RDMS против Hadoop

По какой причине мы не сможем использовать базы данных с кучей кругов для проведения масштабных расследований? По какой причине требуется Hadoop?

Ответ на эти вопросы исходит из другой модели кругового движения: время улучшается более постепенно, чем обменный курс. Искать - это способ переместить головку круга в определенное место на круге для просмотра или составления информации. Он описывает инертность задачи пластины, хотя обменный курс сравнивается со скоростью передачи пластины.
На случай, если пример доступа к информации будет перегружен поиском, потребуется больше времени для просмотра или составления огромных сегментов набора данных, чем для его просмотра, что работает с учетом обменного курса. С другой стороны, для обновления небольшого объема записей в базе данных превосходно работает обычное BTree (информационная структура, используемая в социальных базах данных, которая ограничена скоростью, с которой она может выполнять поиск). Для обновления большей части базы данных B-Tree менее продуктивно, чем MapReduce , которое использует сортировку / слияние для восстановления базы данных.
С разных точек зрения MapReduce можно рассматривать как дополнение к системе управления реляционными базами данных (СУБД). MapReduce отлично подходит для задач, которые требуют разбивки всего набора данных в групповом стиле, особенно для специально назначенной проверки. РСУБД полезна для точечных вопросов или обновлений, когда набор данных упорядочен так, чтобы отображать восстановление с низким уровнем простоя и время обновления умеренно скромного количества информации. MapReduce подходит для приложений, в которых информация составляется один раз и читается обычно, а социальная база данных полезна для наборов данных, которые постоянно обновляются.

Тем не менее, различия между социальными базами данных и фреймворками Hadoop неясны. Социальные базы данных начали объединять часть мыслей из Hadoop, а из другого заголовка - фреймворки Hadoop, например, Hive, постепенно становятся интеллектуальными (за счет отхода от MapReduce) и включают такие основные моменты, как списки и обмены, которые заставляют их выглядеть все более и более больше похоже на обычные СУБД.

Еще одно отличие Hadoop от СУБД - это степень структуры наборов данных, с которыми они работают. Организованная информация состоит из элементов, которые имеют определенное положение, например, записи XML или таблицы базы данных, которые соответствуют определенной предопределенной схеме. Это область СУБД. С другой стороны, полуорганизованная информация является более расплывчатой, и, как бы там ни было очертание, ее часто игнорируют, поэтому ее можно использовать так же, как руководство по структуре информации: например, электронную таблицу, где структура - это просто матрица ячеек, несмотря на то, что сами ячейки могут содержать любой тип информации.

Неструктурированная информация не имеет определенной внутренней структуры: например, простой контент или, опять же, графическая информация. Hadoop превосходно работает с неструктурированной или полуорганизованной информацией, поскольку он предназначен для преобразования информации во время подготовки (предполагаемый шаблон при чтении). Это обеспечивает адаптируемость и сохраняет стратегическое расстояние от непомерного периода накопления информации в РСУБД, поскольку в Hadoop это всего лишь дубликат записи.