Introdução ao banco de dados Is Hadoop:

O Hadoop não é armazenamento de dados ou armazenamento relacional; é usado principalmente para processar grandes quantidades de data warehouse em servidores distribuídos. Ele armazena arquivos no HDFS (sistema de arquivos distribuídos Hadoop), mas não se qualifica como um banco de dados relacional. Bancos de dados relativos armazenam dados em tabelas descritas pelo esquema preciso. O Hadoop armazenará dados não estruturados, semiestruturados e estruturados, enquanto os bancos de dados antigos armazenarão apenas dados estruturados. temos a tendência de não poder atualizar / modificar dados no HDFS que podem esgotar uma unidade de som convencional. Existem elementos como o Hive que funcionam no prime do HDFS e permitem que os usuários questionem os dados mantidos no HDFS com sintaxe semelhante ao SQL conhecida como HiveQL. Ele usa internamente o MapReduce para induzir os resultados.

O que é o Hadoop?

À medida que o mundo se torna mais orientado para o data warehouse do que nunca, um desafio significativo se tornou uma maneira de lidar com a explosão do data warehouse. estruturas antigas de gerenciamento de data warehouse atualmente atendem ao grande volume de conjuntos de dados atuais. Felizmente, um cenário em constante mudança rápida de tecnologias recentes está redefinindo; no entanto, temos a tendência de trabalhar com dados em uma escala super maciça. O banco de dados Hadoop não é um tipo de dado, mas um sistema de software que permite computação paralela em massa. é um facilitador de bancos de dados distribuídos NoSQL de variedades vinculadas (como o HBase), que pode permitir que os dados se desdobrem em milhares de servidores com uma redução muito pequena no desempenho.

O que é um banco de dados relacional?

O RDBMS tradicional (sistema de gerenciamento de banco de dados relacional) é o habitual para gerenciamento ao longo da era da web. No entanto, atualmente o RDBMS é considerado uma tecnologia de dados em declínio. enquanto a organização precisa dos dados mantém o armazém terrivelmente "limpo", a necessidade de que os dados sejam bem estruturados realmente se torna um fardo considerável em volumes extraordinariamente massivos, levando a declínios no desempenho à medida que o tamanho aumenta. Portanto, o RDBMS geralmente não é considerado uma resposta ascendente para atender às necessidades de 'big data'.

Qual será o futuro do RDBMS em relação ao Hadoop?

O Hadoop não troca RDBMS, apenas os elogia e oferece ao RDBMS o potencial de ingerir grandes volumes de data warehouse sendo produzidos, além de gerenciar sua seleção e veracidade, além de oferecer uma plataforma de armazenamento em HDFS com um design plano que mantém os dados durante um design plano e fornece um esquema de varredura e análise. dados enormes são evolução, não revolução, portanto, o Hadoop não substituirá o RDBMS, pois é sensível ao gerenciamento de dados relativos e transacionais.

Qual abordagem é a melhor RDBMS ou Hadoop?

Isso tudo depende. enquanto as vantagens da enorme análise de dados em fornecer informações mais profundas que causam vantagem competitiva são reais, essas arestas serão preenchidas apenas por empresas que exercem a devida diligência para garantir que o Hadoop de vitimização para análise de grandes dados atenda melhor a seus desejos. permita-nos entender se facilitaremos sua enorme comparação de plataformas de dados.

Variações entre o Hadoop e um banco de dados relacional:

Como o Hadoop a Database, o RDBMS antigo não pode ser usado, pois envolve método e armazena uma quantidade excessiva de dados ou apenas dados enormes. A seguir, estão algumas variações entre o Hadoop e o RDBMS antigo.

  • Volume de dados

O volume de dados sugere a quantidade de datarmation que está sendo mantida e processada. O RDBMS funciona mais alto quando a quantidade de datarmation é baixa (em Gigabytes). no entanto, uma vez que o tamanho dos dados é grande, ou seja, em Terabytes e Petabytes, o RDBMS não renuncia aos resultados necessários. Por outro lado, o Hadoop funciona mais alto quando o tamanho dos dados é enorme. Simplesmente será um método e armazenará bastante datarmação de maneira bastante eficaz em comparação com o RDBMS padrão.

