Introduktion till Is Hadoop A Database:
Hadoop är inte datalagring eller relationell lagring, det används främst för att bearbeta stora mängder datalager på distribuerade servrar. Den lagrar filer i HDFS (Hadoop distribuerade filsystem) men det är inte kvalificerat som en relationsdatabas. Relativa databaser lagrar data i tabeller som beskrivs med det exakta schemat. Hadoop lagrar ostrukturerad, semistrukturerad och strukturerad data medan antika databaser kommer att lagra enbart strukturerad data. vi har en tendens att inte kunna uppdatera / modifiera data i HDFS som kan vara uttömda av en konventionell ljudenhet. Det finns element som Hive som fungerar på prime of HDFS och tillåter användare att ifrågasätta data förvara i HDFS med SQL-liknande syntax som kallas HiveQL. Den använder internt MapReduce för att inducera resultaten.
Vad är Hadoop?
När världen blir ytterligare datalagerdriven än någonsin tidigare har en betydande utmaning blivit ett sätt att hantera datalagerets explosion. gamla ramverk för datalagerhantering går för närvarande för den stora volymen av dagens datasätt. Lyckligtvis definierar ett snabbt ständigt föränderligt landskap av ny teknik, men vi har en tendens att arbeta med data i den supermassiva skalan. Hadoop-databasen är inte en sorts data, utan snarare ett programvarusystem som tillåter massiv parallell datoranvändning. Det är en möjliggörare av bundna varianter NoSQL-distribuerade databaser (som HBase), vilket kan göra det möjligt för data att utvecklas över tusentals servrar med en mycket liten minskning av prestanda.
Vad är en relationsdatabas?
Traditionellt RDBMS (relationsdatabashanteringssystem) är det vanliga för hantering under hela webben. Även om RDBMS för närvarande tros vara en sjunkande datateknologi. Medan den exakta organisationen av uppgifterna håller lagret oerhört "snyggt", är nödvändigheten av att uppgifterna är välstrukturerade verkligen en betydande börda vid extremt massiva volymer, vilket leder till prestandaförsämringar när storleken blir större. Således är RDBMS vanligtvis inte tänkt på som ett stigbart svar för att uppfylla önskemålen om "stora" data.
Vad blir framtiden för RDBMS i förhållande till Hadoop?
Hadoop utbyts inte RDBMS, det kompletterar dem bara och ger RDBMS potentialen att ta in de enorma volymerna av datalager som produceras och hantera dess urval och sanningsenhet dessutom som att ge en lagringsplattform på HDFS med en platt design som håller data under en platt design och ger ett schema för skanning och analys. enorma data är evolution, inte revolution, därför kommer Hadoop inte att ersätta RDBMS eftersom de är klokt att hantera relativa och transaktionsdata.
Vilket tillvägagångssätt är den bästa RDBMS eller Hadoop?
Allt beror. Medan fördelarna med enorma dataanalyser för att ge djupare insikter som orsakar konkurrensfördelar är verkliga, kommer dessa kanter endast att slutföras av företag som utövar tillräcklig noggrannhet för att säkerställa att offer för Hadoop för stordataanalys bäst tjänar deras önskemål. låt oss förstå om vi underlättar din enorma dataplattformjämförelse.
Variationer mellan Is Hadoop en databas och relationsdatabas:
Liksom Hadoop en databas, kan gamla RDBMS inte användas när den involverar metoden och lagrar en stor mängd data eller bara enorma data. Följande är några variationer mellan Hadoop och forntida RDBMS.
-
Datavolym
Datavolym tyder på att mängden datarering som hålls och behandlas. RDBMS fungerar högre när datamängden är låg (i Gigabyte). emellertid, när datastorleken är stor, dvs. i Terabytes och Petabytes misslyckas RDBMS inte att avstå från de erforderliga resultaten. Å andra sidan fungerar Hadoop högre när datastorleken är enorm. Det kommer helt enkelt att använda en metod och lagra en hel del datarmation ganska effektivt jämfört med standard RDBMS.
-
Arkitektur
Om vi har en tendens att påpeka designen, har Hadoop följande kärnkomponenter: HDFS (Hadoop Distribuerat filsystem), Hadoop MapReduce (en programmeringsmodell för att använda massiva datamängder) och Hadoop YARN (används för att hantera datorresurser i PC-kluster) ). Traditionella RDBMS har syraegenskaper som är atomicitet, konsistens, isolering och stabilitet.
-
genomströmning
Genomströmning antyder att hela volymen av datariseringen bearbetas under en tydlig tidsperiod så att utgången är mest. RDBMS lyckas inte uppnå bättre resultat jämfört med Apache Hadoop Framework.
-
Datavaritet
Dataval tyder vanligtvis på att typen av datorisering behandlas. det kommer att vara strukturerat, halvstrukturerat och ostrukturerat. Hadoop har flexibiliteten i en metod och lagrar all form av data oavsett om det är strukturerat, halvstrukturerat eller ostrukturerat eller inte. Även om det till stor del vill metodera en hel del ostrukturerade data.
-
Latecy Period
Hadoop har högre effekt, du kommer snabbt åtkomst till partier av enorma datauppsättningar än antika RDBMS, men du kan inte få åtkomst till en vald post från datauppsättningen hemskt snabbt. därför påstås Hadoop äga låg latens.
Men RDBMS är relativt snabbare när man hämtar data från datauppsättningarna.
-
skalbarhet
RDBMS tillhandahåller vertikal kvantifierbarhet som dessutom kallas 'Skala upp' en maskin. Det antyder att du lägger till ytterligare resurser eller hårdvara som minne, hårdvara till en maskin i PC-klustret.
-
Databehandling
Apache Hadoop stöder OLAP (Online Analytical Processing), som används i databehandlingstekniker.OLAP innebär fruktansvärda avancerade frågor och aggregeringar. dataprocessens hastighet beror på antalet datareringar som kan ta många timmar. Datastilen de-normaliseras med färre tabeller. OLAP använder stjärnscheman.
-
Kosta
Hadoop kan vara en fri och öppen leveransprogramvara för programvara, du borde inte betala för att handla licens för programvarusystemet. Medan RDBMS kan vara ett auktoriserat programvarusystem måste du betala för att handla hela programvarulicensen.
Slutsats - Är Hadoop en databas?
Valet av en plattform över motsatsen kokar hela vägen för att använda fall och behov som bäst passar den. Hadoop fick sitt fotfäste på marknaden för att ge en lagringskvantifierbarhet på bortre sidan flexibiliteten hos en RDBMS att hantera. tillsammans finns det många användningsfall där styrkorna hos en relativ modell inte är nödvändiga. Om du inte vill ha ACID-transaktioner eller OLAP-stöd, till exempel, är det troligt att du använder Hadoop, skalar tillbaka dina totala priser med en hel del och kämpar med de kraftfulla (men generellt omogna) alternativen som Hadoop-databasen behöver tillförsel. Eftersom enorma data fortsätter på väg tillväxt, är det liten fråga om att dessa innovativa metoder - med användning av NoSQL-datakonstruktion och Hadoop-programvarusystem - kommer att vara centrala för att tillåta företag att nå full potential med data.
Rekommenderad artikel
Detta har varit en guide till Is Hadoop en databas. Här diskuterar vi framtiden för RDBMS i förhållande till Hadoop och variationer mellan Hadoop databas och RDBMS. Du kan också titta på följande artiklar för att lära dig mer:
- Är Big Data en databas?
- Är Cloud Computing virtualisering?
- Är MongoDB Open Source
- Är MongoDB NoSQL
- Applikationer och funktioner för Hadoop