Introducción a Is Hadoop A Database:
Hadoop no es almacenamiento de datos o almacenamiento relacional, se usa principalmente para procesar grandes cantidades de almacenamiento de datos en servidores distribuidos. Almacena archivos en HDFS (sistema de archivos distribuido Hadoop), sin embargo, no califica como una base de datos relacional. Las bases de datos relativas almacenan datos en tablas resumidas por el esquema preciso. Hadoop almacenará datos no estructurados, semiestructurados y estructurados, mientras que las bases de datos antiguas almacenarán únicamente datos estructurados. Tenemos una tendencia a no poder actualizar / modificar los datos en HDFS que podrían agotar una unidad de sonido convencional. Hay elementos como Hive que funciona en prime de HDFS y permite a los usuarios cuestionar el mantenimiento de datos en HDFS con una sintaxis similar a SQL conocida como HiveQL. Utiliza internamente MapReduce para inducir los resultados.
¿Qué es el Hadoop?
A medida que el mundo se vuelve más impulsado por el almacenamiento de datos que nunca, un desafío importante se ha convertido en una forma de manejar la explosión del almacenamiento de datos. Los marcos antiguos de gestión de almacenamiento de datos actualmente se utilizan para el gran volumen de conjuntos de datos actuales. Afortunadamente, un panorama rápidamente cambiante de las tecnologías recientes se está redefiniendo, sin embargo, tenemos una tendencia a trabajar con datos a una escala súper masiva. La base de datos Hadoop no es un tipo de datos, sino un sistema de software que permite la computación paralela masiva. es un habilitador de bases de datos distribuidas NoSQL de variedades enlazadas (como HBase), lo que podría permitir que los datos se desarrollen en miles de servidores con una reducción muy pequeña en el rendimiento.
¿Qué es una base de datos relacional?
El RDBMS tradicional (sistema de gestión de bases de datos relacionales) es la costumbre real para la gestión a lo largo de la era de la web. Sin embargo, actualmente se cree que RDBMS es una tecnología de datos en declive. Mientras que la organización precisa de los datos mantiene el almacén terriblemente "ordenado", la necesidad de que los datos estén bien estructurados realmente se convierte en una carga considerable en volúmenes extraordinariamente masivos, lo que lleva a una disminución del rendimiento a medida que el tamaño aumenta. Por lo tanto, RDBMS generalmente no se considera una respuesta ascendente para satisfacer las necesidades de datos "grandes".
¿Cuál será el futuro de RDBMS en relación con Hadoop?
Hadoop no se intercambia RDBMS, simplemente los complementa y le da a RDBMS el potencial de ingerir los enormes volúmenes de almacenamiento de datos que se producen y gestiona su selección y veracidad, además de proporcionar una plataforma de almacenamiento en HDFS con un diseño plano que mantiene los datos durante un diseño plano y proporciona un esquema de escaneo y análisis. la gran cantidad de datos es evolución, no revolución, por lo tanto, Hadoop no reemplazará RDBMS ya que son sensibles en la gestión de datos relativos y transaccionales.
¿Qué enfoque es el mejor RDBMS o Hadoop?
Todo depende Mientras que las ventajas de la gran cantidad de análisis de datos al proporcionar información más profunda que causa una ventaja competitiva son reales, esas ventajas serán completadas únicamente por empresas que ejerzan la debida diligencia para garantizar que la victimización de Hadoop para el análisis de grandes datos satisfaga mejor sus deseos. permítanos aprehender si lo facilitaremos en su enorme comparación de plataforma de datos.
Variaciones entre Is Hadoop una base de datos y una base de datos relacional:
Al igual que Hadoop a Database, el antiguo RDBMS no se puede usar una vez que involucra un método y almacena una cantidad descomunal de datos o simplemente datos enormes. Las siguientes son algunas variaciones entre Hadoop y RDBMS antiguo.
