Unterschied zwischen SQL und Hadoop
Hadoop ist ein Big-Data-Ökosystem, das zum Speichern, Verarbeiten und Mining von Mustern aus Daten verwendet wird. Hadoop kann für eine Vielzahl von Problemen eingesetzt werden. Es ist ein voller Technologie-Stack für sich. Neben Hadoop gibt es viele weitere Frameworks und Plattformen, die sich mit den einen oder anderen technischen Problemen wie Datenerfassung, Datenspeicherung, Datenverarbeitung, Protokollpflege, erweiterten Analysen usw. befassen. SQL ist eine Abfragesprache, die zum Speichern, Verarbeiten und Bearbeiten von Daten verwendet wird Muster aus Daten extrahieren, die in relationalen Datenbanken gespeichert sind. Daten werden hier in Form von Tabellen gespeichert. Es funktioniert nur für strukturierte Daten.
Head to Head Vergleich von Hadoop vs SQL (Infografiken)
Unten sehen Sie den 17 größten Unterschied zwischen SQL und Hadoop 
Hauptunterschiede zwischen SQL und Hadoop
Sowohl SQL als auch Hadoop sind beliebte Optionen auf dem Markt. Lassen Sie uns einige der wichtigsten Unterschiede zwischen SQL und Hadoop diskutieren:
- Oben haben wir den Schlüsselvergleich zwischen SQL und Hadoop gesehen. Aus diesen Aussagen geht hervor, dass es sich bei diesen beiden Systemen um zwei einzigartige Systeme handelt, die für bestimmte Anforderungen entwickelt wurden und für bestimmte Zwecke verwendet werden.
- Während Hadoop eine breite Palette an Funktionen und Anwendungen bietet, ergänzt SQL Hadoop in mehr Sinn als im Wettbewerb. Beispielsweise ist HIVE, eine unabhängige Komponente von Hadoop, SQL sehr ähnlich. Mit Hive können SQL-ähnliche Syntaxen für Datenmanipulationen geschrieben werden, aber das Design, die Funktionsweise und die Absicht von HIVE unterscheiden sich im Prinzip von SQL.
- Der wichtigste Unterschied zwischen SQL und Hadoop ist, dass SQL einen sehr begrenzten Datentyp verarbeiten kann, dh relationale Daten, und dass die Verarbeitungsgeschwindigkeit sehr langsam wird, wenn Millionen von Datensätzen gleichzeitig bearbeitet werden sollen, während Hadoop speziell dafür entwickelt wurde Problem nur.
- Hadoop wird massiv unterstützt und recherchiert. Jeden zweiten Tag kommen neue Technologiepakete auf den Markt. Die Leute migrieren von ihren traditionellen relationalen Datenbanksystemen zu einer auf Hadoop basierenden Big-Data-Infrastruktur. Solche Fortschritte ebnen Hadoop nur einen besseren Weg in die Zukunft, mit dem sich nur wenige auf den Weg machen.
SQL vs Hadoop Vergleichstabelle
Der primäre Vergleich zwischen SQL und Hadoop wird nachfolgend erläutert:
|
Hadoop |
SQL |
| Es kann zum Speichern, Verarbeiten, Abrufen und Extrahieren von Mustern aus Daten in einer Vielzahl von Formaten verwendet werden. | Es kann nur zum Speichern, Verarbeiten, Abrufen und Pattern-Mining von Daten verwendet werden, die in einem relationalen Datenbankformat gespeichert sind. |
| Es funktioniert gut für strukturierte und unstrukturierte Daten. | Es funktioniert nur für strukturierte Daten. |
| Es können viele Technologie-Stacks darauf gestapelt werden, die jeweils eine bestimmte Aufgabe wie HDFS, AVRO, Pig, HBase usw. ausführen. | SQL ist eine Abfragesprache mit einer bestimmten Syntax und einem Schema, um mit Dingen umzugehen. |
| Daten können in Form von Schlüssel-Wert-Paaren, Tabellen, Hash-Maps usw. gespeichert werden. | Daten werden nur in Form von Tabellen gespeichert. |
| Es unterstützt NoSQL-Datenstrukturen, Spalten-Datenstrukturen usw. wie MongoDB | Es funktioniert auf dem Grundstück von ACID. |
| Es kann zum Speichern und Verarbeiten von Protokolldaten, Echtzeitdaten, Bildern, Videos, Sensordaten und anderen Arten von Daten verwendet werden. | Die Datenvielfalt ist in SQL stark eingeschränkt. |
