Différence entre HADOOP et RDBMS
Le travail du framework logiciel Hadoop est des données semi-structurées et non structurées très bien structurées. Cela prend également en charge une variété de formats de données en temps réel tels que XML, JSON et les formats de fichiers plats basés sur du texte. Le SGBDR fonctionne efficacement lorsqu'il existe un flux de relations d'entité qui est parfaitement défini et, par conséquent, le schéma ou la structure de la base de données peut se développer et être géré autrement. c'est-à-dire qu'un SGBDR fonctionne bien avec des données structurées. Hadoop sera un bon choix dans les environnements où il existe des besoins de traitement de données volumineuses sur lesquelles les données en cours de traitement n'ont pas de relations fiables.
Qu'est-ce que Hadoop?
Hadoop est fondamentalement une infrastructure logicielle d'infrastructure open source qui permet le stockage distribué et le traitement d'une énorme quantité de données, à savoir le Big Data. C'est un système de cluster qui fonctionne comme une architecture maître-esclave. Par conséquent, avec une telle architecture, de grandes données peuvent être stockées et traitées en parallèle. Différents types de données peuvent être analysés, structurés (tableaux), non structurés (journaux, corps de l'e-mail, texte du blog) et semi-structurés (métadonnées des fichiers multimédias, XML, HTML).
Composants de Hadoop
- HDFS: système de fichiers distribués Hadoop. Google a publié son document GFS et basé sur ce HDFS a été développé. Il indique que les fichiers seront divisés en blocs et stockés dans des nœuds sur l'architecture distribuée. Doug Cutting et Yahoo! inversé l'ingénierie du modèle GFS et construit un système de fichiers distribué Hadoop parallèle (HDFS)
- Fil: Encore un autre négociateur de ressources est utilisé pour la planification des travaux et gère le cluster. Il a été introduit dans Hadoop 2.
- Map Reduce: il s'agit d'un framework qui aide les programmes Java à effectuer le calcul parallèle sur les données à l'aide d'une paire clé-valeur. La carte prend les données d'entrée et les convertit en un ensemble de données qui peut être calculé en paire de valeurs clés. La sortie de la carte est consommée par la tâche de réduction, puis la sortie du réducteur donne le résultat souhaité.
- Hadoop Common: ces bibliothèques Java sont utilisées pour démarrer Hadoop et sont utilisées par d'autres modules Hadoop.
Qu'est-ce que le SGBDR?
RDBMS signifie le système de gestion de base de données relationnelle. Il s'agit d'un système de base de données basé sur le modèle relationnel spécifié par Edgar F. Codd en 1970. Les logiciels de gestion de base de données tels que le serveur Oracle, My SQL et IBM DB2 sont basés sur le système de gestion de base de données relationnelle.
Les données représentées dans le SGBDR se présentent sous la forme de lignes ou de tuples. Ce tableau est essentiellement une collection d'objets de données associés et se compose de colonnes et de lignes. La normalisation joue un rôle crucial dans le SGBDR. Il contient le groupe des tables, chaque table contient la clé primaire.
Composants du SGBDR
les tables
Dans le SGBDR, une table est un enregistrement qui est stocké sous forme de grille verticale et horizontale. Il est composé d'un ensemble de champs, tels que le nom, l'adresse et le produit des données.
Lignes
Les lignes de chaque tableau représentent des valeurs horizontales.
Colonnes
Les colonnes d'une table sont stockées horizontalement, chaque colonne représente un champ de données.
Clés
Ce sont des balises d'identification pour chaque ligne de données.
Hadoop et RDBMS ont des concepts différents pour le stockage, le traitement et la récupération des données / informations. Hadoop est nouveau sur le marché mais le SGBDR est d'env. 50 ans. Au fil du temps, les données croissent dans une courbe exponentielle ainsi que les exigences croissantes de l'analyse des données et des rapports.
