Sự khác biệt giữa Hadoop và SQL

Thuật ngữ 'Dữ liệu lớn' là một trong những từ thông dụng nhất trong thời đại kỹ thuật số ngày nay. Mọi công ty từ các công ty khởi nghiệp nhỏ đến các doanh nghiệp lớn đều có tiền cho Dữ liệu lớn. Đột nhiên, chúng ta đang chứng kiến ​​sự hội tụ của các xu hướng quan trọng đang làm thay đổi căn bản ngành công nghiệp và có sự bùng nổ dữ liệu vì số lượng thiết bị kết nối Internet ngày càng tăng. Dữ liệu lớn chính xác là nơi mà khung công tác nguồn mở Hadoop xuất hiện. Hadoop cung cấp một khung để lưu trữ và truy xuất lượng dữ liệu khổng lồ cho mục đích xử lý và phân tích. Nhưng làm thế nào Hadoop khác bất kỳ hệ thống quản lý cơ sở dữ liệu khác như SQL Server? Chúng tôi nhấn mạnh một số khác biệt chính giữa SQL và Hadoop.

Hadoop là gì?

Hadoop là một khung xử lý phân tán nguồn mở được thiết kế để đáp ứng nhu cầu của các công ty web để lập chỉ mục và xử lý khối lượng dữ liệu khổng lồ, nhờ sự gia tăng của các thiết bị hỗ trợ Internet và sự phát triển lớn tiếp theo được gọi là phương tiện truyền thông xã hội. Google cung cấp nguồn cảm hứng cho sự phát triển được gọi là Hadoop. Nó cung cấp một khung cho phép xử lý khối lượng dữ liệu khổng lồ để cung cấp quyền truy cập dễ dàng và tải dữ liệu động.

SQL là gì?

SQL là công cụ phổ biến để truy cập và thao tác dữ liệu trong cơ sở dữ liệu. SQ Server không còn là một hệ thống quản lý cơ sở dữ liệu thông thường được sử dụng bởi các nhà phát triển và quản trị viên và nhà phân tích cơ sở dữ liệu. Đó là một hệ sinh thái khổng lồ gồm các công cụ và dịch vụ khác biệt kết hợp với nhau để cung cấp các nhiệm vụ quản lý nền tảng dữ liệu rất phức tạp. Đây là ngôn ngữ thực tế cho các hệ thống hỗ trợ quyết định và giao dịch và các công cụ Business Intelligence để truy cập truy vấn quảng cáo với nhiều nguồn dữ liệu khác nhau. Trên thực tế, SQL Server xử lý việc thực thi chất lượng dữ liệu và tính nhất quán tốt hơn nhiều so với Hadoop.

Sự khác biệt giữa Hadoop và SQL

Dụng cụ

- Hadoop là một dự án Apache Software Foundation và một khung phần mềm xử lý phân tán nguồn mở để lưu trữ và xử lý luồng dữ liệu khổng lồ và chạy các ứng dụng trên các cụm phần cứng hàng hóa. Hadoop cung cấp một khung cho phép xử lý khối lượng dữ liệu khổng lồ để cung cấp quyền truy cập dễ dàng và tải dữ liệu một cách linh hoạt. SQL, viết tắt của Ngôn ngữ truy vấn có cấu trúc, mặt khác, là ngôn ngữ thực tế cho các hệ thống hỗ trợ quyết định và giao dịch và các công cụ Business Intelligence để truy cập và truy vấn nhiều loại dữ liệu từ các nguồn khác nhau. SQL là công cụ phổ biến để truy cập, thao tác và lưu trữ dữ liệu trong cơ sở dữ liệu.

