Hadoop и SQL используются для управления данными, но различаются по типу обрабатываемых данных, а также обрабатываются по-разному. Hadoop — это экосистема больших данных, которая используется для хранения данных, их обработки и анализа шаблонов данных.
SQL — это тип языка запросов, функции которого аналогичны Hadoop.
Основные выводы
- Hadoop лучше подходит для обработки больших объемов неструктурированных данных, чем SQL.
- SQL лучше подходит для обработки структурированных данных, чем Hadoop.
- Hadoop требует более сложной инфраструктуры и администрирования, чем SQL.
Hadoop против SQL
Hadoop представляет собой распределенную вычислительную систему, используемую для обработки и анализа больших наборов данных. SQL — это язык программирования, используемый для управления и запроса структурированных данных в реляционных базах данных. Hadoop лучше всего подходит для неструктурированных или частично структурированных данных, а SQL лучше всего подходит для структурированных данных.
Hadoop доступен на рынке как продукт и поэтому имеет рейтинг 4.3/5 на G2.com, веб-сайте обзора программного обеспечения. Его можно использовать бесплатно, но требуются дополнительные требования, которые связаны с ценой, а также требуется некоторая плата за обслуживание.
Это инструмент с открытым исходным кодом. SQL также является языком запросов с открытым исходным кодом, но специфичным для предметной области.
Он может обрабатывать и управлять данными на реляционная база данных Система управления. Поскольку он не продается на рынке как товар и является языком, у него нет такого рейтинга.
Язык используется для аналитических запросов. Он способен обрабатывать только ограниченные типы наборов данных.
Подобно Hadoop, SQL также бесплатен, но имеет некоторые дополнительные расходы и затраты на обслуживание.
Сравнительная таблица
| Параметры сравнения | Hadoop | SQL |
|---|---|---|
| Полное имя | Полное имя — Apache Hadoop. | Полное название — язык структурированных запросов. |
| Тип масштабирования | Hadoop работает с линейным масштабированием. | SQL нелинейный. |
| Сколько раз он может написать | Hadoop может писать один раз. | SQL может писать несколько раз. |
| природа | Он динамичен по своей природе. | Он статичен по своей природе. |
| Сложный уровень | Hadoop сложен и труден для изучения по сравнению с SQL. | SQL легче изучить по сравнению с Hadoop. |
| Рейтинг на G2.com | Рейтинг Hadoop — 4.3/5. | Рейтинг SQL не присваивается, поскольку это язык запросов, который не продается на рынке как продукт. |
| Целостность | Hadoop находится под низкой целостностью. | SQL находится под высокой целостностью. |
| Пакетная обработка | Hadoop поддерживает пакетную обработку. | SQL не поддерживает пакетную обработку. |
Что такое Хадуп?
Apache Hadoop, широко известный как Hadoop, представляет собой программное обеспечение с открытым исходным кодом, которое используется для решения огромного количества проблем управления данными с использованием сети из нескольких компьютеров.
Используя модель программирования MapReduce, программная среда обрабатывает большие объемы данных.
Hadoop разработан таким образом, предполагая, что сбои оборудования могут происходить очень часто, и поэтому платформа должна обрабатывать их автоматически.
Hadoop делит файл на большие фрагменты, а затем распределяет их по узлам в кластере. Затем упакованный код передается в узлы для параллельной обработки данных.
Таким образом, набор данных обрабатывается быстрее и эффективнее. Основа платформы Hadoop состоит из следующих модулей:
- Хадуп Общий
- Распределенная файловая система Hadoop (HDFS)
- Пряжа Хадуп
- Hadoop MapReduce
- Хадуп Озон
Термин Hadoop используется как для модулей, которые являются базовым модулем, так и для подмодуля. Hadoop — документ о файловой системе Google, опубликованный в 2003 году.
Соучредителями Hadoop являются Дуг Каттинг и Майк Кафарелла. Оуэн О'Мэлли в 2006 году был добавлен в проект Hadoop и впервые выпущен в апреле 2006 года.
Дхруба Бортакур создал самый первый проектный документ для распределенной файловой системы Hadoop в 2007 году.
Что такое SQL?
Структурированный язык запросов или SQL, поскольку его краткое название работает, — это язык, специфичный для предметной области, используемый в основном в программировании, а также в управлении данными. Он может обрабатывать данные только в реляционной базе данных или RDBMS.
SQL является экспертом в обработке структурированных данных. SQL имеет два основных преимущества.
Во-первых, он может обрабатывать большое количество данных с помощью одной единственной команды, а во-вторых, он может устранить необходимость в спецификации того, как запись должна быть достигнута с наличием индекса или без него.
Язык изначально основан на реляционной алгебре. Определение данных, управление доступом к данным, манипулирование данными и запрос данных включены в SQL.
Это был один из первых языков, в котором использовалась реляционная модель Эдгара Ф. Кодда. SQL был впервые разработан Дональдом Д. Чемберлином и Рэймондом Ф. Бойсом в IBM в начале 1970-х годов.
Ранее он был известен как SEQUEL или Structured English Query Language. SQL может определять в основном три типа данных:
- Предопределенный тип данных
- Сконструированный тип данных
- Пользовательский тип данных
Язык делится на несколько языковых элементов:
- Статьи
- Expressions
- Предикаты
- Запросы
- Отчеты
Обнаружено, что SQL по-разному отклоняется от фундамента, заложенного теоретически.
Основные различия между Hadoop и SQL
- Hadoop выполняет линейное масштабирование, а SQL — язык нелинейного программирования.
- Hadoop подпадает под низкий уровень целостности, а SQL — под высокий уровень целостности.
- Hadoop динамичен, а SQL по своей природе статичен.
- Hadoop может выполнять запись только один раз, а SQL — несколько раз.
- Hadoop намного сложнее и сложнее, чем SQL.
- Пакетная обработка поддерживается Hadoop, но не SQL.
- Hadoop работает с большими объемами данных, тогда как SQL в основном работает с небольшими объемами данных.
- https://dl.acm.org/doi/abs/10.14778/2732977.2733002
- https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/7840751/
Последнее обновление: 13 июля 2023 г.
Я приложил столько усилий, чтобы написать этот пост в блоге, чтобы предоставить вам ценность. Это будет очень полезно для меня, если вы подумаете о том, чтобы поделиться им в социальных сетях или со своими друзьями/родными. ДЕЛИТЬСЯ ♥️
Сандип Бхандари имеет степень бакалавра вычислительной техники Университета Тапар (2006 г.). Имеет 20-летний опыт работы в сфере технологий. Он проявляет большой интерес к различным техническим областям, включая системы баз данных, компьютерные сети и программирование. Подробнее о нем можно прочитать на его био страница.
