Hadoop und SQL werden für die Datenverwaltung verwendet, unterscheiden sich jedoch in der Art der verarbeiteten Daten und werden auch auf unterschiedliche Weise verarbeitet. Hadoop ist ein Big-Data-Ökosystem, das zum Speichern, Verarbeiten und Minen der Datenmuster verwendet wird.
SQL ist im Grunde eine Art Abfragesprache, die ähnliche Funktionen wie Hadoop hat.
Key Take Away
- Hadoop eignet sich besser für die Verarbeitung großer Mengen unstrukturierter Daten als SQL.
- SQL eignet sich besser für den Umgang mit strukturierten Daten als Hadoop.
- Hadoop erfordert eine komplexere Infrastruktur und Verwaltung als SQL.
Hadoop vs. SQL
Hadoop ist ein verteiltes Computersystem, das zur Verarbeitung und Analyse großer Datensätze verwendet wird. SQL ist eine Programmiersprache zum Verwalten und Abfragen strukturierter Daten in relationalen Datenbanken. Hadoop eignet sich am besten für unstrukturierte oder halbstrukturierte Daten, während SQL am besten für strukturierte Daten geeignet ist.
Hadoop ist wie ein Produkt auf dem Markt erhältlich und hat daher eine Bewertung von 4.3/5 auf G2.com, einer Website für Softwarebewertungen. Die Nutzung ist kostenlos, es sind jedoch zusätzliche Anforderungen erforderlich, die mit einem Preis verbunden sind, und es sind auch einige Wartungsgebühren erforderlich.
Es ist ein Open-Source-Tool. SQL ist ebenfalls eine quelloffene, aber domänenspezifische Abfragesprache.
Es kann Daten auf einem verarbeiten und verwalten relationale Datenbank Management System. Da es nicht wie ein Produkt auf dem Markt verkauft wird und eine Sprache ist, hat es keine solche Bewertung.
Die Sprache wird für analytische Abfragen verwendet. Es ist nur in der Lage, begrenzte Arten von Datensätzen zu verarbeiten.
Ähnlich wie Hadoop ist auch SQL kostenlos, hat aber einige zusätzliche Gebühren und Wartungskosten.
Vergleichstabelle
| Vergleichsparameter | Hadoop | SQL |
|---|---|---|
| Name | Der vollständige Name lautet Apache Hadoop. | Der vollständige Name lautet Structured Query Language. |
| Art der Skalierung | Hadoop arbeitet mit linearer Skalierung. | SQL ist nichtlinear. |
| Wie oft es schreiben kann | Hadoop kann nur einmal schreiben. | SQL kann mehrfach schreiben. |
| Natur | Es ist dynamischer Natur. | Es ist statischer Natur. |
| Schwierigkeitsgrad | Hadoop ist im Vergleich zu SQL komplex und schwer zu erlernen. | SQL ist im Vergleich zu Hadoop einfacher zu erlernen. |
| Bewertung auf G2.com | Die Bewertung von Hadoop beträgt 4.3/5. | SQL wird nicht bewertet, da es sich um eine Abfragesprache handelt und nicht als Produkt auf dem Markt verkauft wird. |
| Integrität | Hadoop weist eine geringe Integrität auf. | SQL unterliegt einer hohen Integrität. |
| Stapelverarbeitung | Hadoop unterstützt die Stapelverarbeitung. | SQL unterstützt keine Stapelverarbeitung. |
Was ist Hadoop?
Apache Hadoop, allgemein bekannt als Hadoop, ist eine Open-Source-Software, die verwendet wird, um eine große Menge von Datenverwaltungsproblemen zu lösen, indem ein Netzwerk aus mehreren Computern verwendet wird.
Durch die Verwendung des MapReduce-Programmiermodells verarbeitet das Software-Framework große Datenmengen.
Das Hadoop ist so konzipiert, dass Hardwarefehler sehr häufig auftreten können und das Framework daher automatisch damit umgehen sollte.
