Diferença entre HADOOP e RDBMS
O trabalho de estrutura de software do Hadoop é muito bem estruturado, dados semiestruturados e não estruturados. Isso também suporta uma variedade de formatos de dados em tempo real, como XML, JSON e formatos de arquivo simples baseados em texto. O RDBMS funciona eficientemente quando existe um fluxo de relacionamento de entidade definido perfeitamente e, portanto, o esquema ou a estrutura do banco de dados pode crescer e não ser gerenciado de outra forma. isto é, um RDBMS funciona bem com dados estruturados. O Hadoop será uma boa escolha em ambientes quando houver necessidade de processamento de big data nos quais os dados que estão sendo processados não possuem relacionamentos confiáveis.
O que é o Hadoop?
O Hadoop é fundamentalmente uma estrutura de software de infraestrutura de código aberto que permite armazenamento distribuído e processamento de uma grande quantidade de dados, como Big Data. É um sistema de cluster que funciona como uma arquitetura Master-Slave. Portanto, com essa arquitetura, grandes dados podem ser armazenados e processados em paralelo. Diferentes tipos de dados podem ser analisados, estruturados (tabelas), não estruturados (logs, corpo do email, texto do blog) e semiestruturados (metadados do arquivo de mídia, XML, HTML).
Componentes do Hadoop
- HDFS: Sistema de arquivos distribuídos do Hadoop. O Google publicou seu artigo GFS e com base nesse HDFS foi desenvolvido. Ele afirma que os arquivos serão divididos em blocos e armazenados em nós na arquitetura distribuída. Doug Cutting e Yahoo! A engenharia reversa projetou o modelo GFS e construiu um sistema de arquivos distribuídos (HDFS) paralelo do Hadoop
- Fio: ainda outro Negociador de Recursos é usado para agendamento de tarefas e gerencia o cluster. Foi introduzido no Hadoop 2.
- Redução de mapa: Essa é uma estrutura que ajuda os programas Java a fazer a computação paralela nos dados usando um par de valores-chave. O mapa pega os dados de entrada e os converte em um conjunto de dados que pode ser calculado no par de valores-chave. A saída do mapa é consumida pela tarefa de redução e, em seguida, o redutor sem saída fornece o resultado desejado.
- Hadoop Comum: Essas bibliotecas Java são usadas para iniciar o Hadoop e são usadas por outros módulos do Hadoop.
O que é RDBMS?
RDBMS significa o sistema de gerenciamento de banco de dados relacional. É um sistema de banco de dados baseado no modelo relacional especificado por Edgar F. Codd em 1970. O software de gerenciamento de banco de dados como servidor Oracle, My SQL e IBM DB2 é baseado no sistema de gerenciamento de banco de dados relacional.
Os dados representados no RDBMS estão na forma de linhas ou tuplas. Esta tabela é basicamente uma coleção de objetos de dados relacionados e consiste em colunas e linhas. A normalização desempenha um papel crucial no RDBMS. Ele contém o grupo de tabelas, cada tabela contém a chave primária.
Componentes do RDBMS
Tabelas
No RDBMS, uma tabela é um registro que é armazenado na forma de grade vertical mais horizontalmente. É composto por um conjunto de campos, como nome, endereço e produto dos dados.
Linhas
As linhas em cada tabela representam valores horizontais.
Colunas
As colunas em uma tabela são armazenadas horizontalmente, cada coluna representa um campo de dados.
Chaves
São tags de identificação para cada linha de dados.
O Hadoop e o RDBMS têm conceitos diferentes para armazenar, processar e recuperar os dados / informações. O Hadoop é novo no mercado, mas o RDBMS é de aprox. 50 anos. Com o passar do tempo, os dados estão crescendo em uma curva exponencial, bem como as crescentes demandas de análise e geração de relatórios.
Armazenar e processar com essa enorme quantidade de dados dentro de um período racional de tempo se torna vital nas indústrias atuais. O RDBMS é mais adequado para dados relacionais, pois funciona em tabelas. O principal recurso do banco de dados relacional inclui a capacidade de usar tabelas para armazenamento de dados, mantendo e aplicando certos relacionamentos de dados.
Abaixo está o infográficos entre HADOOP vs RDBMS
Diferença de chave entre HADOOP vs RDBMS
Um RDBMS funciona bem com dados estruturados. O Hadoop será uma boa escolha em ambientes quando houver necessidade de processamento de big data nos quais os dados que estão sendo processados não possuem relacionamentos confiáveis. Quando um tamanho de dados é muito grande para processamento e armazenamento complexo ou não é fácil definir os relacionamentos entre os dados, torna-se difícil salvar as informações extraídas em um RDBMS com um relacionamento coerente. O trabalho de estrutura de software do Hadoop é muito bem estruturado, dados semiestruturados e não estruturados. A tecnologia de banco de dados RDBMS é muito comprovada, consistente, amadurecida e altamente suportada pelas melhores empresas do mundo. Funciona bem com descrições de dados, como tipos de dados, relacionamentos entre dados, restrições etc. Portanto, isso é mais apropriado para o processamento de transações on-line (OLTP).
Qual será o futuro do RDBMS comparado ao Bigdata e Hadoop? Você acha que o RDBMS será abolido em breve?
“Não há relacionamento entre o RDBMS e o Hadoop no momento - eles serão complementares. Não se trata de rip e substitui: não vamos nos livrar do RDBMS ou MPP, mas usar a ferramenta certa para o trabalho certo - e isso será muito impulsionado pelo preço. ”- Alisdair Anderson disse em um Hadoop Summit .
Comparação cara a cara entre HADOOP vs RDBMS
| Característica | RDBMS | Hadoop |
| Variedade de dados | Principalmente para dados estruturados. | Utilizado para dados estruturados, semiestruturados e não estruturados |
| Armazenamento de dados | Dados de tamanho médio (GBS) | Use para grandes conjuntos de dados (Tbs e Pbs) |
| Consulta | Linguagem SQL | HQL (Hive Query Language) |
| Esquema | Necessário na gravação (esquema estático) | Necessário na leitura (esquema dinâmico) |
| Rapidez | As leituras são rápidas | As leituras e gravações são rápidas |
| Custo | Licença | Livre |
| Caso de Uso | OLTP (processamento de transações online) | Análise (áudio, vídeo, registros etc.), descoberta de dados |
| Objetos de dados | Trabalhos em tabelas relacionais | Funciona no par de chave / valor |
| Taxa de transferência | Baixo | Alto |
| Escalabilidade | Vertical | Horizontal |
| Perfil de Hardware | Servidores de ponta | Hardware de utilidade / utilidade |
| Integridade | Alto (ACID) | Baixo |
Conclusão - HADOOP vs RDBMS
Pela comparação acima, descobrimos que o HADOOP é a melhor técnica para lidar com Big Data em comparação com o RDBMS. À medida que dia após dia, os dados utilizados aumentam e, portanto, uma maneira melhor de lidar com uma quantidade tão grande de dados está se tornando uma tarefa agitada. A análise e o armazenamento do Big Data são convenientes apenas com a ajuda do ecossistema Hadoop do que o RDBMS tradicional. O Hadoop é uma estrutura de software de código aberto em larga escala dedicada à computação escalável, distribuída e com uso intenso de dados. Essa estrutura divide dados grandes em conjuntos de dados paralelizáveis menores e gerencia o agendamento, mapeia cada parte para um valor intermediário, tolerante a falhas, confiável e suporta milhares de nós e petabytes de dados, atualmente usados no ambiente e implementação de desenvolvimento, produção e teste. opções
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