Skillnad mellan HADOOP vs RDBMS
Hadoop-ramarbete för mjukvara är mycket välstrukturerad semistrukturerad och ostrukturerad data. Detta stöder också en mängd olika dataformat i realtid, till exempel XML, JSON och textbaserade plattfilformat. RDBMS fungerar effektivt när det finns ett flöde mellan enhetsrelationer som definieras perfekt och därför kan databasschemat eller strukturen växa och på annat sätt hanteras. dvs. en RDBMS fungerar bra med strukturerad data. Hadoop kommer att vara ett bra val i miljöer när det finns behov för stordatabehandling där de data som behandlas inte har tillförlitliga relationer.
Vad är Hadoop?
Hadoop är i grunden ett öppet källkodsprogram för infrastruktur som tillåter distribuerad lagring och bearbetning av en enorm mängd data, dvs. Big Data. Det är ett klustrsystem som fungerar som en Master-Slave Architecture. Med en sådan arkitektur kan följaktligen stora data lagras och behandlas parallellt. Olika typer av data kan analyseras, strukturerade (tabeller), ostrukturerade (loggar, e-postkropp, bloggtext) och semistrukturerade (metadata för mediefiler, XML, HTML).
Komponenter i Hadoop
- HDFS: Hadoop Distribuerat filsystem. Google publicerade sitt dokument GFS och baserade på att HDFS utvecklades. Den anger att filerna kommer att delas upp i block och lagras i noder över den distribuerade arkitekturen. Doug Cutting och Yahoo! reverse engineered modellen GFS och byggde ett parallellt Hadoop Distribuerat File System (HDFS)
- Garn: Ytterligare en resursförhandlare används för jobbplanering och hanterar klustret. Det introducerades i Hadoop 2.
- Kartminskning: Detta är ett ramverk som hjälper Java-program att göra parallellberäkning av data med hjälp av ett nyckelvärdespar. Kartan tar indata och konverterar den till en datauppsättning som kan beräknas i nyckelvärdespar. Output från Map förbrukas genom att reducera uppgiften och sedan ger reduceraren det önskade resultatet.
- Hadoop Common: Dessa Java-bibliotek används för att starta Hadoop och används av andra Hadoop-moduler.
Vad är RDBMS?
RDBMS står för det relationsdatabashanteringssystemet. Det är ett databassystem baserat på den relationsmodell som specificerades av Edgar F. Codd 1970. Databashanteringsprogramvaran som Oracle-server, My SQL och IBM DB2 är baserade på det relationella databashanteringssystemet.
Uppgifterna som representeras i RDBMS är i form av raderna eller tuple. Denna tabell är i princip en samling relaterade dataobjekt och den består av kolumner och rader. Normalisering spelar en avgörande roll i RDBMS. Den innehåller gruppen av tabellerna, varje tabell innehåller den primära nyckeln.
Komponenter i RDBMS
tabeller
I RDBMS är en tabell en post som lagras som vertikalt plus horisontellt rutnätform. Det består av en uppsättning fält, till exempel data, adress och produkt.
rader
Raderna i varje tabell representerar horisontella värden.
kolumner
Kolumner i en tabell lagras horisontellt, varje kolumn representerar ett datafält.
Keys
De är identifieringstaggar för varje rad med data.
Hadoop och RDBMS har olika koncept för lagring, bearbetning och hämtning av data / information. Hadoop är nytt på marknaden men RDBMS är ungefär. 50 år gammal. Allteftersom tiden går växer data i en exponentiell kurva samt de växande kraven på dataanalys och rapportering.
Lagring och behandling av denna enorma mängd data inom en rationell tid blir avgörande i nuvarande branscher. RDBMS är mer lämpad för relationsdata eftersom det fungerar på tabeller. Huvudfunktionen i den relationella databasen inkluderar möjligheten att använda tabeller för datalagring samtidigt som vissa dataförhållanden upprätthålls och upprätthålls.
