Unterschied zwischen HADOOP und RDBMS
Hadoop Software Framework Arbeit ist sehr gut strukturiert, halbstrukturierte und unstrukturierte Daten. Dies unterstützt auch eine Vielzahl von Datenformaten in Echtzeit, z. B. XML-, JSON- und textbasierte Flatfile-Formate. RDBMS funktioniert effizient, wenn ein Entity-Relationship-Flow perfekt definiert ist und daher das Datenbankschema oder die Datenbankstruktur wachsen und nicht verwaltet werden kann. Das heißt, ein RDBMS funktioniert gut mit strukturierten Daten. Hadoop ist eine gute Wahl in Umgebungen, in denen große Datenmengen verarbeitet werden müssen, für die die verarbeiteten Daten keine verlässlichen Beziehungen aufweisen.
Was ist Hadoop?
Hadoop ist im Grunde ein Open-Source-Infrastruktur-Software-Framework, das die verteilte Speicherung und Verarbeitung einer großen Datenmenge (z. B. Big Data) ermöglicht. Es ist ein Clustersystem, das als Master-Slave-Architektur arbeitet. Daher können mit einer solchen Architektur große Datenmengen parallel gespeichert und verarbeitet werden. Verschiedene Arten von Daten können analysiert, strukturiert (Tabellen), unstrukturiert (Protokolle, E-Mail-Text, Blog-Text) und halbstrukturiert (Mediendateimetadaten, XML, HTML) werden.
Komponenten von Hadoop
- HDFS: Hadoop Distributed File System. Google veröffentlichte seine Zeitung GFS und entwickelte darauf basierend HDFS. Es gibt an, dass die Dateien in Blöcke aufgeteilt und in Knoten über die verteilte Architektur gespeichert werden. Doug Cutting und Yahoo! Reverse Engineered das Modell GFS und baute eine parallele Hadoop Distributed File System (HDFS)
- Garn: Ein weiterer Resource Negotiator wird für die Auftragsplanung verwendet und verwaltet den Cluster. Es wurde in Hadoop 2 eingeführt.
- Map Reduce: Dies ist ein Framework, mit dem Java-Programme die parallele Berechnung von Daten mithilfe eines Schlüssel-Wert-Paares durchführen können. Die Karte nimmt Eingabedaten auf und konvertiert sie in einen Datensatz, der im Schlüsselwertpaar berechnet werden kann. Die Ausgabe von Map wird durch eine Reduktionsaufgabe verbraucht, und dann liefert der Out-of-Reducer das gewünschte Ergebnis.
- Hadoop Common: Diese Java-Bibliotheken werden zum Starten von Hadoop verwendet und von anderen Hadoop-Modulen verwendet.
Was ist RDBMS?
RDBMS steht für das relationale Datenbankmanagementsystem. Es ist ein Datenbanksystem, das auf dem von Edgar F. Codd 1970 angegebenen relationalen Modell basiert. Die Datenbankverwaltungssoftware wie Oracle Server, My SQL und IBM DB2 basiert auf dem relationalen Datenbankverwaltungssystem.
Die im RDBMS dargestellten Daten liegen in Form von Zeilen oder Tupeln vor. Diese Tabelle ist im Grunde eine Sammlung zusammengehöriger Datenobjekte und besteht aus Spalten und Zeilen. Die Normalisierung spielt in RDBMS eine entscheidende Rolle. Es enthält die Gruppe der Tabellen, jede Tabelle enthält den Primärschlüssel.
Komponenten von RDBMS
Tabellen
In RDBMS ist eine Tabelle ein Datensatz, der als vertikales und horizontales Raster gespeichert wird. Es besteht aus einer Reihe von Feldern, z. B. Name, Adresse und Produkt der Daten.
Reihen
Die Zeilen in jeder Tabelle stellen horizontale Werte dar.
Säulen
Spalten in einer Tabelle werden horizontal gespeichert, wobei jede Spalte ein Datenfeld darstellt.
Schlüssel
Sie sind Identifikationskennzeichen für jede Datenzeile.
Hadoop und RDBMS haben unterschiedliche Konzepte zum Speichern, Verarbeiten und Abrufen der Daten / Informationen. Hadoop ist neu auf dem Markt, aber das RDBMS liegt bei rd. 50 Jahre alt. Mit der Zeit wachsen die Daten in einer exponentiellen Kurve sowie die wachsenden Anforderungen an Datenanalyse und Berichterstellung.
