Introduction à la base de données Is Hadoop A:
Hadoop n'est pas un stockage de données ou un stockage relationnel, il est principalement utilisé pour traiter de grandes quantités d'entrepôt de données sur des serveurs distribués. Il stocke les fichiers dans HDFS (système de fichiers distribué Hadoop) mais il ne peut pas être qualifié de base de données relationnelle. Les bases de données relatives stockent les données dans des tableaux définis par le schéma précis. Hadoop stockera des données non structurées, semi-structurées et structurées tandis que les bases de données anciennes stockeront uniquement des données structurées. nous avons tendance à ne pas pouvoir mettre à jour / modifier les données dans HDFS qui pourraient être épuisées par une unité de son conventionnelle. Il existe des éléments tels que Hive qui fonctionne sur Prime de HDFS et permet aux utilisateurs de remettre en question les données conservées dans HDFS avec une syntaxe de type SQL appelée HiveQL. Il utilise en interne MapReduce pour induire les résultats.
Qu'est-ce que Hadoop?
Alors que le monde devient plus axé sur l'entrepôt de données que jamais auparavant, un défi important est devenu un moyen de gérer l'explosion de l'entrepôt de données. les anciens cadres de gestion des entrepôts de données utilisent actuellement le grand volume des ensembles de données d'aujourd'hui. Heureusement, un paysage en constante évolution des technologies récentes se redéfinit, mais nous avons tendance à travailler avec des données à une échelle extrêmement massive. La base de données Hadoop n'est pas une sorte de données, mais plutôt un système logiciel qui permet un calcul massivement parallèle. c'est un facilitateur de variétés liées aux bases de données distribuées NoSQL (telles que HBase), qui pourraient permettre aux données de se déployer sur des milliers de serveurs avec une très faible réduction des performances.
Qu'est-ce qu'une base de données relationnelle?
Le SGBDR traditionnel (système de gestion de base de données relationnelle) est la véritable coutume de la gestion tout au long de l'ère du Web. Cependant, le SGBDR est actuellement considéré comme une technologie de données en déclin. alors que l'organisation précise des données maintient l'entrepôt terriblement «soigné», la nécessité d'une bonne structure des données devient vraiment un fardeau considérable à des volumes extraordinairement massifs, entraînant une baisse des performances à mesure que la taille augmente. Ainsi, le SGBDR n'est généralement pas considéré comme une réponse ascendable pour répondre aux besoins des «mégadonnées».
Quel sera l'avenir du SGBDR par rapport à Hadoop?
Hadoop n'est pas échangé de SGBDR, il les complimente simplement et donne au SGBDR le potentiel d'ingérer les volumes massifs d'entrepôt de données en cours de production et gère également leur sélection et leur véracité en donnant une plate-forme de stockage sur HDFS avec une conception plate qui conserve les données pendant une conception plate et fournit un schéma sur l'analyse et l'analyse. les énormes données sont une évolution, pas une révolution, donc Hadoop ne remplacera pas le SGBDR car ils sont sensibles à la gestion des données relatives et transactionnelles.
Quelle approche est le meilleur SGBDR ou Hadoop?
Tout dépend. Alors que les avantages de l'analyse de données énormes en fournissant des informations plus approfondies qui entraînent un avantage concurrentiel sont réels, ces avantages ne seront complétés que par des entreprises qui font preuve de diligence raisonnable pour s'assurer que la victimisation Hadoop pour une analyse de données volumineuses répond le mieux à leurs désirs. permettez-nous d'appréhender si nous faciliterons votre énorme comparaison de plateforme de données.
Variations entre Hadoop est-elle une base de données et une base de données relationnelle:
Comme Hadoop une base de données, l'ancien SGBDR ne peut pas être utilisé une fois qu'il implique une méthode et stocke une quantité démesurée de données ou simplement d'énormes données. Voici quelques variations entre Hadoop et l'ancien SGBDR.