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Volumen de datos
El volumen de datos sugiere que la cantidad de datarmation que se mantiene y procesa. RDBMS funciona más alto una vez que la cantidad de datarmation es baja (en Gigabytes). sin embargo, una vez que el tamaño de los datos es grande, es decir, en Terabytes y Petabytes, RDBMS no puede renunciar a los resultados requeridos. Por otro lado, Hadoop funciona más alto una vez que el tamaño de los datos es enorme. Simplemente será un método y almacenará una gran cantidad de datarmation con bastante eficacia en comparación con el RDBMS estándar.
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Arquitectura
Si tenemos una tendencia a señalar el diseño, Hadoop tiene los siguientes componentes principales: HDFS (Hadoop Distributed File System), Hadoop MapReduce (un modelo de programación para el método de conjuntos de datos masivos) y Hadoop YARN (utilizado para administrar recursos informáticos en clústeres de PC ) Los RDBMS tradicionales poseen propiedades ACID que son atomicidad, consistencia, aislamiento y robustez.
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Rendimiento
El rendimiento sugiere que el volumen completo de datarmation procesado durante una cantidad explícita de su tiempo, por lo que la salida es la mayor. RDBMS no logra obtener un mejor resultado en comparación con el Marco Apache Hadoop.
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Variedad de datos
La selección de datos generalmente sugiere que se procese el tipo de datarmation. va a ser estructurado, semiestructurado y no estructurado. Hadoop tiene la flexibilidad de un método y almacena toda la información, ya sea estructurada, semiestructurada o no estructurada. Aunque, en gran medida, desea procesar una gran cantidad de datos no estructurados.
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Periodo de latencia
Hadoop tiene un mayor rendimiento, accederá rápidamente a lotes de enormes conjuntos de datos que los antiguos RDBMS, sin embargo, no puede acceder a un registro seleccionado del conjunto de datos con una rapidez terrible. por lo tanto, se dice que Hadoop posee baja latencia.
Pero el RDBMS es relativamente más rápido para recuperar los datos de los conjuntos de datos.
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Escalabilidad
RDBMS proporciona cuantificabilidad vertical que también se conoce como 'Escalar' una máquina. Sugiere que agregará recursos adicionales o hardware como memoria, hardware a una máquina dentro del clúster de la PC.
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Procesamiento de datos
Apache Hadoop es compatible con OLAP (procesamiento analítico en línea), que se emplea en técnicas de procesamiento de datos. OLAP implica consultas y agregaciones terriblemente avanzadas. La velocidad del proceso de datos depende de la cantidad de datos que puede tomar muchas horas. El estilo de datos se desnormaliza con menos tablas. OLAP utiliza esquemas en estrella.
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Costo
Hadoop podría ser un marco de sistema de software de suministro gratuito y abierto, no debe pagar para comprar la licencia del sistema de software. Mientras que RDBMS podría ser un sistema de software autorizado, debe pagar para comprar la licencia completa del sistema de software.
Conclusión: ¿Hadoop es una base de datos?
La elección de 1 plataforma sobre la opuesta se reduce completamente para usar casos y necesidades que mejor se adapten a ella. Hadoop se afianzó en el mercado al proporcionar una cuantificabilidad del almacenamiento en el otro lado, la flexibilidad de un RDBMS para administrar. conjuntamente hay muchos casos de uso en los que las fortalezas de un modelo relativo no son necesarias. Si no desea transacciones ACID o soporte OLAP, por ejemplo, lo más probable es que use Hadoop, reduzca sus precios totales un poco y lidie con las opciones poderosas (pero generalmente inmaduras) que Hadoop Database necesita. suministro. A medida que la gran cantidad de datos continúa en su camino de crecimiento, hay pocas dudas de que estos enfoques innovadores, que utilizan el diseño de datos NoSQL y el sistema de software Hadoop, serán fundamentales para permitir que las empresas alcancen todo su potencial con datos.
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Esta ha sido una guía de Is Hadoop a Database. Aquí discutimos el futuro de RDBMS en relación con Hadoop y las variaciones entre la base de datos de Hadoop y RDBMS. También puede consultar los siguientes artículos para obtener más información:
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