Galvenā atšķirība starp RDBMS un Hadoop ir tā, ka RDBMS saglabā strukturētus datus, savukārt Hadoop glabā strukturētus, daļēji strukturētus un nestrukturētus datus.
RDBMS ir datu bāzes pārvaldības sistēma, kuras pamatā ir relāciju modelis. Hadoop ir programmatūra datu glabāšanai un lietojumprogrammu palaišanai preču aparatūras klasteros.
Kas ir RDBMS?
RDBMS ir relāciju datu bāzes pārvaldības sistēma, kuras pamatā ir relāciju modelis. RDBVS datu glabāšanai tiek izmantotas tabulas, un atslēgas un indeksi palīdz savienot tabulas. Tabula ir datu elementu kolekcija, un tie ir entītijas. Tajā ir rindas un kolonnas. Rindas attēlo vienu ierakstu tabulā. Kolonnas attēlo atribūtus.
Piemēram, pārdošanas datu bāzē var būt klientu un produktu vienības. Klientam var būt tādi atribūti kā klienta_id, vārds, adrese, tālruņa_nr. Precei var būt atribūti, piemēram, product_id, name utt. Klientu tabulas primārā atslēga ir customer_id, savukārt produktu tabulas primārā atslēga ir product_id. Produkta_id ievietošana klientu tabulā kā ārējā atslēga savieno šīs divas entītijas. Tāpat arī tabulas ir saistītas viena ar otru. Tie nodrošina datu integritāti, normalizēšanu un daudz ko citu. Dažas no izplatītākajām RDBVS ir MySQL, MSSQL un Oracle. Viņi vaicājumiem izmanto SQL.
Kas ir Hadoop?
Hadoop ir Apache atvērtā pirmkoda ietvars, kas rakstīts Java. Tas palīdz uzglabāt un apstrādāt lielu datu daudzumu datoru kopās, izmantojot vienkāršus programmēšanas modeļus. Hadoop galvenais mērķis ir uzglabāt un apstrādāt lielos datus, kas attiecas uz lielu daudzumu sarežģītu datu. Hadoop caurlaidspēja, kas ir spēja apstrādāt datu apjomu noteiktā laika periodā, ir augsta.
Hadoop arhitektūrā ir četri moduļi. Tie ir Hadoop common, YARN, Hadoop Distributed File System (HDFS) un Hadoop MapReduce. Kopējais modulis satur Java bibliotēkas un utilītas. Tajā ir arī faili, lai palaistu Hadoop. Hadoop YARN veic darbu plānošanu un klasteru resursu pārvaldību.
Turklāt Hadoop izplatītā failu sistēma (HDFS) ir Hadoop uzglabāšanas sistēma. Tas izmanto galveno-slave arhitektūru. Galvenais mezgls ir NameNode, un tas pārvalda failu sistēmas metadatus. Citi datori ir vergu mezgli vai DataNodes. Tie saglabā faktiskos datus. No otras puses, Hadoop MapReduce veic sadalītos aprēķinus. Tam ir datu apstrādes algoritmi. HDFS galvenajam mezglam ir darba izsekotājs. Tas palaiž kartes samazināšanas darbus vergu mezglos. Katram pakārtotajam mezglam ir uzdevumu izsekotājs, lai pabeigtu datu apstrādi un nosūtītu rezultātu atpakaļ uz galveno mezglu. Kopumā Hadoop nodrošina lielu datu uzglabāšanu ar augstu apstrādes jaudu.
Kāda ir atšķirība starp RDBMS un Hadoop?
RDBMS pret Hadoop |
|
| RDBMS ir sistēmas programmatūra datu bāzu izveidei un pārvaldībai, kuras pamatā ir relāciju modelis. | Hadoop ir atvērtā pirmkoda programmatūras kolekcija, kas savieno daudzus datorus, lai atrisinātu problēmas, kas saistītas ar lielu datu apjomu un aprēķiniem. |
| Datu dažādība | |
| RDBMS saglabā strukturētus datus. | Hadoop uzglabā strukturētus, daļēji strukturētus un nestrukturētus datus. |
| Datu krātuve | |
| RDBMS saglabā vidējo datu apjomu. | Hadoop saglabā lielu datu apjomu nekā RDBMS. |
| Ātrums | |
| RDBMS lasīšana notiek ātri. | Pakalpojumā Hadoop lasīšana un rakstīšana notiek ātri. |
| Mērogojamība | |
| RDBMS ir vertikāla mērogojamība. | Hadoop ir horizontāla mērogojamība. |
| Aparatūra | |
| RDBMS izmanto augstākās klases serverus. | Hadoop izmanto parastu aparatūru. |
| Caurlaide | |
| RDBMS caurlaidspēja ir lielāka. | Hadoop caurlaidspēja ir mazāka. |
Kopsavilkums - RDBMS vs Hadoop
Šajā rakstā tika apspriesta atšķirība starp RDBMS un Hadoop. Galvenā atšķirība starp RDBMS un Hadoop ir tā, ka RDBMS saglabā strukturētus datus, savukārt Hadoop glabā strukturētus, daļēji strukturētus un nestrukturētus datus.