Das Speichern und Verarbeiten dieser riesigen Datenmenge innerhalb einer vernünftigen Zeitspanne ist in der heutigen Industrie von entscheidender Bedeutung. RDBMS eignet sich besser für relationale Daten, da es für Tabellen funktioniert. Das Hauptmerkmal der relationalen Datenbank ist die Möglichkeit, Tabellen zur Datenspeicherung zu verwenden, während bestimmte Datenbeziehungen beibehalten und erzwungen werden.
Unten finden Sie die Infografiken zwischen HADOOP und RDBMS
Hauptunterschied zwischen HADOOP und RDBMS
Ein RDBMS funktioniert gut mit strukturierten Daten. Hadoop ist eine gute Wahl in Umgebungen, in denen große Datenmengen verarbeitet werden müssen, für die die verarbeiteten Daten keine verlässlichen Beziehungen aufweisen. Wenn eine Datenmenge für eine komplexe Verarbeitung und Speicherung zu groß ist oder die Beziehungen zwischen den Daten nicht einfach zu definieren sind, wird es schwierig, die extrahierten Informationen in einem RDBMS mit einer kohärenten Beziehung zu speichern. Hadoop Software Framework Arbeit ist sehr gut strukturiert, halbstrukturierte und unstrukturierte Daten. Die RDBMS-Datenbanktechnologie ist eine sehr bewährte, konsistente, ausgereifte und von den weltbesten Unternehmen hoch unterstützte Technologie. Es funktioniert gut mit Datenbeschreibungen wie Datentypen, Beziehungen zwischen den Daten, Einschränkungen usw. Daher ist dies besser für die Online-Transaktionsverarbeitung (OLTP) geeignet.
Was wird die Zukunft von RDBMS im Vergleich zu Bigdata und Hadoop sein? Glauben Sie, dass RDBMS bald abgeschafft wird?
„Es gibt derzeit keine Beziehung zwischen dem RDBMS und Hadoop - sie werden sich ergänzen. Es geht NICHT um Rippen und Ersetzen: Wir werden RDBMS oder MPP nicht loswerden, sondern das richtige Tool für den richtigen Job verwenden - und das wird sehr stark vom Preis abhängen. “- sagte Alisdair Anderson auf einem Hadoop-Gipfel .
Head to Head Vergleich zwischen HADOOP und RDBMS
| Feature | RDBMS | Hadoop |
| Datenvielfalt | Hauptsächlich für strukturierte Daten. | Wird für strukturierte, semi-strukturierte und unstrukturierte Daten verwendet |
| Datenspeicher | Durchschnittliche Größendaten (GBS) | Verwendung für große Datenmengen (Tbs und Pbs) |
| Abfragen | SQL-Sprache | HQL (Hive Query Language) |
| Schema | Erforderlich beim Schreiben (statisches Schema) | Erforderlich beim Lesen (dynamisches Schema) |
| Geschwindigkeit | Lesevorgänge sind schnell | Sowohl Lese- als auch Schreibvorgänge sind schnell |
| Kosten | Lizenz | Kostenlos |
| Anwendungsfall | OLTP (Online-Transaktionsverarbeitung) | Analytics (Audio, Video, Protokolle usw.), Data Discovery |
| Datenobjekte | Funktioniert mit relationalen Tabellen | Funktioniert mit Schlüssel / Wert-Paaren |
| Durchsatz | Niedrig | Hoch |
| Skalierbarkeit | Vertikale | Horizontal |
| Hardware-Profil | High-End-Server | Gebrauchsgüter / Utility-Hardware |
| Integrität | Hoch (ACID) | Niedrig |
Fazit - HADOOP vs RDBMS
Durch den obigen Vergleich haben wir erfahren, dass HADOOP die beste Technik für den Umgang mit Big Data im Vergleich zu RDBMS ist. Mit jedem Tag werden mehr Daten verwendet, und daher wird es zu einer hektischen Aufgabe, eine so große Datenmenge besser zu handhaben. Die Analyse und Speicherung von Big Data ist nur mit Hilfe des Hadoop-Ökosystems praktischer als mit dem herkömmlichen RDBMS. Hadoop ist ein umfangreiches Open-Source-Software-Framework für skalierbares, verteiltes und datenintensives Computing. Dieses Framework unterteilt große Datenmengen in kleinere parallelisierbare Datensätze und verwaltet die Zeitplanung, ordnet jedes Teil einem Zwischenwert zu, ist fehlertolerant, zuverlässig und unterstützt Tausende von Knoten und Petabytes an Daten, die derzeit in der Entwicklungs-, Produktions- und Testumgebung und -implementierung verwendet werden Optionen.
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