Skillnaden mellan SQL vs Hadoop
Hadoop är ett Big Data-ekosystem som används för att lagra, bearbeta och bryta mönster från data. Hadoop kan användas för ett brett spektrum av problem. Det är en fullteknologisk stack i sig själv. Det finns många ytterligare ramar och plattformar ovanpå Hadoop som tar itu med ett eller andra tekniska problem som datainsamling, datalagring, databehandling, loggunderhåll, avancerad analys osv. SQL är ett frågespråk som används för att lagra, bearbeta och extrahera mönster från data lagrade i relationella databaser. Data lagras i form av tabeller här. Det fungerar endast för strukturerad data.
Head to Head Jämförelse av SQL vs Hadoop (Infographics)
Nedan visas topp 17 skillnaden mellan SQL vs Hadoop 
Viktiga skillnader mellan SQL vs Hadoop
Både SQL vs Hadoop är populära val på marknaden; låt oss diskutera några av de stora skillnaderna mellan SQL vs Hadoop:
- Ovanför såg vi den viktigaste jämförelsen mellan SQL och Hadoop. Genom dessa uttalanden kan vi förstå att dessa två är två unika system designade för specifika behov och att de används för unika ändamål.
- Medan Hadoop tillhandahåller ett stort utbud av funktionalitet och applikationer, kompletterar SQL Hadoop i mer mening än att konkurrera med det. Exempelvis är HIVE, som är en oberoende komponent i Hadoop, mycket lik SQL. Med hjälp av Hive kan SQL-liknande syntaxer skrivas för att göra datamanipulationer, men HIVEs design, funktion och avsikt skiljer sig från SQL i princip.
- Den viktigaste skillnaden att förstå mellan SQL vs Hadoop är att SQL kan hantera en mycket begränsad typ av data, dvs. relationella data och dess behandlingshastighet blir mycket långsam när miljoner poster ska hanteras på en gång medan Hadoop är specifikt utformad för att hantera detta bara problemet.
- Det finns massivt stöd och forskning som pågår i Hadoop, varannan dag kommer ny teknikbunt att komma in i denna trädgård, människor flyttar från sina traditionella relationella databasesystem till Hadoop-baserade big data-infrastruktur. Sådana framsteg banar bara en ljusare väg för framtiden för Hadoop tillsammans med vilken endast ett fåtal reser nu.
SQL vs Hadoop jämförelsetabell
Den primära jämförelsen mellan SQL vs Hadoop diskuteras nedan:
|
Hadoop |
SQL |
| Det kan användas för att lagra, bearbeta, hämta och extrahera mönster från data över ett brett spektrum av format. | Den kan endast användas för lagring, bearbetning, hämtning och mönsterutvinning av data som är lagrade i ett relationsdatabasformat. |
| Det fungerar bra för strukturerad och ostrukturerad data. | Det fungerar endast för strukturerad data. |
| Det kan många teknikbuntar ovanpå var och en som gör en specifik uppgift som HDFS, AVRO, Pig, HBase etc. | SQL är ett frågespråk med specifik syntax och ett schema för att komma runt saker. |
| Data kan lagras i form av nyckelvärdespar, tabeller, hashkarta etc. | Data lagras endast i form av tabeller. |
| Det stöder datastrukturer av NoSQL-typ, kolumnerade datastrukturer etc. som MongoDB | Det fungerar på ACID: s egendom. |
| Den kan användas för att lagra och bearbeta loggdata, realtidsdata, bilder, videor, sensordata och annan mängd data. | Datasorten är starkt begränsad i SQL. |
| Hadoop används främst i de applikationer där datavolymen är enorm och system som SQL inte kan fungera bra. | SQL kan lagra en måttlig datamängd. |
| INSERT, SELECT-typsatser är mycket snabba i Hadoop jämfört med SQL | SQL-syntax är mycket långsammare när de körs på miljoner rader i taget. |
| Hadoop använder begreppet distribuerad datoranvändning, tillämpar principen om kartminskning och därmed hanterar data tillgängliga på flera system på flera platser. | SQL-datakällor är vanligtvis tillgängliga på plats eller i ett moln. Således kan den inte utnyttja fördelarna med distribuerad datoranvändning. |
| Hadoop-baserade system kan enkelt och kostnadseffektivt skalas. Horisontell skalning är mycket billig och så många datorer kan anslutas till nätverket som önskat, så det är skalbart på begäran. | Att köpa en extra SQL-server kostar en förmögenhet. Om ett system slutar på lagring måste ytterligare rack och servrar köpas och konfigureras vilket är dyrt och tidskrävande. |
| Det är mycket felaktigt tolerant. | Det har bra feltolerans. |
| Den använder varuhårdvara. | Den använder anständig hårdvara. |
| Det är en fri och öppen källkod. | De flesta SQL-system är licensierade. |
| Avancerad maskininlärning och artificiell intelligens kan byggas med Hadoop. | Stöd för ML och AI är mycket begränsat på SQL och det är bara ett fåtal företag som tillhandahåller det. |
| Med hjälp av lämpliga JDBC-kontakter kan Hadoop kommunicera med SQL-system och flytta data däremellan. | SQL-system kan också läsa och skriva data till Hadoop-infrastruktur. |
| Cloudera, Horton work, AWS är några av leverantörerna av Hadoop-system. | Microsoft, Oracle, SAP etc. är några av de välkända industriledarna inom SQL-system. |
| Sist men inte minst är inlärningskurvan för Hadoop för yrkesverksamma på grundnivå, såväl som en erfaren professionell, måttligt svår. | Att börja med SQL-system är mycket enklare för även proffs på nivåer. |
Slutsats - SQL vs Hadoop
SQL är mer traditionellt medan Hadoop är framtiden. Big data är en lovande framtid, men för närvarande är branschens antagande och kundförtroende inte så starka. Det är ännu inte att se hur dominerande det kommer att bli när tiden går. AWS är verkligen en kraft att räkna med, men ändå krävs mycket utveckling och stöd för att göra Hadoop till en teknologi för den sanna framtiden. SQL har varit här i decennier och används nästan överallt. Idag är det ryggraden i allt som är data. I den kommande framtiden ska SQL vara där, det kommer att komplettera Hadoop på fler antal sätt än komplett med det. Att lära och utnyttja fördelarna med Hadoop kan vara mycket lovande för individer, både som börjar sin karriär och de som redan är en etablerad mjukvaruutvecklare, det kan också vara fördelaktigt för branscher och organisationer som utvecklar produkter och lösningar i informationsteknologivärlden, de borde naturligtvis överväga att använda Big data stack i sina erbjudanden och slutligen bör kunder och partners också implementera Hadoop-baserade lösningar i sina lokaler för att få ut mesta möjliga av det.
Rekommenderad artikel
Detta har varit en guide till de bästa skillnaderna mellan SQL och Hadoop. Här diskuterar vi också de viktigaste skillnaderna mellan SQL och Hadoop med infografik och jämförelsetabell. Du kan också titta på följande artiklar för att lära dig mer
- Cloud Computing vs Hadoop
- PostgreSQL vs Oracle
- Apache Spark vs Hadoop
- Spark SQL vs Perst