vzorce iz podatkov, shranjenih v relacijskih bazah podatkov. Podatki so tukaj shranjeni v obliki tabel. Deluje samo za strukturirane podatke.
Primerjava med različicami SQL in Hadoop (Infographics)
Spodaj je zgornjih 17 razlik med SQL in Hadoop 
Ključne razlike med SQL in Hadoop
Oba SQL vs Hadoop sta priljubljeni izbiri na trgu; pogovorimo se o nekaterih glavnih razlikah med SQL in Hadoopom:
- Zgoraj smo videli ključno primerjavo med SQL in Hadoopom. Po teh izjavah lahko razberemo, da gre za dva unikatna sistema, zasnovana za posebne potrebe in se uporabljata za edinstvene namene.
- Medtem ko Hadoop ponuja široko paleto funkcionalnosti in aplikacij, SQL pozdravlja Hadoop v večjem smislu kot pa tekmuje z njim. Na primer, HIVE, ki je neodvisna komponenta Hadoopa, je zelo podoben SQL-u. S pomočjo Hive lahko pišemo sintakse, podobne SQL, za manipuliranje s podatki, vendar se zasnova, delovanje in namen HIVE načeloma razlikujejo od SQL.
- Najpomembnejša razlika, ki jo je treba razumeti med SQL in Hadoop je, da SQL lahko upravlja zelo omejeno vrsto podatkov, tj. Relacijske podatke, njegova hitrost obdelave pa postane zelo počasna, ko je treba naenkrat manipulirati z milijoni zapisov, medtem ko je Hadoop posebej zasnovan za to. samo problem.
- V Hadoopu potekajo ogromne podpore in raziskave, vsak drugi dan pa se na tem dvorišču prihaja nov sveženj tehnologij, ljudje se selijo iz svojih tradicionalnih sistemov relacijskih baz podatkov v veliko podatkovno infrastrukturo, ki temelji na Hadoopu. Tak napredek samo Hadoopu utira svetlejšo pot prihodnosti, skupaj s katero zdaj potuje le nekaj.
Primerjalna tabela SQL v primerjavi s Hadoop
Primarna primerjava med SQL in Hadoop je opisana spodaj:
|
Hadoop |
SQL |
| Uporablja se lahko za shranjevanje, obdelavo, pridobivanje in črpanje vzorcev iz podatkov v širokem razponu formatov. | Uporablja se lahko samo za shranjevanje, obdelavo, iskanje in vzorčenje rudarjenja podatkov, shranjenih v relacijski obliki baze podatkov. |
| Dobro deluje za strukturirane in nestrukturirane podatke. | Deluje samo za strukturirane podatke. |
| Poleg tega ima na voljo veliko tehnologij, pri čemer vsak opravi določeno nalogo, kot so HDFS, AVRO, Pig, HBase itd. | SQL je poizvedovalni jezik s specifično skladnjo in shemo, s katero se lahko stvari lotevate. |
| Podatki se lahko shranijo v obliki parov ključ-vrednost, tabel, hash map itd. | Podatki so shranjeni samo v obliki tabel. |
| Podpira podatkovne strukture tipa NoSQL, stolpčne podatkovne strukture itd., Kot je MongoDB | Deluje na lastnosti ACID. |
| Uporablja se lahko za shranjevanje in obdelavo podatkov dnevnika, podatkov v realnem času, slik, video posnetkov, senzorskih podatkov in drugih raznolikih podatkov. | Raznolikost podatkov je v SQL močno omejena. |
| Hadoop se uporablja predvsem v tistih aplikacijah, kjer je obseg podatkov ogromen in sistemi, kot je SQL, ne morejo dobro delovati. | SQL lahko shrani zmerno količino podatkov. |
| INSERT, stavki tipa SELECT so v Hadoopu zelo hitri v primerjavi s SQL | Sintaksa SQL je veliko počasnejša, ko se izvaja na milijone vrstic hkrati. |
| Hadoop uporablja koncept porazdeljenega računalništva, uporablja načelo zmanjšanja zemljevidov in tako obravnava podatke, ki so na voljo v več sistemih na več lokacijah. | Viri podatkov SQL so običajno na voljo v prostoru ali v oblaku. Zato ne more izkoristiti prednosti porazdeljenega računalništva. |
| Hadoop sisteme je mogoče enostavno in stroškovno učinkovito prilagoditi. Vodoravno skaliranje je zelo poceni in toliko omrežij je možno povezati v omrežje, tako da je na zahtevo prilagodljivo. | Nakup dodatnega strežnika SQL stane bogastvo. Če v sistemu zmanjka prostora za shranjevanje, je treba kupiti dodatne nastavitve in strežnike, kar je drago in zamudno. |
| Je zelo krivdo toleranten. | Ima dobro napako. |
| Uporablja blago strojne opreme. | Uporablja strojno opremo. |
| Je brezplačen in odprt vir. | Večina sistemov SQL je licencirana. |
| S Hadoopom je mogoče graditi napredno tehniko strojnega učenja in umetne inteligence. | Podpora za ML in AI je na SQL zelo omejena in to zagotavlja le nekaj podjetij. |
| S primernimi priključki JDBC lahko Hadoop komunicira s SQL sistemi in medsebojno premika podatke. | SQL sistemi lahko tudi preberejo in zapišejo podatke v infrastrukturo Hadoop. |
| Cloudera, Horton delo, AWS so nekateri ponudniki sistemov Hadoop. | Microsoft, Oracle, SAP itd. So nekateri znani vodilni v panogi sistemov SQL. |
| Nenazadnje je krivulja Hadoopa za profesionalce v začetnem nivoju in za sezonskega strokovnjaka zmerna. | Začeti s SQL sistemi je veliko lažje tudi za strokovnjake začetnega nivoja. |
Zaključek - SQL proti Hadoopu
SQL je bolj tradicionalen, medtem ko je prihodnost Hadoop. Veliki podatki so obetavna prihodnost, trenutno pa sprejetje industrije in zaupanje strank nista tako močna. Še ni treba videti, kako prevladujoča bo postala, ko bo čas minil. AWS je zagotovo sila, s katero se moramo spoprijeti, vendar je vseeno potrebno veliko razvoja in podpore, da bo Hadoop tehnologija za resnično prihodnost. SQL je tu že desetletja in se uporablja skoraj povsod. Danes je hrbtenica vsega, kar so podatki. Tudi SQL bo v prihodnosti prisoten, Hadoop bo pohvalil na več načinov kot skupaj z njim. Učenje in izkoriščanje prednosti Hadoopa je lahko zelo obetavno za posameznike, ki začenjajo kariero, in tiste, ki so že uveljavljeni razvijalci programske opreme, lahko pa koristi tudi industriji in organizacijam, ki razvijajo izdelke in rešitve v svetu informacijske tehnologije, očitno bi morali razmisliti o uporabi velikega podatkovnega niza v svojih ponudbah, končno pa bi morali kupci in partnerji v svojih prostorih implementirati tudi rešitve, ki temeljijo na Hadoopu, da bi kar najbolje izkoristili to.
Priporočeni članek
To je vodilo za največje razlike med SQL in Hadoop. Tukaj razpravljamo tudi o ključnih razlikah med SQL in Hadoop z infografiko in primerjalno tabelo. Če želite izvedeti več, si lahko ogledate tudi naslednje članke
- Cloud Computing vs Hadoop
- PostgreSQL vs Oracle
- Apache Spark proti Hadoop
- Spark SQL vs Perst