Nedan visas Infographics Between HADOOP vs RDBMS
Nyckelskillnaden mellan HADOOP vs RDBMS
En RDBMS fungerar bra med strukturerad data. Hadoop kommer att vara ett bra val i miljöer när det finns behov för stordatabehandling där de data som behandlas inte har tillförlitliga relationer. När en datastorlek är för stor för komplex behandling och lagring eller inte lätt att definiera förhållandena mellan data, blir det svårt att spara den extraherade informationen i en RDBMS med en sammanhängande relation. Hadoop-ramarbete för mjukvara är mycket välstrukturerad semistrukturerad och ostrukturerad data. RDBMS-databasteknologi är en mycket beprövad, konsekvent, mogen och starkt stödd av världens bästa företag. Det fungerar bra med databeskrivningar som datatyper, förhållanden mellan data, begränsningar osv. Därför är detta lämpligare för online transaktionsbehandling (OLTP).
Vad kommer framtiden för RDBMS att jämföra med Bigdata och Hadoop? Tror du att RDBMS kommer att avskaffas när som helst snart?
”Det finns ingen relation mellan RDBMS och Hadoop just nu - de kommer att komplettera. Det handlar INTE om att rippa och ersätta: vi kommer inte att bli av med RDBMS eller MPP, utan istället använda rätt verktyg för rätt jobb - och det kommer mycket att drivas av pris. ”- sa Alisdair Anderson vid ett Hadoop-toppmöte .
Head to Head Jämförelse mellan HADOOP vs RDBMS
| Funktion | RDBMS | Hadoop |
| Datavaritet | Främst för strukturerad data. | Används för strukturerade, halvstrukturerade och ostrukturerade data |
| Datalagring | Medelstorleksdata (GBS) | Används för stor datamängd (Tbs och Pbs) |
| att fråga | SQL-språk | HQL (Hive Query Language) |
| schema | Krävs vid skrivning (statiskt schema) | Krävs vid läsning (dynamiskt schema) |
| Hastighet | Läsningarna är snabba | Både läser och skriver är snabba |
| Kosta | Licens | Fri |
| Användningsfall | OLTP (Online transaktion bearbetning) | Analytics (ljud, video, loggar osv.), Data Discovery |
| Dataobjekt | Fungerar på relationstabeller | Fungerar på nyckel- / värdepar |
| genomströmning | Låg | Hög |
| skalbarhet | Vertikal | Horisontell |
| Maskinvaruprofil | High-End-servrar | Varu- / verktygshårdvara |
| Integritet | Hög (ACID) | Låg |
Slutsats - HADOOP vs RDBMS
Genom ovanstående jämförelse har vi lärt oss veta att HADOOP är den bästa tekniken för att hantera Big Data jämfört med RDBMS. Som dag för dag ökar de använda uppgifterna och därför blir ett bättre sätt att hantera en så enorm mängd data en hektisk uppgift. Analys och lagring av Big Data är praktiskt endast med hjälp av Hadoop-ekosystemet än det traditionella RDBMS. Hadoop är en storskalig, öppen källkodsram som är avsedd för skalbar, distribuerad, datakrävande datoranvändning. Detta ramverk delar upp stora data i mindre parallelliserbara datauppsättningar och hanterar schemaläggning, kartlägger varje del till ett mellanvärde, feltolerant, pålitligt och stöder tusentals noder och petabyt data, som för närvarande används i utvecklings-, produktions- och testmiljö och implementering alternativ.
Rekommenderade artiklar:
- Nod JS vs Java skillnader
- Ta reda på skillnaderna Java vs Node JS
- Hur knäcker Hadoop utvecklarintervju?
- Hadoop vs Apache Spark - Intressanta saker du behöver veta
- Varför är innovation den mest kritiska aspekten av Big Data?
- Vill du veta om Hadoop vs Spark