Hadoop teilt die Datei in große Blöcke und verteilt sie dann auf die Knoten in einem Cluster. Dann wird der gepackte Code in Knoten zur parallelen Datenverarbeitung übertragen.
Dadurch wird der Datensatz schneller und effizienter verarbeitet. Die Basis des Hadoop-Frameworks besteht aus den folgenden Modulen:-
- Hadoop-Common
- Verteiltes Hadoop-Dateisystem (HDFS)
- Hadoop-Garn
- Hadoop MapReduce
- Hadoop-Ozon
Der Begriff Hadoop wird sowohl für die Module Basismodul als auch Submodul verwendet. Hadoop war ein Artikel über das Google-Dateisystem, der im Jahr 2003 veröffentlicht wurde.
Die Mitbegründer von Hadoop sind Doug Cutting und Mike Cafarella. Owen O' Malley wurde im Jahr 2006 zum Hadoop-Projekt hinzugefügt und im April 2006 erstmals veröffentlicht.
Dhruba Borthakur erstellte 2007 das allererste Designdokument für das Hadoop Distributed File System.
Was ist SQL?
Structured Query Language oder SQL, wie der Kurzname lautet, ist eine domänenspezifische Sprache, die hauptsächlich in der Programmierung und auch der Verwaltung von Daten verwendet wird. Es kann Daten nur in relationalen Datenbanken oder verarbeiten RDBMS.
SQL ist ein Experte für strukturierte Datenverarbeitung. SQL hat zwei Hauptvorteile.
Zum einen kann es eine große Datenmenge mit einem einzigen Befehl verarbeiten und zum anderen kann es die Notwendigkeit beseitigen, zu spezifizieren, wie ein Datensatz mit oder ohne Vorhandensein eines Index erreicht werden soll.
Die Sprache basiert ursprünglich auf relationaler Algebra. Datendefinition, Datenzugriffskontrolle, Datenmanipulation und Datenabfrage sind in SQL enthalten.
Es war eine der allerersten Sprachen, die das relationale Modell von Edgar F. Codd verwendete. SQL wurde erstmals Anfang der 1970er Jahre von Donald D. Chamberlin und Raymond F. Boyce bei IBM entwickelt.
Es war früher als SEQUEL oder Structured English Query Language bekannt. SQL kann hauptsächlich drei Arten von Daten definieren:-
- Vordefinierter Datentyp
- Konstruierter Datentyp
- Benutzerdefinierter Datentyp
Die Sprache ist in mehrere Sprachelemente unterteilt:-
- Klauseln
- Ausdrücke
- Prädikate
- Abfragen
- Statements
SQL weicht in vielerlei Hinsicht von der theoretisch gelegten Grundlage ab.
Hauptunterschiede zwischen Hadoop und SQL
- Hadoop führt eine lineare Skalierung durch, während SQL eine nichtlineare Programmiersprache ist.
- Hadoop fällt unter niedrige Integrität, während SQL unter hohe Integrität fällt.
- Hadoop ist dynamisch, während SQL statischer Natur ist.
- Hadoop kann nur einmal schreiben, aber SQL kann mehrmals schreiben.
- Hadoop ist viel komplexer und schwieriger als SQL.
- Batch-Verarbeitung wird von Hadoop, aber nicht von SQL unterstützt.
- Hadoop arbeitet mit großen Datenmengen, während SQL hauptsächlich mit kleinen Datenmengen arbeitet.
- https://dl.acm.org/doi/abs/10.14778/2732977.2733002
- https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/7840751/
Letzte Aktualisierung: 13. Juli 2023
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Sandeep Bhandari hat einen Bachelor of Engineering in Computers von der Thapar University (2006). Er verfügt über 20 Jahre Erfahrung im Technologiebereich. Er interessiert sich sehr für verschiedene technische Bereiche, darunter Datenbanksysteme, Computernetzwerke und Programmierung. Sie können mehr über ihn auf seinem lesen Bio-Seite.