Le stockage et le traitement avec cette énorme quantité de données dans un laps de temps rationnel devient vital dans les industries actuelles. Le SGBDR est plus adapté aux données relationnelles car il fonctionne sur des tables. La principale caractéristique de la base de données relationnelle comprend la possibilité d'utiliser des tables pour le stockage de données tout en maintenant et en appliquant certaines relations de données.
Ci-dessous les infographies entre HADOOP et RDBMS
Différence clé entre HADOOP et RDBMS
Un SGBDR fonctionne bien avec des données structurées. Hadoop sera un bon choix dans les environnements où il existe des besoins de traitement de données volumineuses sur lesquelles les données en cours de traitement n'ont pas de relations fiables. Lorsqu'une taille de données est trop grande pour un traitement et un stockage complexes ou difficile à définir les relations entre les données, il devient difficile de sauvegarder les informations extraites dans un SGBDR avec une relation cohérente. Le travail du framework logiciel Hadoop est des données semi-structurées et non structurées très bien structurées. La technologie de base de données RDBMS est une technologie très éprouvée, cohérente, mûrie et hautement prise en charge par les meilleures entreprises mondiales. Il fonctionne bien avec les descriptions de données telles que les types de données, les relations entre les données, les contraintes, etc. Par conséquent, cela est plus approprié pour le traitement des transactions en ligne (OLTP).
Quel sera l'avenir du SGBDR par rapport à Bigdata et Hadoop? Pensez-vous que le SGBDR sera bientôt supprimé?
«Il n'y a aucune relation entre le SGBDR et Hadoop en ce moment - ils vont être complémentaires. Il ne s'agit PAS de déchirer et de remplacer: nous n'allons pas nous débarrasser du SGBDR ou du MPP, mais utiliser à la place le bon outil pour le bon travail - et cela dépendra beaucoup du prix. »- Alisdair Anderson a déclaré lors d'un sommet Hadoop .
Comparaison directe entre HADOOP et RDBMS
| Fonctionnalité | RDBMS | Hadoop |
| Variété de données | Principalement pour les données structurées. | Utilisé pour les données structurées, semi-structurées et non structurées |
| Stockage de données | Données de taille moyenne (GBS) | Utiliser pour un grand ensemble de données (Tbs et Pbs) |
| Requête | Langage SQL | HQL (Hive Query Language) |
| Schéma | Requis en écriture (schéma statique) | Obligatoire à la lecture (schéma dynamique) |
| La vitesse | Les lectures sont rapides | Les lectures et les écritures sont rapides |
| Coût | Licence | Gratuit |
| Cas d'utilisation | OLTP (traitement des transactions en ligne) | Analytique (audio, vidéo, journaux, etc.), découverte des données |
| Objets de données | Fonctionne sur les tables relationnelles | Fonctionne sur la paire clé / valeur |
| Débit | Faible | Haute |
| Évolutivité | Verticale | Horizontal |
| Profil matériel | Serveurs haut de gamme | Matériel de base / utilitaire |
| Intégrité | Élevé (ACIDE) | Faible |
Conclusion - HADOOP vs RDBMS
Par la comparaison ci-dessus, nous avons appris que HADOOP est la meilleure technique pour gérer le Big Data par rapport à celle du SGBDR. De jour en jour, les données utilisées augmentent et, par conséquent, une meilleure façon de gérer une telle quantité de données devient une tâche mouvementée. L'analyse et le stockage des Big Data ne sont pratiques qu'avec l'aide de l'écosystème Hadoop que le SGBDR traditionnel. Hadoop est un cadre logiciel open source à grande échelle dédié à l'informatique évolutive, distribuée et gourmande en données. Ce cadre répartit les données volumineuses en ensembles de données parallélisables plus petits et gère la planification, mappe chaque partie à une valeur intermédiaire, à tolérance de panne, fiable et prend en charge des milliers de nœuds et pétaoctets de données, actuellement utilisés dans l'environnement de développement, de production et de test et de mise en œuvre les options.
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