Hadoop e SQL vengono utilizzati per la gestione dei dati, ma variano nel tipo di dati gestiti e vengono gestiti in modo diverso. Hadoop è un ecosistema di big data che viene utilizzato per archiviare dati, elaborarli ed estrarre i modelli di dati.
SQL è fondamentalmente un tipo di linguaggio di query che ha funzioni simili a Hadoop.
Punti chiave
- Hadoop è più adatto per l'elaborazione di grandi quantità di dati non strutturati rispetto a SQL.
- SQL è più adatto per la gestione dei dati strutturati rispetto a Hadoop.
- Hadoop richiede un'infrastruttura e un'amministrazione più complesse rispetto a SQL.
Hadoop contro SQL
Hadoop è un sistema di calcolo distribuito utilizzato per l'elaborazione e l'analisi di grandi set di dati. SQL è un linguaggio di programmazione utilizzato per la gestione e l'interrogazione di dati strutturati nei database relazionali. Hadoop è il migliore per i dati non strutturati o semi-strutturati, mentre SQL è più adatto per i dati strutturati.
Hadoop è disponibile sul mercato come un prodotto e quindi ha una valutazione di 4.3/5 su G2.com, che è un sito Web di recensioni di software. È gratuito ma sono richiesti requisiti aggiuntivi che vengono forniti con un prezzo e sono richiesti anche alcuni costi di manutenzione.
È uno strumento open source. SQL è anche un linguaggio di query open source ma specifico del dominio.
Può elaborare e gestire dati su a database relazionale Sistema di gestione. Dal momento che non è venduto sul mercato come un prodotto ed è una lingua, non ha tale valutazione.
Il linguaggio viene utilizzato per le query analitiche. È in grado di gestire solo tipi limitati di set di dati.
Simile a Hadoop, anche SQL è gratuito ma ha alcuni costi aggiuntivi e un costo di manutenzione.
Tavola di comparazione
| Parametri di confronto | Hadoop | SQL |
|---|---|---|
| Nome e Cognome | Il nome completo è Apache Hadoop. | Il nome completo è Structured Query Language. |
| Tipo di ridimensionamento | Hadoop funziona con il ridimensionamento lineare. | SQL non è lineare. |
| Numero di volte che può scrivere | Hadoop può scrivere una sola volta. | SQL può scrivere più volte. |
| Natura | È di natura dinamica. | È di natura statica. |
| Livello di difficoltà | Hadoop è complesso e difficile da imparare rispetto a SQL. | SQL è più facile da imparare rispetto a Hadoop. |
| Valutazione su G2.com | La valutazione di Hadoop è 4.3/5. | Non viene fornita alcuna valutazione per SQL poiché è un linguaggio di query e non viene venduto sul mercato come prodotto. |
| Integrità | Hadoop ha una bassa integrità. | SQL è in condizioni di elevata integrità. |
| Elaborazione in lotti | Hadoop supporta l'elaborazione batch. | SQL non supporta l'elaborazione batch. |
Cos'è Hadoop?
Apache Hadoop comunemente noto come Hadoop è un tipo di software open source che viene utilizzato per risolvere enormi carichi di problemi di gestione dei dati utilizzando una rete di più computer.
Utilizzando il modello di programmazione MapReduce, il framework software elabora grandi quantità di dati.
Hadoop è progettato in questo modo, supponendo che i guasti hardware possano verificarsi molto comunemente e il framework dovrebbe quindi gestirli automaticamente.
Hadoop divide il file in blocchi grandi e quindi viene distribuito tra i nodi in un cluster. Quindi il codice impacchettato viene trasferito nei nodi per l'elaborazione parallela dei dati.
Pertanto il set di dati viene elaborato più velocemente e in modo più efficiente. La base del framework Hadoop è composta dai seguenti moduli:-
- Hadoop comune
- File system distribuito Hadoop (HDFS)
- Filato Hadoop
- Mappa HadoopRidurre
- Hadoop ozono
Il termine Hadoop viene utilizzato per entrambi i moduli che sono modulo base e sottomodulo. Hadoop era un articolo su Google File System pubblicato nel 2003.
I co-fondatori di Hadoop sono Doug Cutting e Mike Cafarella. Owen O' Malley nell'anno 2006, è stato aggiunto al progetto Hadoop ed è stato rilasciato per la prima volta nell'aprile 2006.
Dhruba Borthakur ha creato il primo documento di progettazione per Hadoop Distributed File System nel 2007.
Che cos'è SQL?
Structured Query Language o SQL come viene eseguito il nome breve è un linguaggio specifico del dominio utilizzato principalmente nella programmazione e anche nella gestione dei dati. Può gestire i dati solo nel database relazionale o RDBMS.
SQL è un esperto nella gestione dei dati strutturati. SQL ha due vantaggi principali.
Uno è che può gestire una grande quantità di dati con un singolo comando e l'altro è che può eliminare la necessità di specificare come raggiungere un record con o senza la presenza di un indice.
Il linguaggio è originariamente basato sull'algebra relazionale. La definizione dei dati, il controllo dell'accesso ai dati, la manipolazione dei dati e la query dei dati sono inclusi in SQL.
È stato uno dei primissimi linguaggi ad utilizzare il modello relazionale di Edgar F.Codd. SQL è stato sviluppato per la prima volta da Donald D. Chamberlin e Raymond F. Boyce all'IBM nei primi anni '1970.
In precedenza era noto come SEQUEL o Structured English Query Language. SQL può definire principalmente tre tipi di dati: -
- Tipo di dati predefinito
- Tipo di dati costruito
- Tipo di dati definito dall'utente
La lingua è divisa in diversi elementi linguistici: -
- clausole
- Espressioni
- predicati
- Query
- Report
Si è scoperto che SQL si discosta in vari modi dalle fondamenta poste teoricamente.
Principali differenze tra Hadoop e SQL
- Hadoop esegue il ridimensionamento lineare mentre SQL è un linguaggio di programmazione non lineare.
- Hadoop rientra nella bassa integrità mentre SQL rientra nell'alta integrità.
- Hadoop è dinamico mentre SQL è di natura statica.
- Hadoop è in grado di scrivere solo una volta, ma SQL è in grado di scrivere più volte.
- Hadoop è molto più complesso e difficile di SQL.
- L'elaborazione batch è supportata da Hadoop ma non da SQL.
- Hadoop funziona con grandi quantità di dati mentre SQL funziona principalmente con piccole quantità di dati.
- https://dl.acm.org/doi/abs/10.14778/2732977.2733002
- https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/7840751/
Ultimo aggiornamento: 13 luglio 2023
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Sandeep Bhandari ha conseguito una laurea in ingegneria informatica presso la Thapar University (2006). Ha 20 anni di esperienza nel campo della tecnologia. Ha un vivo interesse in vari campi tecnici, inclusi i sistemi di database, le reti di computer e la programmazione. Puoi leggere di più su di lui sul suo pagina bio.