Khung của Hadoop so với SQL

- Cốt lõi của hệ sinh thái Hadoop là hai thành phần chính - Hệ thống tệp phân tán Hadoop (HDFS) - một hệ thống tệp phân tán, có thể mở rộng và di động được viết bằng Java để lưu trữ các tập dữ liệu rất lớn trên các cụm máy tính; và một cách tiếp cận để xử lý phân tán dựa trên Java được gọi là MapReduce. Mặt khác, SQL Server là một hệ thống quản lý cơ sở dữ liệu quan hệ và là một trong những nền tảng dữ liệu mạnh nhất thế giới được sử dụng bởi một số sản phẩm thương mại và nội bộ để truy vấn, thao tác và trực quan hóa nhiều nguồn dữ liệu khác nhau.

Loại dữ liệu

- Hadoop được thiết kế để làm việc với bất kỳ loại dữ liệu nào, cho dù nó có cấu trúc, bán cấu trúc hoặc không cấu trúc, làm cho nó rất linh hoạt để làm việc khi xử lý dữ liệu lớn. Mặt khác, SQL là ngôn ngữ lập trình được tạo riêng để quản lý và truy vấn dữ liệu trong các hệ thống quản lý cơ sở dữ liệu quan hệ (RDBMS). Nó dựa trên mô hình Mối quan hệ thực thể của RDBMS, vì vậy nó chỉ có thể xử lý dữ liệu có cấu trúc. SQL không thể được sử dụng cho dữ liệu phi cấu trúc vì chúng không phù hợp với mô hình dữ liệu không có cấu trúc dễ nhận dạng.

Chế biến

- HDFS là một hệ thống tệp phân tán được thiết kế để hỗ trợ xử lý hàng loạt dữ liệu có nghĩa là dữ liệu được thu thập theo lô và mỗi lô được gửi để xử lý. Các đợt có thể là bất cứ điều gì từ một ngày đến một phút. Vì nó được thiết kế để xử lý hàng loạt, nó không có khái niệm đọc hoặc ghi ngẫu nhiên. Ngược lại, SQL Server là một nền tảng cơ sở dữ liệu đa năng, hỗ trợ xử lý dữ liệu theo thời gian thực, nghĩa là dữ liệu được truyền từ người gửi đến người nhận ngay khi nó được tạo ở cuối nguồn.

Hiệu suất của Hadoop và SQL

- Kiến trúc của Hadoop đôi khi dẫn đến sự không khớp trở kháng giữa lưu trữ dữ liệu và truy cập dữ liệu. Nó có ít hạn chế hoặc xác nhận hơn đối với dữ liệu mà nó lưu trữ và nó không có cùng khả năng và hệ sinh thái của người dùng cuối mà SQL đã phát triển. Mặt khác, SQL Server xử lý việc thực thi chất lượng và tính nhất quán của dữ liệu tốt hơn nhiều so với Hadoop, cho phép nó tận dụng hệ sinh thái của các công cụ phân tích dữ liệu và trực quan hóa dữ liệu dựa trên SQL. Tuy nhiên, SQL cũng có một số nhược điểm bao gồm khả năng mở rộng để xử lý lượng dữ liệu khổng lồ và hỗ trợ lưu trữ dữ liệu được định dạng lỏng lẻo.

Hadoop so với SQL: Biểu đồ so sánh

Tóm tắt Hadoop so với SQL

Hadoop là công cụ Dữ liệu lớn được ưa thích và chấp nhận rộng rãi nhất được thiết kế để hoạt động với mọi loại dữ liệu - có cấu trúc, không cấu trúc hoặc bán cấu trúc. Nhưng khi nói đến RDBMS, SQL có lẽ là hệ thống quản lý và lưu trữ dữ liệu động, trong bộ nhớ và mạnh mẽ nhất. Tuy nhiên, các giải pháp RDBMS hiện tại như Máy chủ SQL chỉ để quản lý khối lượng dữ liệu đáng kể, nhưng không dành cho dữ liệu phi cấu trúc hoặc bán cấu trúc với các thuộc tính biến. Cũng như nhiều nền tảng, Hadoop và SQL Server đều có những điểm mạnh và điểm yếu hợp lý. Sử dụng cả hai cùng nhau và bạn có thể tận dụng điểm mạnh của từng điểm trong khi giảm thiểu điểm yếu.