Einführung in Is Hadoop A Database:

Hadoop ist kein Datenspeicher oder relationaler Speicher, sondern wird hauptsächlich zum Verarbeiten großer Mengen von Data Warehouse auf verteilten Servern verwendet. Es speichert Dateien in HDFS (Hadoop Distributed File System), qualifiziert sich jedoch nicht als relationale Datenbank. Relative Datenbanken speichern Daten in Tabellen, die durch das genaue Schema gekennzeichnet sind. Hadoop speichert unstrukturierte, halbstrukturierte und strukturierte Daten, während alte Datenbanken nur strukturierte Daten speichern. Es besteht die Tendenz, dass Daten in HDFS nicht aktualisiert / geändert werden können, da eine konventionelle Soundeinheit möglicherweise erschöpft ist. Es gibt Elemente wie Hive, die mit Prime von HDFS arbeiten und es Benutzern ermöglichen, Daten in HDFS mit einer SQL-ähnlichen Syntax, die als HiveQL bezeichnet wird, zu hinterfragen. MapReduce wird intern verwendet, um die Ergebnisse zu induzieren.

Was ist Hadoop?

Da die Welt mehr als je zuvor vom Data Warehouse gesteuert wird, ist es eine große Herausforderung, die Explosion des Data Warehouse in den Griff zu bekommen. In alten Frameworks der Data-Warehouse-Verwaltung wird derzeit das große Volumen der heutigen Datensätze verwendet. Glücklicherweise definiert sich eine sich schnell ändernde Landschaft neuester Technologien neu. Wir tendieren jedoch dazu, mit Daten im supermassiven Maßstab zu arbeiten. Die Hadoop-Datenbank ist keine Art von Daten, sondern ein Softwaresystem, das massiv paralleles Rechnen ermöglicht. Es ist ein Enabler gebundener NoSQL-verteilter Datenbanken (wie HBase), mit dem sich Daten auf Tausenden von Servern mit nur geringfügiger Leistungseinbuße entfalten können.

Was ist eine relationale Datenbank?

Herkömmliches RDBMS (relationales Datenbankverwaltungssystem) ist das derzeit übliche Verwaltungsverfahren im gesamten Zeitalter des Webs. RDBMS wird derzeit als rückläufige Datentechnologie angesehen. Während die genaue Organisation der Daten das Lager schrecklich „ordentlich“ hält, wird die Notwendigkeit, die Daten gut zu strukturieren, bei außerordentlich großen Volumina zu einer erheblichen Belastung, die mit zunehmender Größe zu Leistungseinbußen führt. Daher wird RDBMS normalerweise nicht als aufsteigende Antwort angesehen, um die Anforderungen von 'Big Data' zu erfüllen.

Was wird die Zukunft von RDBMS in Bezug auf Hadoop sein?

Hadoop ist kein ausgetauschtes RDBMS. Es ergänzt sie lediglich und gibt RDBMS das Potenzial, die enormen Mengen des produzierten Data Warehouse aufzunehmen und ihre Auswahl und Wahrhaftigkeit zu verwalten. Außerdem bietet Hadoop eine Speicherplattform auf HDFS mit einem flachen Design, das Daten während eines flachen Designs aufbewahrt und bietet ein Schema für Scan und Analyse. Riesige Datenmengen sind Evolution und keine Revolution. Daher ersetzt Hadoop RDBMS nicht, da sie bei der Verwaltung von relativen und Transaktionsdaten sinnvoll sind.

Welcher Ansatz ist das beste RDBMS oder Hadoop?

Das hängt alles davon ab. Während die Vorteile einer umfassenden Datenanalyse für tiefere Einblicke, die einen Wettbewerbsvorteil bewirken, real sind, werden diese Vorteile nur von Unternehmen erzielt, die mit gebührender Sorgfalt sicherstellen, dass die Viktimisierung von Hadoop für die Analyse großer Datenmengen ihren Wünschen am besten entspricht. Lassen Sie uns wissen, ob wir Ihnen einen umfassenden Vergleich Ihrer Datenplattformen ermöglichen.

Variationen zwischen Is Hadoop a Database und Relational Database:

Wie bei Hadoop a Database kann auch das alte RDBMS nicht verwendet werden, wenn es eine Methode enthält und eine übergroße Datenmenge oder nur große Datenmengen speichert. Im Folgenden sind einige Variationen zwischen Hadoop und alten RDBMS aufgeführt.

