Разлика између ХАДООП и РДБМС

Хадооп софтверски оквир је веома добро структуиран полуструктурирани и неструктурирани подаци. Ово такође подржава разне формате података у стварном времену, као што су КСМЛ, ЈСОН и равни фајлови на бази текста. РДБМС делује ефикасно када постоји проток односа ентитета који је савршено дефинисан и због тога, схема или структура базе података може да расте и не може се управљати на други начин. тј. РДБМС добро функционише са структурираним подацима. Хадооп ће бити добар избор у окружењима када постоје потребе за великом обрадом података у којој подаци који се обрађују немају зависне односе.

Шта је Хадооп?

Хадооп је у основи софтверски оквир отвореног кода који омогућава дистрибуирано складиштење и обраду огромне количине података, тј. Биг Дата. То је систем кластера који ради као Мастер-Славе архитектура. Стога се са таквом архитектуром велики подаци могу паралелно чувати и обрађивати. Различите врсте података могу се анализирати, структурирати (таблице), неструктурирани (дневници, тијело е-поште, текст блога) и полуструктурирати (метаподаци медијских датотека, КСМЛ, ХТМЛ).

Компоненте Хадоопа

  1. ХДФС: Дистрибуирани датотечни систем Хадооп . Гоогле је објавио свој рад ГФС и на основу тога је развијен ХДФС. Каже да ће се датотеке раздвојити у блокове и сачувати у чворовима преко дистрибуиране архитектуре. Доуг Цуттинг и Иахоо! обрнуто је конструисао модел ГФС и изградио паралелни Хадооп дистрибуирани датотечни систем (ХДФС)
  2. Пређа: Још један преговарач о ресурсима користи се за заказивање послова и управља кластером. Представљен је у Хадоопу 2.
  3. Смањивање мапе: Ово је оквир који помаже Јава програмима да паралелно рачунају податке користећи пар кључ-вредност. Мапа узима улазне податке и претвара их у скуп података који се може израчунати у пару вредности кључа. Излаз Мап се троши смањењем задатка, а затим из редуктора даје жељени резултат.
  4. Хадооп Цоммон: Ове Јава библиотеке користе се за покретање Хадооп-а и користе их други Хадооп модули.

Шта је РДБМС?

РДБМС означава систем управљања релацијским базама података. То је систем база података заснован на релацијском моделу који је одредио Едгар Ф. Цодд 1970. Софтвер за управљање базама података, као што су Орацле сервер, Ми СКЛ и ИБМ ДБ2, заснован је на систему управљања релацијским базама података.

Подаци представљени у РДБМС су у облику редова или тапова. Ова табела је у основи збирка повезаних података података и састоји се од ступаца и редова. Нормализација игра пресудну улогу у РДБМС-у. Садржи групу табела, свака табела садржи примарни кључ.

Компоненте РДБМС-а

Столови

У РДБМС-у је табела запис који се чува као вертикално плус хоризонтално решеткасти облик. Састоји се од скупа поља, као што су име, адреса и производ података.

Редови

Редови у свакој табели представљају хоризонталне вредности.

Колоне

Ступци у табели су смештени хоризонтално, сваки ступац представља поље података.

Кључеви

Оне су идентификацијске ознаке за сваки ред података.

Хадооп и РДБМС имају различите концепте за чување, обраду и дохваћање података / информација. Хадооп је нов на тржишту, али РДБМС износи цца. 50 година. Како време пролази, подаци расту у експоненцијалној кривуљи као и све већим захтевима за анализом података и извештавањем.

Чување и обрада ове огромне количине података у рационалном временском року постаје од виталне важности у тренутним индустријама. РДБМС је погоднији за релацијске податке јер ради на таблицама. Главна карактеристика релацијске базе података укључује могућност употребе табела за чување података уз одржавање и спровођење одређених односа података.

Испод је инфографика између ХАДООП-а и РДБМС-а

Кључна разлика између ХАДООП и РДБМС

РДБМС добро функционише са структуираним подацима. Хадооп ће бити добар избор у окружењима када постоје потребе за великом обрадом података у којој подаци који се обрађују немају зависне односе. Када је величина података превелика за сложену обраду и складиштење или није лако дефинисати односе између података, тада је изузете информације тешко сачувати у РДБМС са кохерентним односом. Хадооп софтверски оквир је веома добро структуиран полуструктурирани и неструктурирани подаци. РДБМС технологија базе података је веома доказана, конзистентна, сазрела и високо је подржана од најбољих светских компанија. Одлично функционира са описима података као што су типови података, односи међу подацима, ограничења итд. Дакле, ово је погодније за обраду трансакција на мрежи (ОЛТП).

Каква ће бити будућност РДБМС-а у односу на Бигдата и Хадооп? Мислите ли да ће РДБМС ускоро бити укинути?

„Тренутно нема везе између РДБМС-а и Хадоопа - они ће се надопуњавати. НЕ ради се о грешци и заменама: нећемо се ослобађати РДБМС-а или МПП-а, већ ћемо уместо тога користити прави алат за прави посао - и то ће у великој мери бити вођено ценама. "- рекао је Алисдаир Андерсон на самиту у Хадооп-у .

Упоредна упоредба између ХАДООП-а и РДБМС-а

одликаРДБМСХадооп
Дата ВариетиУглавном за структуриране податке.Користи се за структуриране, полуструктуриране и неструктуриране податке
Складиштење податакаПодаци просечне величине (ГБС)Користи се за велики скуп података (Тбс и Пбс)
УпитСКЛ језикХКЛ (језик упита за кошнице)
ШемаОбавезно при писању (статичка шема)Обавезно при читању (динамичка шема)
БрзинаЧитања су брзаИ читање и писање су брзе
ТрошакЛиценцабесплатно
Користите случајОЛТП (Интернет обрада трансакција)Аналитика (аудио, видео, записници итд.), Откривање података
Дата ОбјецтсРади на релацијским столовимаРади на пару кључева / вредности
ПропусностНискаВисоко
ПрилагодљивостВертикалаХоризонтални
Профил хардвераХигх-Енд сервериРобни / услужни хардвер
ИнтегритетВисока (АЦИД)Ниска

Закључак - ХАДООП вс РДБМС

Горњим упоређивањем сазнали смо да је ХАДООП најбоља техника за руковање Биг Дата-ом у поређењу са РДБМС-ом. Из дана у дан, кориштени подаци се повећавају и стога бољи начин руковања тако огромном количином података постаје ужурбан задатак. Анализа и складиштење Биг Дата-а погоднији су само уз помоћ Хадооп еко-система него традиционални РДБМС. Хадооп је софтверски оквир отвореног кода великих размера намењен рачунару са скалабилним, дистрибуираним и интензивним подацима. Овај оквир рашчлањује велике податке на мање паралелизабилне скупове података и рукује с распоредом, пресликава сваки део на средњу вредност, поуздан је и подржава хиљаде чворова и петабајта података, који се тренутно користе у окружењу за развој, производњу и тестирање и имплементацију Опције.

Препоручени чланци:

  1. Ноде ЈС вс Јава разлике
  2. Откријте разлике Јава вс Ноде ЈС
  3. Како пробити интервју с Хадооп програмером?
  4. Хадооп вс Апацхе Спарк - Занимљиве ствари које морате знати
  5. Зашто је иновација најкритичнији аспект великих података?
  6. Желите знати о Хадооп вс Спарк

Категорија: