Kluczowa różnica między RDBMS i Hadoop polega na tym, że RDBMS przechowuje dane strukturalne, podczas gdy Hadoop przechowuje dane strukturalne, częściowo ustrukturyzowane i nieustrukturyzowane.
RDBMS to system zarządzania bazą danych oparty na modelu relacyjnym. Hadoop to oprogramowanie do przechowywania danych i uruchamiania aplikacji w klastrach sprzętu powszechnego użytku.
Co to jest RDBMS?
RDBMS to skrót od Relational Database Management System oparty na modelu relacyjnym. W RDBMS tabele służą do przechowywania danych, a klucze i indeksy pomagają w łączeniu tabel. Tabela to zbiór elementów danych, które są encjami. Zawiera wiersze i kolumny. Wiersze reprezentują pojedynczy wpis w tabeli. Kolumny reprezentują atrybuty.
Na przykład baza danych sprzedaży może zawierać encje klientów i produktów. Klient może posiadać atrybuty takie jak customer_id, name, address, phone_no. Element może posiadać atrybuty takie jak product_id, name itp. Kluczem podstawowym tabeli customer_id jest customer_id, a kluczem podstawowym tabeli product_id. Umieszczenie product_id w tabeli customer jako klucza obcego łączy te dwie encje. Podobnie tabele są ze sobą powiązane. Zapewniają integralność danych, normalizację i wiele innych. Niewiele popularnych RDBMS to MySQL, MSSQL i Oracle. Używają SQL do zapytań.
Co to jest Hadoop?
The Hadoop to open source'owa platforma Apache napisana w Javie. Pomaga przechowywać i przetwarzać duże ilości danych w klastrach komputerów przy użyciu prostych modeli programowania. Głównym celem Hadoop jest przechowywanie i przetwarzanie Big Data, czyli dużej ilości złożonych danych. Przepustowość Hadoop, czyli zdolność do przetwarzania dużej ilości danych w określonym czasie, jest wysoka.
W architekturze Hadoop istnieją cztery moduły. Są to Hadoop Common, YARN, Hadoop Distributed File System (HDFS) i Hadoop MapReduce. Wspólny moduł zawiera biblioteki i narzędzia Java. Zawiera również pliki do uruchomienia Hadoop. Hadoop YARN wykonuje planowanie zadań i zarządzanie zasobami klastra.
Co więcej, rozproszony system plików Hadoop (HDFS) to system pamięci masowej Hadoop. Wykorzystuje architekturę master-slave. Węzeł główny to NameNode, który zarządza metadanymi systemu plików. Inne komputery są węzłami podrzędnymi lub DataNodes. Przechowują rzeczywiste dane. Z drugiej strony Hadoop MapReduce wykonuje obliczenia rozproszone. Posiada algorytmy do przetwarzania danych. W systemie HDFS węzeł główny ma śledzenie zadań. Uruchamia zadania map Reduce na węzłach podrzędnych. Dla każdego węzła podrzędnego istnieje Task Tracker, który dokończy przetwarzanie danych i wyśle wynik z powrotem do węzła głównego. Ogólnie rzecz biorąc, Hadoop zapewnia ogromne przechowywanie danych o dużej mocy przetwarzania.
Jaka jest różnica między RDBMS a Hadoop?
RDBMS kontra Hadoop |
|
| RDBMS to oprogramowanie systemowe do tworzenia i zarządzania bazami danych w oparciu o model relacyjny. | Hadoop to zbiór oprogramowania typu open source, które łączy wiele komputerów w celu rozwiązywania problemów związanych z dużą ilością danych i obliczeń. |
| Różnorodność danych | |
| RDBMS przechowuje uporządkowane dane. | Hadoop przechowuje dane ustrukturyzowane, częściowo ustrukturyzowane i nieustrukturyzowane. |
| Przechowywanie danych | |
| RDBMS przechowuje średnią ilość danych. | Hadoop przechowuje większą ilość danych niż RDBMS. |
| Prędkość | |
| W RDBMS odczyty są szybkie. | W Hadoop odczyt i zapis jest szybki. |
| Skalowalność | |
| RDBMS ma skalowalność w pionie. | Hadoop ma skalowalność w poziomie. |
| Sprzęt | |
| RDBMS używa zaawansowanych serwerów. | Hadoop używa zwykłego sprzętu. |
| Przepustowość | |
| Przepustowość RDBMS jest wyższa. | Przepustowość Hadoop jest niższa. |
Podsumowanie – RDBMS kontra Hadoop
W tym artykule omówiono różnicę między RDBMS a Hadoop. Kluczowa różnica między RDBMS a Hadoop polega na tym, że RDBMS przechowuje dane strukturalne, podczas gdy Hadoop przechowuje dane strukturalne, częściowo ustrukturyzowane i nieustrukturyzowane.