  • Arquitetura

Se temos a tendência de apontar o design, o Hadoop possui os seguintes componentes principais: HDFS (Hadoop Distributed File System), Hadoop MapReduce (um modelo de programação para método de conjuntos de dados massivos) e Hadoop YARN (usado para gerenciar recursos de computação em clusters de PC) ) O RDBMS tradicional possui propriedades ACID que são Atomicidade, Consistência, Isolamento e Robustez.

  • Taxa de transferência

A taxa de transferência sugere que o volume total da datarmação seja processado durante um período explícito do seu tempo, para que a saída seja maior. O RDBMS falha em obter uma saída melhor em comparação com o Apache Hadoop Framework.

  • Variedade de dados

A seleção de dados normalmente sugere que o tipo de datarmação seja processado. será estruturado, semiestruturado e não estruturado. O Hadoop tem flexibilidade para um método e armazena todos os tipos de dados, sejam eles estruturados, semiestruturados ou não estruturados. Embora, em grande parte, deseje método uma grande quantidade de dados não estruturados.

  • Período de latência

O Hadoop tem uma saída mais alta, você acessará rapidamente lotes de enormes conjuntos de dados do RDBMS antigo; no entanto, não é possível acessar um registro selecionado do conjunto de dados de maneira extremamente rápida. portanto, o Hadoop é acusado de possuir baixa latência.
Mas o RDBMS é relativamente mais rápido na recuperação de dados dos conjuntos de dados.

  • Escalabilidade

O RDBMS fornece quantificabilidade vertical que também é chamada de 'Escalonamento' de uma máquina. Ele sugere que você adicione recursos ou hardware adicionais, como memória, hardware a uma máquina dentro do cluster do PC.

  • Processamento de dados

O Apache Hadoop suporta OLAP (Online Analytical Processing), que é empregado em técnicas de processamento de dados. OOLAP envolve consultas e agregações muito avançadas. a velocidade do processo de dados depende do número de datarmation que pode levar muitas horas. O estilo de dados é desnormalizado com menos tabelas. OLAP usa esquemas em estrela.

  • Custo

O Hadoop pode ser uma estrutura de sistema de software de fornecimento aberto e gratuito, você não precisa pagar para comprar a licença do sistema de software. Enquanto o RDBMS pode ser um sistema de software autorizado, você precisa pagar para comprar toda a licença do sistema de software.

Conclusão - O Hadoop é um banco de dados?

A escolha de uma plataforma sobre o oposto se resume a casos de uso e necessidades que melhor se adequam a ela. O Hadoop se posicionou no mercado por fornecer uma quantificabilidade de armazenamento, no lado oposto, a flexibilidade de um RDBMS para gerenciar. conjuntamente, existem muitos casos de uso em que os pontos fortes de um modelo relativo não são, portanto, necessários. Se você não deseja transações ACID ou suporte OLAP, por exemplo, é provável que você use o Hadoop, reduza bastante seus preços totais e lute com as opções poderosas (mas geralmente imaturas) que o Banco de Dados do Hadoop precisa. fornecem. À medida que dados enormes continuam em seu caminho de crescimento, há poucas dúvidas de que essas abordagens inovadoras - utilizando o design de dados NoSQL e o sistema de software Hadoop - serão essenciais para permitir que as empresas atinjam todo o potencial com dados.

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Este foi um guia para o Is Hadoop, um banco de dados. Aqui discutimos o futuro do RDBMS em relação ao Hadoop e as variações entre o banco de dados Hadoop e o RDBMS. Você também pode consultar os seguintes artigos para saber mais:

  1. O Big Data é um banco de dados?
  2. É virtualização de computação em nuvem?
  3. O MongoDB é de código aberto
  4. O MongoDB NoSQL é
  5. Aplicativos e recursos do Hadoop

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Big Data