  • Datenvolumen

Das Datenvolumen lässt darauf schließen, dass die Datenmenge gespeichert und verarbeitet wird. RDBMS arbeitet höher, sobald die Datenmenge niedrig ist (in Gigabyte). Sobald die Datengröße jedoch groß ist, dh in Terabyte und Petabyte, gibt RDBMS die erforderlichen Ergebnisse nicht mehr weiter. Auf der anderen Seite arbeitet Hadoop höher, sobald die Datenmenge sehr groß ist. Es ist einfach eine Methode, die im Vergleich zum Standard-RDBMS eine Menge Daten speichert.

  • Die Architektur

Wenn wir auf das Design hinweisen möchten, hat Hadoop die folgenden Kernkomponenten: HDFS (Hadoop Distributed File System), Hadoop MapReduce (ein Programmiermodell zur Methode großer Datenmengen) und Hadoop YARN (zur Verwaltung von Rechenressourcen in PC-Clustern) ). Herkömmliche RDBMS verfügen über die ACID-Eigenschaften Atomicity, Consistency, Isolation und Robustheit.

  • Durchsatz

Der Durchsatz legt nahe, dass die gesamte Datenmenge während eines bestimmten Zeitraums verarbeitet wird, sodass die Ausgabe am besten ist. RDBMS erzielt im Vergleich zum Apache Hadoop Framework keine bessere Ausgabe.

  • Datenvielfalt

Die Datenauswahl schlägt normalerweise vor, dass die Art der Datenübertragung verarbeitet wird. es wird strukturiert, halbstrukturiert und unstrukturiert sein. Hadoop verfügt über die Flexibilität einer Methode und speichert alle Arten von Daten, unabhängig davon, ob sie strukturiert, halbstrukturiert oder unstrukturiert sind. Es wird jedoch größtenteils versucht, viele unstrukturierte Daten zu verarbeiten.

  • Latenzzeit

Hadoop hat eine höhere Ausgabe, Sie können schnell auf Stapel mit enormen Datenmengen zugreifen als auf altes RDBMS. Sie können jedoch nicht sehr schnell auf einen ausgewählten Datensatz aus der Datenmenge zugreifen. deshalb soll hadoop eine geringe latenz besitzen.
Das RDBMS ruft die Daten jedoch relativ schnell aus den Datensätzen ab.

  • Skalierbarkeit

RDBMS bietet vertikale Quantifizierbarkeit, die auch als "Scaling Up" einer Maschine bezeichnet wird. Es wird empfohlen, einem Computer im PC-Cluster zusätzliche Ressourcen oder Hardware wie Speicher oder Hardware hinzuzufügen.

  • Datenverarbeitung

Apache Hadoop unterstützt OLAP (Online Analytical Processing), das in Datenverarbeitungstechniken eingesetzt wird. OLAP umfasst äußerst fortgeschrittene Abfragen und Aggregationen. Die Geschwindigkeit der Datenverarbeitung hängt von der Anzahl der Datenübertragungen ab, die viele Stunden dauern können. Der Datenstil ist mit weniger Tabellen de-normalisiert. OLAP verwendet Sternschemata.

  • Kosten

Hadoop könnte ein freies und offenes Software-System-Framework sein, das Sie nicht bezahlen müssen, um die Lizenz des Software-Systems zu erwerben. Während RDBMS ein autorisiertes Softwaresystem sein könnte, müssen Sie bezahlen, um die gesamte Lizenz für das Softwaresystem zu erwerben.

Fazit - Ist Hadoop eine Datenbank?

Die Wahl einer Plattform gegenüber der anderen ist entscheidend, um die Fälle zu nutzen und die Anforderungen zu erfüllen, die am besten dazu passen. Hadoop hat sich auf dem Markt etabliert, um eine Speicherquantifizierbarkeit zu bieten, die weit entfernt von der Flexibilität eines RDBMS zur Verwaltung liegt. Gemeinsam gibt es viele Anwendungsfälle, in denen die Stärken eines relativen Modells nicht erforderlich sind. Wenn Sie beispielsweise keine ACID-Transaktionen oder OLAP-Unterstützung wünschen, können Sie Hadoop wahrscheinlich verwenden, Ihre Gesamtpreise um einiges reduzieren und sich mit den leistungsstarken (aber im Allgemeinen unausgereiften) Optionen auseinandersetzen, die Hadoop Database benötigt liefern. Angesichts des anhaltenden Wachstums riesiger Datenmengen steht außer Frage, dass diese innovativen Ansätze, bei denen NoSQL-Datendesign und das Hadoop-Softwaresystem zum Einsatz kommen, von zentraler Bedeutung sind, damit Unternehmen das volle Potenzial mit Daten ausschöpfen können.

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Dies war eine Anleitung zu Is Hadoop a Database. Hier diskutieren wir die Zukunft von RDBMS in Bezug auf Hadoop und Variationen zwischen Hadoop-Datenbank und RDBMS. Sie können auch die folgenden Artikel lesen, um mehr zu erfahren:

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