Hadoop vs SQL: diferença e comparação

Hadoop e SQL são usados ​​para gerenciamento de dados, mas variam no tipo de dados manipulados e também são tratados de maneira diferente. Hadoop é um ecossistema de big data que é usado para armazenar dados, processá-los e minerar os padrões de dados.

SQL é basicamente um tipo de linguagem de consulta que possui funções semelhantes ao Hadoop.

Principais lições

1. O Hadoop é mais adequado para processar grandes quantidades de dados não estruturados do que o SQL.
2. O SQL é mais adequado para lidar com dados estruturados do que o Hadoop.
3. O Hadoop requer infraestrutura e administração mais complexas do que o SQL.

Hadoop x SQL

Hadoop é um sistema de computação distribuído usado para processar e analisar grandes conjuntos de dados. SQL é uma linguagem de programação usada para gerenciar e consultar dados estruturados em bancos de dados relacionais. O Hadoop é melhor para dados não estruturados ou semiestruturados, enquanto o SQL é mais adequado para dados estruturados.

O Hadoop está disponível no mercado como um produto e, portanto, tem uma classificação de 4.3/5 no G2.com, que é um site de análise de software. É de uso gratuito, mas são necessários requisitos adicionais que vêm com um preço e também é necessária alguma taxa de manutenção.

É uma ferramenta de código aberto. O SQL também é uma linguagem de consulta de código aberto, mas específica do domínio.

Ele pode processar e gerenciar dados em um banco de dados relacional Sistema de gestão. Como não é vendido no mercado como um produto e é um idioma, não possui essa classificação.

A linguagem é usada para consultas analíticas. Ele só é capaz de lidar com tipos limitados de conjuntos de dados.

Semelhante ao Hadoop, o SQL também é gratuito, mas tem algumas cobranças adicionais e um custo de manutenção.

Tabela de comparação

Parâmetros de comparação	Hadoop	SQL
Nome completo	O nome completo é Apache Hadoop.	O nome completo é Linguagem de consulta estruturada.
Tipo de escala	Hadoop trabalha com escala linear.	SQL não é linear.
Número de vezes que ele pode escrever	O Hadoop pode gravar uma única vez.	O SQL pode gravar várias vezes.
Natureza	É dinâmico por natureza.	É de natureza estática.
Nível de dificuldade	O Hadoop é complexo e difícil de aprender em comparação com o SQL.	O SQL é mais fácil de aprender em comparação com o Hadoop.
Classificação no G2.com	A classificação do Hadoop é 4.3/5.	Nenhuma classificação é dada para SQL, pois é uma linguagem de consulta e não é vendida no mercado como um produto.
Integridade	Hadoop está sob baixa integridade.	SQL está sob alta integridade.
Processamento em lote	O Hadoop oferece suporte ao processamento em lote.	O SQL não oferece suporte ao processamento em lote.

O que é Hadoop?

O Apache Hadoop, comumente conhecido como Hadoop, é um tipo de software de código aberto usado para resolver grandes cargas de problemas de gerenciamento de dados usando uma rede de vários computadores.

Usando o modelo de programação MapReduce, a estrutura de software processa grandes quantidades de dados.

O Hadoop é projetado dessa forma, assumindo que falhas de hardware podem ocorrer muito comumente e, portanto, o framework deve lidar com isso automaticamente.

O Hadoop divide o arquivo em pedaços grandes e, em seguida, é distribuído entre os nós em um cluster. Em seguida, o código empacotado é transferido para nós para processamento paralelo de dados.

Assim, o conjunto de dados é processado mais rapidamente e de maneira mais eficiente. A base do framework Hadoop é composta pelos seguintes módulos:-

• Hadoop comum
• Hadoop Distributed File System (HDFS)
• Hadoop YarnName
• Hadoop MapReduce
• Hadoop Ozônio

O termo Hadoop é usado para ambos os módulos que são módulo base e submódulo. Hadoop foi um artigo sobre o sistema de arquivos do Google publicado no ano de 2003.

Os cofundadores do Hadoop são Doug Cutting e Mike Cafarella. Owen O' Malley no ano de 2006, foi adicionado ao Projeto Hadoop e foi lançado pela primeira vez em abril de 2006.

Dhruba Borthakur criou o primeiro documento de design para o Hadoop Distributed File System em 2007.

O que é SQL?

Linguagem de consulta estruturada ou SQL como o nome abreviado é executado é uma linguagem específica de domínio usada principalmente na programação e também no gerenciamento de dados. Ele pode lidar com dados apenas em banco de dados relacional ou RDBMS.

SQL é um especialista em manipulação de dados estruturados. SQL vem com duas vantagens principais.

Uma é que ele pode lidar com uma grande quantidade de dados com um único comando e a outra é que pode eliminar a necessidade de especificação de como um registro deve ser alcançado com ou sem a presença de um índice.

A linguagem é originalmente baseada na álgebra relacional. Definição de dados, controle de acesso a dados, manipulação de dados e consulta de dados estão incluídos no SQL.

Foi uma das primeiras linguagens a usar o modelo relacional de Edgar F.Codd. O SQL foi desenvolvido pela primeira vez por Donald D. Chamberlin e Raymond F. Boyce na IBM no início dos anos 1970.

Anteriormente, era conhecido como SEQUEL ou Structured English Query Language. O SQL pode definir principalmente três tipos de dados: -

• Tipo de dados predefinido
• Tipo de dados construídos 
• Tipo de dados definido pelo usuário

A linguagem é dividida em vários elementos de linguagem: -

• Cláusulas
• Expressões
• Predicados
• Consultas 
• Demonstrações

Verificou-se que o SQL se desvia de várias maneiras da fundação estabelecida teoricamente. 

Principais diferenças entre Hadoop e SQL

1. O Hadoop faz escala linear enquanto o SQL é uma linguagem de programação não linear.
2. O Hadoop cai em baixa integridade enquanto o SQL cai em alta integridade.
3. O Hadoop é dinâmico enquanto o SQL é estático por natureza.
4. O Hadoop é capaz de gravar apenas uma vez, mas o SQL é capaz de gravar várias vezes.
5. O Hadoop é muito mais complexo e difícil que o SQL. 
6. O processamento em lote é suportado pelo Hadoop, mas não pelo SQL. 
7. O Hadoop trabalha com grandes quantidades de dados, enquanto o SQL trabalha principalmente com pequenas quantidades de dados.

Referências

1. https://dl.acm.org/doi/abs/10.14778/2732977.2733002
2. https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/7840751/

Última atualização: 13 de julho de 2023