Разница между производительностью Hadoop и SQL
Hadoop: Hadoop - это программная среда с открытым исходным кодом, написанная на Java для хранения данных и обработки больших наборов данных размером от гигабайт до петабайт. Hadoop - это распределенная файловая система, которая может хранить и обрабатывать огромное количество кластеров данных на компьютерах. Поскольку Hadoop является открытым исходным кодом, он совместим со всеми платформами, поскольку основан на Java. Hadoop имеет два основных уровня, а именно уровень обработки / вычислений (MapReduce) и уровень хранения (распределенная файловая система Hadoop). Hadoop запускает код в кластере компьютеров и выполняет автономную пакетную обработку огромных наборов данных в кластере стандартных серверов. Однако Hadoop не заменяет SQL, их использование зависит от индивидуальных требований. По сравнению с производительностью Hadoop превосходит SQL благодаря повышенной скорости и способности обрабатывать структурированные, полуструктурированные и неструктурированные данные с одинаковой эффективностью.
Производительность SQL: язык структурированных запросов (SQL) - это стандартный язык для управления, извлечения и хранения данных в базе данных. Реляционные базы данных используют SQL как стандарт для обслуживания данных и управления ими. Команды SQL, такие как «Выбрать», «Вставить», «Обновить», «Удалить», «Создать» и «Удалить», могут использоваться для хранения, обновления или извлечения данных из базы данных. Некоторые распространенные системы управления реляционными базами данных, использующие SQL, - это Oracle, Microsoft SQL Server, Sybase, Access, Ingres и т. Д. Однако с увеличением объема данных (или больших данных) стало трудно хранить такой огромный объем данных, используя реляционные базы данных. хорошо работал для структурированной схемы, но что касается больших данных, у них не было фиксированной схемы, это были частично структурированные данные. РСУБД Три составляющих больших данных: объем, разнообразие и скорость были основной причиной появления баз данных NoSQL. Судя по названию, было совершенно очевидно, что SQL больше не может служить целям обработки данных для баз данных NoSQL. В этом контексте Hadoop имеет преимущество перед SQL.
Ниже приведена таблица различий между производительностью Hadoop и SQL:
| Характерная черта | Hadoop | Производительность SQL |
|---|---|---|
| Состав | Нет фиксированной схемы | Фиксированная схема |
| Формат данных | Структурированные, полуструктурированные или неструктурированные данные | Структурированные данные |
| Объем данных | Hadoop отлично работает как с малым, так и с большим объемом данных. | SQL лучше работает с небольшим объемом данных |
| Обработка данных | Hadoop поддерживает крупномасштабную автономную пакетную обработку, известную как OLAP. | SQL поддерживает обработку данных в реальном времени, известную как OLTP. |
| Скорость | Быстрее | Помедленнее |
| Пропускная способность | Более высокая пропускная способность | Более низкая пропускная способность |
| Задержка | Hadoop не может очень быстро извлечь определенную запись из набора данных, поэтому у него низкая задержка. | SQL может очень быстро получить определенную запись из набора данных, поэтому у него высокая задержка. |
| Масштабируемость | Горизонтальная масштабируемость, что означает, что в сеть можно добавить больше машин для параллельной обработки. | Вертикальная масштабируемость, что означает добавление большего количества оборудования или ЦП к существующей машине. |
| Хранилище данных | Данные могут храниться в виде таблиц, пар ключ-значение и т. Д. | Данные можно хранить только в виде таблиц. |
| Честность | Низкая целостность | Высокая целостность |
| Разнообразие данных | Hadoop работает с большими данными и поддерживает различные данные | SQL не поддерживает различные данные |
| Обновления | Hadoop разработан с концепцией записи один раз, прочитал много. Следовательно, обновление данных практически невозможно. | SQL - это запись один раз, чтение и множество обновлений. Следовательно, обновление данных выполняется очень легко. |
| КИСЛОТНЫЕ Свойства | Не полностью соответствует свойствам ACID. | Полностью соответствует свойствам ACID. |
| Лицензия | Hadoop - бесплатное программное обеспечение с открытым исходным кодом | SQL лицензирован |
| Пример | MongoDB, HBase и т. Д. | Oracle, Microsoft SQL Server и т. Д. |