Diferencia entre SQL y Hadoop
Hadoop es un ecosistema de big data que se utiliza para almacenar, procesar y extraer patrones de datos. Hadoop puede usarse para una amplia gama de problemas. Es una pila de tecnología completa en sí misma. Hay muchos marcos y plataformas adicionales sobre Hadoop que abordan uno u otros problemas técnicos como la recopilación de datos, el almacenamiento de datos, el procesamiento de datos, el mantenimiento de registros, el análisis avanzado, etc. SQL es un lenguaje de consulta que se utiliza para almacenar, procesar y extraer patrones de datos almacenados en bases de datos relacionales. Los datos se almacenan en forma de tablas aquí. Solo funciona para datos estructurados.
Comparación cabeza a cabeza de SQL vs Hadoop (infografía)
A continuación se muestra la diferencia entre los 17 principales entre SQL y Hadoop 
Diferencias clave entre SQL y Hadoop
Tanto SQL vs Hadoop son opciones populares en el mercado; Discutamos algunas de las principales diferencias entre SQL y Hadoop:
- Arriba, vimos la comparación clave entre SQL y Hadoop. Según esas declaraciones, podemos entender que estos dos son dos sistemas únicos diseñados para necesidades específicas y se utilizan con fines únicos.
- Mientras que Hadoop proporciona una amplia gama de funcionalidades y aplicaciones, SQL complementa a Hadoop en más sentido que competir con él. Por ejemplo, HIVE, que es un componente independiente de Hadoop, es muy similar a SQL. Usando Hive, se pueden escribir sintaxis similares a SQL para hacer manipulaciones de datos, pero el diseño, el funcionamiento y la intención de HIVE son diferentes de SQL en principio.
- La diferencia más importante que hay que entender entre SQL y Hadoop es que SQL puede manejar un tipo de datos muy limitado, es decir, datos relacionales y su velocidad de procesamiento se vuelve muy lenta cuando se deben manipular millones de registros a la vez, mientras que Hadoop está específicamente diseñado para abordar esto. solo problema
- Hay un gran apoyo e investigación en Hadoop, cada dos días sigue apareciendo una nueva pila de tecnología en este patio delantero, la gente está migrando desde sus sistemas tradicionales de bases de datos relacionales hacia la infraestructura de big data basada en Hadoop. Tales avances solo abren un camino más brillante para el futuro para Hadoop junto con el cual solo unos pocos están viajando ahora.
Tabla de comparación de SQL vs Hadoop
La comparación principal entre SQL y Hadoop se analiza a continuación:
|
Hadoop |
SQL |
| Se puede usar para almacenar, procesar, recuperar y extraer patrones de datos en una amplia gama de formatos. | Se puede usar para almacenamiento, procesamiento, recuperación y extracción de patrones de datos almacenados en un formato de base de datos relacional solamente. |
| Funciona bien para datos estructurados y no estructurados. | Solo funciona para datos estructurados. |
| Puede tener muchas pilas de tecnología encima cada una haciendo una tarea específica como HDFS, AVRO, Pig, HBase, etc. | SQL es un lenguaje de consulta con una sintaxis específica y un esquema para moverse con las cosas. |
| Los datos pueden almacenarse en forma de pares clave-valor, tablas, mapa hash, etc. | Los datos se almacenan solo en forma de tablas. |
| Admite estructuras de datos de tipo NoSQL, estructuras de datos en columnas, etc., como MongoDB | Funciona en la propiedad de ACID. |
| Se puede usar para almacenar y procesar datos de registro, datos en tiempo real, imágenes, videos, datos de sensores y otra variedad de datos. | La variedad de datos está severamente restringida en SQL. |
| Hadoop se usa principalmente en aquellas aplicaciones donde el volumen de datos es enorme y los sistemas como SQL no pueden funcionar bien. | SQL puede almacenar un volumen moderado de datos. |
| Las instrucciones de tipo INSERT, SELECT son muy rápidas en Hadoop en comparación con SQL | La sintaxis SQL es mucho más lenta cuando se ejecuta en millones de filas a la vez. |
| Hadoop utiliza el concepto de computación distribuida, aplica el principio de reducción de mapas y, por lo tanto, maneja los datos disponibles en múltiples sistemas en múltiples ubicaciones. | Las fuentes de datos SQL generalmente están disponibles en las instalaciones o en una nube. Por lo tanto, no puede explotar las ventajas de la informática distribuida. |
| Los sistemas basados en Hadoop se pueden escalar de manera fácil y rentable. El escalado horizontal es muy económico y se pueden conectar tantas computadoras a la red como se desee, por lo que es escalable bajo demanda. | Comprar un servidor SQL adicional cuesta una fortuna. Si un sistema se queda sin almacenamiento, es necesario comprar y configurar bastidores y servidores adicionales, lo cual es costoso y requiere mucho tiempo. |
| Es altamente tolerante a fallas. | Tiene buena tolerancia a fallas. |
| Utiliza hardware básico. | Utiliza hardware de propiedad. |
| Es un código libre y abierto. | La mayoría de los sistemas SQL tienen licencia. |
| El aprendizaje automático avanzado y las técnicas de inteligencia artificial se pueden construir con Hadoop. | El soporte para ML e IA es muy limitado en SQL y solo unas pocas compañías lo proporcionan. |
| Usando conectores JDBC apropiados, Hadoop puede comunicarse con sistemas SQL y mover datos entre ellos. | Los sistemas SQL también pueden leer y escribir datos en la infraestructura de Hadoop. |
| Cloudera, el trabajo de Horton, AWS son algunos de los proveedores de sistemas Hadoop. | Microsoft, Oracle, SAP, etc. son algunos de los líderes de la industria bien conocidos en sistemas SQL. |
| Por último, pero no menos importante, la curva de aprendizaje de Hadoop para profesionales de nivel básico, así como para un profesional experimentado, es moderadamente difícil. | Comenzar con sistemas SQL es mucho más fácil incluso para profesionales de nivel básico. |
Conclusión: SQL vs Hadoop
SQL es más tradicional mientras que Hadoop es el futuro. Big data es un futuro prometedor, pero actualmente, la adopción de la industria y la confianza del cliente no son tan fuertes. Todavía está por verse cuán dominante se volverá a medida que pase el tiempo. AWS es sin duda una fuerza a tener en cuenta, pero aún así, se necesita mucho desarrollo y soporte para hacer de Hadoop una tecnología para el verdadero futuro. SQL ha estado aquí durante décadas y se usa en casi todas partes. Hoy es la columna vertebral de todo lo que son datos. También en el futuro próximo, SQL estará allí, complementará a Hadoop de más formas que completas. Aprender y explotar los beneficios de Hadoop puede ser muy prometedor para las personas, tanto quienes están comenzando su carrera como aquellos que ya son desarrolladores de software establecidos, también puede ser beneficioso para las industrias y organizaciones que desarrollan productos y soluciones en el mundo de la tecnología de la información. obviamente, debería considerar el uso de Big data stack en sus ofertas y, finalmente, el cliente y los socios también deberían implementar soluciones basadas en Hadoop en sus instalaciones para aprovechar al máximo.
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