Diferencia entre HADOOP y RDBMS
El marco de trabajo del software de Hadoop está muy bien estructurado, semiestructurado y datos no estructurados. Esto también admite una variedad de formatos de datos en tiempo real, como XML, JSON y formatos de archivos planos basados en texto. RDBMS funciona eficientemente cuando hay un flujo de entidad-relación que se define perfectamente y, por lo tanto, el esquema o estructura de la base de datos puede crecer y no administrarse de otra manera. es decir, un RDBMS funciona bien con datos estructurados. Hadoop será una buena opción en entornos donde haya necesidades de procesamiento de big data en el que los datos que se procesan no tengan relaciones confiables.
¿Qué es el Hadoop?
Hadoop es fundamentalmente un marco de software de infraestructura de código abierto que permite el almacenamiento distribuido y el procesamiento de una gran cantidad de datos, es decir, Big Data. Es un sistema de clúster que funciona como una arquitectura maestro-esclavo. Por lo tanto, con dicha arquitectura, los datos grandes se pueden almacenar y procesar en paralelo. Se pueden analizar diferentes tipos de datos, estructurados (tablas), no estructurados (registros, cuerpo del correo electrónico, texto del blog) y semiestructurados (metadatos de archivos multimedia, XML, HTML).
Componentes de Hadoop
- HDFS: Sistema de archivos distribuidos de Hadoop. Google publicó su documento GFS y en base a eso se desarrolló HDFS. Establece que los archivos se dividirán en bloques y se almacenarán en nodos sobre la arquitectura distribuida. Doug Cutting y Yahoo! realizó ingeniería inversa del modelo GFS y construyó un sistema de archivos distribuidos Hadoop (HDFS) paralelo
- Hilo: se utiliza otro negociador de recursos para la programación de trabajos y gestiona el clúster. Fue introducido en Hadoop 2.
- Map Reduce: este es un marco que ayuda a los programas Java a realizar el cálculo paralelo de los datos utilizando un par clave-valor. El mapa toma datos de entrada y los convierte en un conjunto de datos que se puede calcular en un par de valores clave. La salida de Map es consumida por la tarea de reducción y luego el fuera de reductor da el resultado deseado.
- Común de Hadoop: estas bibliotecas de Java se utilizan para iniciar Hadoop y otros módulos de Hadoop las utilizan.
¿Qué es el RDBMS?
RDBMS significa el sistema de gestión de bases de datos relacionales. Es un sistema de base de datos basado en el modelo relacional especificado por Edgar F. Codd en 1970. El software de gestión de bases de datos como el servidor Oracle, My SQL e IBM DB2 se basan en el sistema de gestión de bases de datos relacionales.
Los datos representados en el RDBMS están en forma de filas o tuplas. Esta tabla es básicamente una colección de objetos de datos relacionados y consta de columnas y filas. La normalización juega un papel crucial en RDBMS. Contiene el grupo de las tablas, cada tabla contiene la clave primaria.
Componentes de RDBMS
Mesas
En RDBMS, una tabla es un registro que se almacena en forma de cuadrícula vertical más horizontal. Se compone de un conjunto de campos, como el nombre, la dirección y el producto de los datos.
Filas
Las filas en cada tabla representan valores horizontales.
Columnas
Las columnas de una tabla se almacenan horizontalmente, cada columna representa un campo de datos.
Llaves
Son etiquetas de identificación para cada fila de datos.
Hadoop y RDBMS tienen diferentes conceptos para almacenar, procesar y recuperar los datos / información. Hadoop es nuevo en el mercado, pero RDBMS es de aprox. 50 años de edad. A medida que pasa el tiempo, los datos crecen en una curva exponencial, así como las crecientes demandas de análisis e informes de datos.
Almacenar y procesar con esta gran cantidad de datos en un período de tiempo racional se vuelve vital en las industrias actuales. RDBMS es más adecuado para datos relacionales, ya que funciona en tablas. La característica principal de la base de datos relacional incluye la capacidad de usar tablas para el almacenamiento de datos mientras se mantienen e imponen ciertas relaciones de datos.
A continuación se muestra la infografía entre HADOOP vs RDBMS
Diferencia clave entre HADOOP vs RDBMS
Un RDBMS funciona bien con datos estructurados. Hadoop será una buena opción en entornos donde haya necesidades de procesamiento de big data en el que los datos que se procesan no tengan relaciones confiables. Cuando un tamaño de datos es demasiado grande para el procesamiento y almacenamiento complejo o no es fácil definir las relaciones entre los datos, se hace difícil guardar la información extraída en un RDBMS con una relación coherente. El marco de trabajo del software de Hadoop está muy bien estructurado, semiestructurado y datos no estructurados. La tecnología de base de datos RDBMS es una muy probada, consistente, madurada y altamente respaldada por las mejores compañías del mundo. Funciona bien con descripciones de datos como tipos de datos, relaciones entre los datos, restricciones, etc. Por lo tanto, esto es más apropiado para el procesamiento de transacciones en línea (OLTP).
¿Cuál será el futuro de RDBMS en comparación con Bigdata y Hadoop? ¿Crees que RDBMS será abolido pronto?
“En este momento no hay relación entre el RDBMS y Hadoop, serán complementarios. NO se trata de desgarrar y reemplazar: no vamos a deshacernos de RDBMS o MPP, sino que usaremos la herramienta adecuada para el trabajo correcto, y eso dependerá en gran medida del precio ”. - Dijo Alisdair Anderson en una Cumbre de Hadoop .
Comparación cabeza a cabeza entre HADOOP y RDBMS
| Característica | RDBMS | Hadoop |
| Variedad de datos | Principalmente para datos estructurados. | Utilizado para datos estructurados, semiestructurados y no estructurados |
| Almacenamiento de datos | Datos de tamaño promedio (GBS) | Usar para un conjunto de datos grande (Tbs y Pbs) |
| Consulta | Lenguaje SQL | HQL (lenguaje de consulta de Hive) |
| Esquema | Requerido en escritura (esquema estático) | Requerido en la lectura (esquema dinámico) |
| Velocidad | Las lecturas son rápidas | Tanto las lecturas como las escrituras son rápidas |
| Costo | Licencia | Gratis |
| Caso de uso | OLTP (procesamiento de transacciones en línea) | Análisis (audio, video, registros, etc.), descubrimiento de datos |
| Objetos de datos | Trabaja en tablas relacionales | Funciona en clave / valor par |
| Rendimiento | Bajo | Alto |
| Escalabilidad | Vertical | Horizontal |
| Perfil de hardware | Servidores de alta gama | Hardware de productos básicos / utilitarios |
| Integridad | Alto (ACID) | Bajo |
Conclusión - HADOOP vs RDBMS
Por la comparación anterior, hemos llegado a saber que HADOOP es la mejor técnica para manejar Big Data en comparación con RDBMS. A medida que aumenta el día a día, los datos utilizados aumentan y, por lo tanto, una mejor manera de manejar una cantidad tan enorme de datos se está convirtiendo en una tarea agitada. El análisis y el almacenamiento de Big Data son convenientes solo con la ayuda del ecosistema Hadoop que el RDBMS tradicional. Hadoop es un marco de software de código abierto a gran escala dedicado a la computación escalable, distribuida e intensiva en datos. Este marco desglosa datos grandes en conjuntos de datos paralelos más pequeños y maneja la programación, asigna cada parte a un valor intermedio, tolera fallas, es confiable y admite miles de nodos y petabytes de datos, actualmente utilizados en el entorno de desarrollo, producción y pruebas e implementación opciones.
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