Разлика између Хадоопа и СКЛ-а
Огромни подаци прикупљени сваке секунде путем друштвених медија попут Фацебоока, Твиттера и Инстаграма, отворили су пут развоју Хадооп / Биг Дата Екосистема. Израз "3В" који се односи на јачину, брзину и истинитост дефинише важност Хадоопа за руковање стриминг подацима. Данас се подаци генеришу из више извора који су потребни за интегрирање у различите сврхе попут извјештавања, анализе података и истраживања и за централизирано чување података. Када то радимо, појављују се бројна питања са традиционалним приступима попут простора, приступа, интегритета, структуре и ширине опсега. Да би се носио са свим тим проблемима, Хадооп пружа оквир који омогућава обрадбу података огромних величина, лаган приступ, велику доступност и динамичко учитавање података. Има оквир дистрибуираног датотечног система (ХДФС) за складиштење података и уграђени процесор упита који се назива „Смањивање мапе“ за анализу и обраду података похрањених у ХДФС.
Упоређивање Хадооп Вс СКЛ-а
Испод је топ 6 разлике између Хадооп Вс СКЛ-а
Кључне разлике између Хадооп Вс СКЛ
Испод је разлика између Хадоопа и СКЛ-а
- Шема на ВРИТЕ ВС ПРОЧИТАЈТЕ
Генерално, у традиционалној бази података, током учитавања / миграције података из једне у другу базу, она следи шему приступа писању. Због тога се процес учитавања података узбуђује / прекида и резултира одбацивањем записа због разлике у структури изворне и циљне табеле, док су у систему Хадооп сви подаци похрањени у ХДФС и подаци су централизовани.
Хадооп оквир се углавном користи за процес анализе података. Стога подржава све три категорије података, тј. Структуриране, полуструктуриране и неструктуриране податке и омогућава шему о приступу читања.
- Структурирани подаци имају одређени формат. г .: КСМЛ датотека.
- Подаци Семи Структуре су лабавији; Можда нема / нема шему. г .: табела
- Неструктурирани подаци немају одређену структуру или шему. Нпр .: обичан текст или слика.
Хадооп ефикасно ради са неструктуираним подацима јер има могућност интерпретације података током времена обраде.
| Приступ | Предност | Недостатак |
| Схема он Врите | · Унапред дефинисане структуре
· Брже читање. Нпр .: традиционални РДБМС. | Споро учитавање података
Хигх Латенци |
| Шема на читању | · Динамичка структура
· Брзо писање и читање. Нпр: Хадооп | Брзо учитавање података
Мало кашњење |
Табела : Шема на ВРИТЕ ВС шеми на РЕАД.
- СЦАЛАБИЛНОСТ И ТРОШКОВИ
Хадооп Фрамеворк дизајниран је за обраду велике количине података. Кад год се повећава величина података, низ додатних ресурса попут чвора података може се додати кластеру врло лако од традиционалног приступа додјели статичке меморије. Вријеме и прорачун су релативно врло мањи за њихову имплементацију, а Хадооп пружа Лоцалити података тамо гдје се подаци стављају на располагање у чвору који је извршио задатак.
- НЕУСПРОДАНОСТ
У традиционалном РДБМС-у, када се подаци изгубе због корупције или било ког мрежног проблема, потребно је више времена, трошкова и ресурса да бисте вратили изгубљене податке. Али, Хадооп има механизам где подаци имају најмање три нивоа фактора репликације за податке који су смештени у ХДФС. Ако један од чворова података који садрже податке не успије, подаци се могу лако извући из других чворова података с великом доступношћу података. Због тога подаци лако постају доступни кориснику без обзира на квар.
- ФУНКЦИОНАЛНО ПРОГРАМИРАЊЕ
Хадооп подржава писање функционалног програма на језицима као што су јава, скала и питхон. За сваку апликацију која захтева било какву додатну функционалност може се имплементирати регистрацијом УДФ - кориснички дефинисаних функција у ХДФС. У РДБМС-у не постоји могућност писања УДФ-а и то повећава сложеност писања СКЛ-а. Штавише, подацима похрањеним у ХДФС-у може приступити сав екосистем Хадоопа, попут кошница, свиња, скооп-а и ХБасе-а. Дакле, ако је УДФ написан, може га користити било која од горе наведених апликација. Повећава перформансе и подржавање система.
- ОПТИМИЗАЦИЈА
Хадооп похрањује податке у ХДФС и обрађује иако смањује мапу огромним техникама оптимизације. Најпопуларније технике за руковање подацима су партиционирање и спајање спремљених података. Партиционирање је приступ за чување података у ХДФС дељењем података на основу ступца који се спомиње за партиционирање. Када се подаци убризгавају или учитају у ХДФС, он идентифицира ступац партиције и гура их у дотични директориј партиција. Дакле, упит добива скуп резултата тако што директно преузима податке из партиционираног директорија. Ово смањује скенирање целе таблице, побољшава време одзива и избегава кашњење.
Други приступ се зове Буцкетинг података. То омогућава аналитичару да лако дистрибуира податке међу чворовима података. Сви чворови ће имати једнак број дистрибуираних података. Ступац за бушење је изабран на такав начин да има најмањи број кардиналности.
Ови приступи нису доступни у традиционалној методи СКЛ-а.
- ТИП ПОДАТАКА
У традиционалном приступу, подржани тип података је врло ограничен. Подржава само структуриране податке. Због тога ће за чишћење и форматирање самих схема података бити потребно више времена. Али, Хадооп подржава сложене типове података попут Арраи, Струцт и Мап. Ово охрабрује употребу различитих врста скупова података који ће се користити за учитавање података. За Ек: КСМЛ подаци се могу учитати дефинирањем података с КСМЛ елементима који садрже сложени тип података.
- САСТАВ ПОДАТАКА
Постоји много мање уграђених техника компресије за традиционални систем база података. Али за Хадооп оквир постоје многе технике компресије попут гзиб, бзип2, ЛЗО и снаппи. Подразумевани режим компресије је ЛЗ4. Чак се и таблице могу компримовати коришћењем техника компресије попут паркета, ОРЦ. Технике компресије помажу у томе да таблице заузимају врло мање простора повећавају пропусност и брже извршавање упита.
Табела упоређивања Хадооп Вс СКЛ
| Карактеристике | Традиционални СКЛ | Хадооп |
| Величина података | Гигабитес | Петабитес |
| Приступ | Интерацтиве & Батцх | Батцх |
| Ажурирања | Читање и писање - више пута | Пишите једном, прочитајте више пута |
| Структура | Статичка шема | Динамичка шема |
| Интегритет | Високо | Ниска |
| Скалирање | Нелинеарно | Линеарно |
Табела : Поређење традиционалног Хадоопа и СКЛ оквира.
Закључак - Хадооп Вс СКЛ
Све у свему, Хадооп је корак испред традиционалног СКЛ-а у погледу трошкова, времена, перформанси, поузданости, подржаности и доступности података врло великој корисничкој групи. Да би ефикасно обрадио огромну количину података генерисаних сваког дана, Хадооп оквир помаже у правовременом снимању, складиштењу, обради, филтрирању и коначно складиштење у њему на централизованом месту.
Препоручени чланак
- Хадооп вс кошница - сазнајте најбоље разлике
- Научите 10 корисних разлика између Хадоопа и Редсхифта
- ХАДООП вс РДБМС | Знајте 12 корисних разлика
- Апацхе Хадооп вс Апацхе Спарк | Топ 10 упоређивања које морате знати!
- Хадооп вс Спарк: Функције