Diferença entre SQL e Hadoop
O Hadoop é um ecossistema de big data usado para armazenar, processar e extrair padrões de dados. O Hadoop pode ser usado para uma ampla variedade de problemas. É uma pilha de tecnologia completa em si. Existem muitas estruturas e plataformas adicionais no Hadoop que tratam de um ou de outros problemas técnicos, como coleta de dados, armazenamento de dados, processamento de dados, manutenção de logs, análises avançadas, etc. SQL é uma linguagem de consulta usada para armazenar, processar e extrair padrões de dados armazenados em bancos de dados relacionais. Os dados são armazenados na forma de tabelas aqui. Funciona apenas para dados estruturados.
Comparação cara a cara de SQL vs Hadoop (infográficos)
Abaixo está a diferença entre os 17 principais entre SQL e Hadoop 
Principais diferenças entre SQL e Hadoop
Tanto o SQL quanto o Hadoop são escolhas populares no mercado; vamos discutir algumas das principais diferenças entre SQL e Hadoop:
- Acima, vimos a comparação principal entre SQL e Hadoop. Por essas declarações, podemos entender que esses dois são dois sistemas exclusivos projetados para necessidades específicas e são usados para fins exclusivos.
- Enquanto o Hadoop fornece uma vasta gama de funcionalidades e aplicativos, o SQL complementa o Hadoop em mais sentido do que competir com ele. Por exemplo, o HIVE, que é um componente independente do Hadoop, é muito semelhante ao SQL. Usando o Hive, as sintaxes do SQL podem ser escritas para manipular dados, mas o design, funcionamento e intenção do HIVE são diferentes do SQL em princípio.
- A diferença mais importante a ser entendida entre o SQL e o Hadoop é que o SQL pode manipular um tipo muito limitado de dados, ou seja, dados relacionais e sua velocidade de processamento se torna muito lenta quando milhões de registros devem ser manipulados de uma só vez, enquanto o Hadoop é projetado especificamente para resolver isso. somente problema.
- Há um grande apoio e pesquisa em andamento no Hadoop, a cada dois dias a nova pilha de tecnologia continua aparecendo neste quintal, as pessoas estão migrando de seus sistemas tradicionais de banco de dados relacional para a infraestrutura de big data baseada no Hadoop. Tais avanços apenas pavimentam um caminho mais brilhante para o futuro do Hadoop, junto com o qual apenas alguns estão viajando agora.
Tabela de comparação entre SQL e Hadoop
A comparação primária entre SQL e Hadoop é discutida abaixo:
|
Hadoop |
SQL |
| Ele pode ser usado para armazenar, processar, recuperar e extrair padrões de dados em uma ampla variedade de formatos. | Ele pode ser usado para armazenamento, processamento, recuperação e mineração de dados armazenados apenas em um formato de banco de dados relacional. |
| Funciona bem para dados estruturados e não estruturados. | Funciona apenas para dados estruturados. |
| Pode acumular muitas pilhas de tecnologia, cada uma executando uma tarefa específica, como HDFS, AVRO, Pig, HBase, etc. | SQL é uma linguagem de consulta com sintaxe específica e um esquema para contornar as coisas. |
| Os dados podem ser armazenados na forma de pares de valores-chave, tabelas, mapa de hash etc. | Os dados são armazenados apenas na forma de tabelas. |
| Ele suporta estruturas de dados do tipo NoSQL, estruturas de dados colunares etc., como o MongoDB | Funciona na propriedade do ACID. |
| Pode ser usado para armazenar e processar dados de registro, dados em tempo real, imagens, vídeos, dados de sensores e outra variedade de dados. | A variedade de dados é severamente restrita no SQL. |
| O Hadoop é usado principalmente nos aplicativos em que o volume de dados é enorme e sistemas como o SQL não podem ter bom desempenho. | O SQL pode armazenar um volume moderado de dados. |
| Instruções INSERT, SELECT são muito rápidas no Hadoop em comparação com SQL | A sintaxe do SQL é muito mais lenta quando executada em milhões de linhas por vez. |
| O Hadoop usa o conceito de computação distribuída, aplica o princípio de redução de mapa e, portanto, manipula dados disponíveis em vários sistemas em vários locais. | As fontes de dados SQL geralmente estão disponíveis no local ou na nuvem. Portanto, não pode explorar as vantagens da computação distribuída. |
| Os sistemas baseados no Hadoop podem ser dimensionados de maneira fácil e econômica. A escala horizontal é muito barata e, como muitos computadores podem ser conectados à rede, conforme desejado, é escalável sob demanda. | Comprar um servidor SQL adicional custa uma fortuna. Se um sistema ficar sem armazenamento, será necessário adquirir e configurar racks e servidores adicionais, o que é caro e demorado. |
| É altamente tolerante a falhas. | Possui boa tolerância a falhas. |
| Ele usa hardware comum. | Ele usa hardware próprio. |
| É um código aberto e gratuito. | A maioria dos sistemas SQL é licenciada. |
| Técnicas avançadas de aprendizado de máquina e inteligência artificial podem ser criadas usando o Hadoop. | O suporte para ML e AI é altamente limitado em SQL e apenas algumas empresas fornecem isso. |
| Usando conectores JDBC apropriados, o Hadoop pode se comunicar com sistemas SQL e mover dados entre eles. | Os sistemas SQL também podem ler e gravar dados na infraestrutura do Hadoop. |
| Cloudera, trabalho de Horton, a AWS são alguns dos fornecedores de sistemas Hadoop. | Microsoft, Oracle, SAP, etc., são alguns dos líderes conhecidos do setor em sistemas SQL. |
| Por último, mas não menos importante, a curva de aprendizado do Hadoop para profissionais iniciantes, bem como para um profissional experiente, é moderadamente difícil. | Começar com sistemas SQL é muito mais fácil, mesmo para profissionais iniciantes. |
Conclusão - SQL vs Hadoop
O SQL é mais tradicional, enquanto o Hadoop é o futuro. O big data é um futuro promissor, mas atualmente a adoção do setor e a confiança do cliente não são tão fortes. Ainda está para ser visto o quão dominante se tornará com o passar do tempo. A AWS é certamente uma força a ser enfrentada, mas ainda é necessário muito desenvolvimento e suporte para tornar o Hadoop uma tecnologia para o futuro verdadeiro. O SQL está aqui há décadas e é usado em quase todos os lugares. Hoje é a espinha dorsal de tudo o que são dados. No futuro próximo também, o SQL estará lá, complementará o Hadoop de mais maneiras que o completo. Aprender e explorar os benefícios do Hadoop pode ser muito promissor para os indivíduos, que estão iniciando sua carreira e aqueles que já são desenvolvedores de software estabelecidos, também pode ser benéfico para indústrias e organizações que desenvolvem produtos e soluções no mundo da tecnologia da informação. obviamente, você deve considerar o uso da pilha de Big Data em suas ofertas e, finalmente, o cliente e os parceiros também devem implementar soluções baseadas no Hadoop em suas instalações para aproveitar ao máximo.
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