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Volume de données
Le volume de données suggère que la quantité de datarmation qui est conservée et traitée. Le SGBDR fonctionne mieux une fois que la quantité de datarmation est faible (en gigaoctets). cependant, une fois que la taille des données est grande, c'est-à-dire en téraoctets et pétaoctets, le SGBDR ne parvient pas à renoncer aux résultats requis. En revanche, Hadoop fonctionne plus haut une fois que la taille des données est énorme. Il s'agira simplement d'une méthode et stockera une grande quantité de datarmation assez efficacement par rapport au SGBDR standard.
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Architecture
Si nous avons tendance à souligner la conception, Hadoop a les composants de base suivants: HDFS (Hadoop Distributed File System), Hadoop MapReduce (un modèle de programmation pour la méthode des ensembles de données massifs) et Hadoop YARN (utilisé pour gérer les ressources informatiques dans les clusters de PC) ). Les SGBDR traditionnels possèdent des propriétés ACID qui sont l'atomicité, la cohérence, l'isolement et la robustesse.
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Débit
Le débit suggère que le volume complet de datarmation a été traité pendant une durée explicite de votre temps, donc la sortie est la plus importante. RDBMS ne parvient pas à obtenir une meilleure sortie par rapport à Apache Hadoop Framework.
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Variété de données
La sélection des données suggère généralement que le type de datarmation soit traité. ça va être structuré, semi-structuré et non structuré. Hadoop a la flexibilité d'une méthode et stocke toutes les formes de données, qu'elles soient structurées, semi-structurées ou non structurées. Cependant, il s'agit principalement de traiter un grand nombre de données non structurées.
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Période de latence
Hadoop a une sortie plus élevée, vous accéderez rapidement à des lots d'énormes ensembles de données que les anciens SGBDR, cependant, vous ne pouvez pas accéder à un enregistrement sélectionné à partir de l'ensemble de données très rapidement. par conséquent, Hadoop serait propriétaire d'une faible latence.
Mais le SGBDR est relativement plus rapide pour récupérer les données des ensembles de données.
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Évolutivité
Le SGBDR offre une quantifiabilité verticale qui est également appelée «mise à l'échelle» d'une machine. Il suggère que vous ajoutiez des ressources ou du matériel supplémentaires comme de la mémoire, du matériel à une machine au sein du cluster de PC.
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Traitement de l'information
Apache Hadoop prend en charge OLAP (Online Analytical Processing), qui est utilisé dans les techniques de traitement des données.OLAP implique des requêtes et des agrégations terriblement avancées. la vitesse de traitement des données dépend du nombre de datarmation qui peut prendre plusieurs heures. Le style de données est dénormalisé avec moins de tables. OLAP utilise des schémas en étoile.
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Coût
Hadoop pourrait être un cadre de système logiciel gratuit et ouvert, vous ne devriez pas payer pour acheter la licence du système logiciel. Alors que RDBMS pourrait être un système logiciel autorisé, vous devez payer pour acheter la licence complète du système logiciel.
Conclusion - Hadoop est-il une base de données?
Le choix d'une plate-forme au-dessus se résume à l'utilisation des cas et des besoins qui lui conviennent le mieux. Hadoop a trouvé sa place sur le marché pour fournir une quantification de stockage de l'autre côté de la flexibilité d'un SGBDR à gérer. conjointement, il existe de nombreux cas d'utilisation où les forces d'un modèle relatif ne sont donc pas nécessaires. Si vous ne souhaitez pas les transactions ACID ou la prise en charge OLAP, par exemple, il est probable que vous utiliserez Hadoop, réduisez considérablement vos prix totaux et que vous vous attaquiez aux options puissantes (mais généralement immatures) dont Hadoop Database a besoin pour la fourniture. Alors que les énormes données continuent de croître, il ne fait aucun doute que ces approches innovantes - utilisant la conception de données NoSQL et le système logiciel Hadoop - seront essentielles pour permettre aux entreprises d'atteindre leur plein potentiel avec les données.
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Cela a été un guide pour Is Hadoop une base de données. Ici, nous discutons de l'avenir du SGBDR en relation avec Hadoop et les variations entre la base de données Hadoop et le SGBDR. Vous pouvez également consulter les articles suivants pour en savoir plus:
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