| Hadoop wird hauptsächlich in Anwendungen verwendet, in denen das Datenvolumen sehr groß ist und Systeme wie SQL keine gute Leistung erbringen. | SQL kann ein moderates Datenvolumen speichern. |
| Anweisungen vom Typ INSERT, SELECT sind in Hadoop im Vergleich zu SQL sehr schnell | SQL-Syntax ist viel langsamer, wenn sie in Millionen von Zeilen gleichzeitig ausgeführt wird. |
| Hadoop nutzt das Konzept des Distributed Computing, wendet das Prinzip der Kartenreduzierung an und verarbeitet damit Daten, die auf mehreren Systemen an mehreren Standorten verfügbar sind. | SQL-Datenquellen sind normalerweise lokal oder in einer Cloud verfügbar. Daher kann es die Vorteile des verteilten Rechnens nicht nutzen. |
| Hadoop-basierte Systeme können einfach und kostengünstig skaliert werden. Die horizontale Skalierung ist sehr kostengünstig und es können beliebig viele Computer an das Netzwerk angeschlossen werden, sodass sie bei Bedarf skaliert werden können. | Der Kauf eines zusätzlichen SQL-Servers kostet ein Vermögen. Wenn einem System der Speicherplatz ausgeht, müssen zusätzliche Racks und Server gekauft und konfiguriert werden, was teuer und zeitaufwendig ist. |
| Es ist hochgradig fehlertolerant. | Es hat eine gute Fehlertoleranz. |
| Es verwendet Standardhardware. | Es wird Hardware verwendet. |
| Es ist eine freie und offene Quelle. | Die meisten SQL-Systeme sind lizenziert. |
| Fortgeschrittene Techniken für maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz können mit Hadoop erstellt werden. | Die Unterstützung für ML und AI ist bei SQL stark eingeschränkt, und nur wenige Unternehmen bieten dies an. |
| Mit geeigneten JDBC-Konnektoren kann Hadoop mit SQL-Systemen kommunizieren und Daten dazwischen verschieben. | SQL-Systeme können auch Daten in die Hadoop-Infrastruktur lesen und schreiben. |
| Cloudera, Horton Work, AWS sind einige der Anbieter von Hadoop-Systemen. | Microsoft, Oracle, SAP usw. sind einige der bekanntesten Branchenführer bei SQL-Systemen. |
| Last but not least ist die Lernkurve von Hadoop sowohl für Einsteiger als auch für erfahrene Profis mäßig schwierig. | Der Einstieg in SQL-Systeme ist selbst für Einsteiger viel einfacher. |
Fazit - SQL vs Hadoop
SQL ist traditioneller, während Hadoop die Zukunft ist. Big Data ist eine vielversprechende Zukunft, aber derzeit sind die Akzeptanz in der Branche und das Kundenvertrauen nicht so stark. Es bleibt abzuwarten, wie dominierend es im Laufe der Zeit werden wird. Mit AWS ist sicherlich zu rechnen, dennoch ist eine Menge Entwicklung und Support erforderlich, um Hadoop zu einer Technologie für die wahre Zukunft zu machen. SQL ist seit Jahrzehnten hier und wird fast überall eingesetzt. Heute ist es das Rückgrat von allem, was Daten sind. SQL wird auch in Zukunft da sein, es wird Hadoop in mehr als nur einer Hinsicht beglückwünschen. Das Erlernen und Nutzen der Vorteile von Hadoop kann sowohl für Berufseinsteiger als auch für bereits etablierte Softwareentwickler sehr vielversprechend sein. Es kann auch für Branchen und Organisationen von Vorteil sein, die Produkte und Lösungen in der Welt der Informationstechnologie entwickeln sollten natürlich überlegen, Big Data Stack in ihren Angeboten zu verwenden, und schließlich sollten Kunden und Partner auch Hadoop-basierte Lösungen in ihren Räumlichkeiten implementieren, um das Beste daraus zu machen.
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Dies war eine Anleitung zu den wichtigsten Unterschieden zwischen SQL und Hadoop. Hier werden auch die wichtigsten Unterschiede zwischen SQL und Hadoop mit Infografiken und die Vergleichstabelle erläutert. Weitere Informationen finden Sie auch in den folgenden Artikeln
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