Différence entre SQL et Hadoop
Hadoop est un écosystème de Big Data utilisé pour le stockage, le traitement et l'exploration de modèles à partir de données. Hadoop peut être utilisé pour un large éventail de problèmes. C'est une pile technologique complète en soi. Il existe de nombreux cadres et plates-formes supplémentaires au-dessus de Hadoop qui répondent à l'un ou l'autre des problèmes techniques comme la collecte de données, le stockage de données, le traitement des données, la maintenance des journaux, des analyses avancées, etc. SQL est un langage de requête utilisé pour stocker, traiter et extraire des modèles à partir de données stockées dans des bases de données relationnelles. Les données sont stockées sous forme de tableaux ici. Cela ne fonctionne que pour les données structurées uniquement.
Comparaison tête à tête entre SQL et Hadoop (infographie)
Vous trouverez ci-dessous la principale différence de 17 entre SQL et Hadoop 
Différences clés entre SQL et Hadoop
SQL vs Hadoop sont des choix populaires sur le marché; laissez-nous discuter de certaines des principales différences entre SQL et Hadoop:
- Ci-dessus, nous avons vu la comparaison clé entre SQL et Hadoop. Par ces déclarations, nous pouvons comprendre que ces deux sont deux systèmes uniques conçus pour des besoins spécifiques et qu'ils sont utilisés à des fins uniques.
- Alors que Hadoop fournit une vaste gamme de fonctionnalités et d'applications, SQL complète Hadoop dans un sens plus que la concurrence. Par exemple, HIVE qui est un composant indépendant de Hadoop est très similaire à SQL. En utilisant Hive, des syntaxes de type SQL peuvent être écrites pour effectuer des manipulations de données, mais la conception, le fonctionnement et l'intention de HIVE sont différents de SQL en principe.
- La différence la plus importante à comprendre entre le SQL et Hadoop est que SQL peut gérer un type de données très limité, c'est-à-dire les données relationnelles et sa vitesse de traitement devient très lente lorsque des millions d'enregistrements doivent être manipulés en même temps alors que Hadoop est spécifiquement conçu pour résoudre ce problème. problème seulement.
- Il y a un soutien massif et des recherches en cours dans Hadoop, tous les deux jours, de nouvelles piles de technologies continuent d'arriver dans cette cour avant, les gens migrent de leurs systèmes de bases de données relationnelles traditionnelles vers une infrastructure de Big Data basée sur Hadoop. De telles avancées ne font que tracer une voie plus radieuse pour l'avenir de Hadoop, avec lequel seules quelques-unes voyagent actuellement.
Tableau de comparaison SQL vs Hadoop
La comparaison principale entre SQL et Hadoop est discutée ci-dessous:
|
Hadoop |
SQL |
| Il peut être utilisé pour le stockage, le traitement, la récupération et l'extraction de motifs à partir de données dans un large éventail de formats. | Il peut être utilisé uniquement pour le stockage, le traitement, la récupération et l'extraction de modèles de données stockées dans un format de base de données relationnelle. |
| Cela fonctionne bien pour les données structurées et non structurées. | Cela ne fonctionne que pour les données structurées uniquement. |
| Il peut contenir de nombreuses technologies en plus, chacune effectuant une tâche spécifique comme HDFS, AVRO, Pig, HBase, etc. | SQL est un langage de requête avec une syntaxe spécifique et un schéma pour se déplacer. |
| Les données peuvent être stockées sous la forme de paires clé-valeur, de tables, d'une carte de hachage, etc. | Les données sont stockées sous forme de tableaux uniquement. |
| Il prend en charge les structures de données de type NoSQL, les structures de données en colonnes, etc. comme MongoDB | Il fonctionne sur la propriété de l'ACID. |
| Il peut être utilisé pour stocker et traiter des données de journal, des données en temps réel, des images, des vidéos, des données de capteur et d'autres types de données. | La variété des données est sévèrement limitée en SQL. |
| Hadoop est principalement utilisé dans les applications où le volume de données est énorme et les systèmes comme SQL ne peuvent pas bien fonctionner. | SQL peut stocker un volume modéré de données. |
| Les instructions de type INSERT, SELECT sont très rapides dans Hadoop par rapport à SQL | La syntaxe SQL est beaucoup plus lente lorsqu'elle est exécutée sur des millions de lignes à la fois. |
| Hadoop utilise le concept de l'informatique distribuée, applique le principe de réduction de la carte et gère ainsi les données disponibles sur plusieurs systèmes à travers plusieurs emplacements. | Les sources de données SQL sont généralement disponibles sur site ou sur un cloud. Il ne peut donc pas exploiter les avantages de l'informatique distribuée. |
| Les systèmes basés sur Hadoop peuvent être mis à l'échelle facilement et à moindre coût. La mise à l'échelle horizontale est très bon marché et autant d'ordinateurs peuvent être connectés au réseau que souhaité, elle est donc évolutive à la demande. | L'achat d'un serveur SQL supplémentaire coûte une fortune. Si un système manque de stockage, des racks et des serveurs supplémentaires doivent être achetés et configurés, ce qui est coûteux et prend du temps. |
| Il est hautement tolérant aux pannes. | Il a une bonne tolérance aux pannes. |
| Il utilise du matériel de base. | Il utilise du matériel propriétaire. |
| C'est une source libre et ouverte. | La plupart des systèmes SQL sont sous licence. |
| Des techniques avancées d'apprentissage automatique et d'intelligence artificielle peuvent être développées à l'aide de Hadoop. | La prise en charge de ML et AI est très limitée sur SQL et seules quelques entreprises le fournissent. |
| À l'aide des connecteurs JDBC appropriés, Hadoop peut communiquer avec les systèmes SQL et déplacer des données entre les deux. | Les systèmes SQL peuvent également lire et écrire des données dans l'infrastructure Hadoop. |
| Cloudera, Horton work, AWS sont quelques-uns des fournisseurs de systèmes Hadoop. | Microsoft, Oracle, SAP, etc. font partie des leaders bien connus du secteur des systèmes SQL. |
| Dernier point mais non le moindre, la courbe d'apprentissage de Hadoop pour les professionnels débutants, ainsi que pour les professionnels chevronnés, est modérément difficile. | Commencer avec les systèmes SQL est beaucoup plus facile, même pour les professionnels débutants. |
Conclusion - SQL vs Hadoop
SQL est plus traditionnel alors que Hadoop est l'avenir. Les mégadonnées sont un avenir prometteur, mais actuellement, l'adoption de l'industrie et la confiance des clients ne sont pas si fortes. Il reste à voir à quel point il deviendra dominant au fil du temps. AWS est certainement une force avec laquelle il faut compter, mais encore, beaucoup de développement et de support sont nécessaires pour faire de Hadoop une technologie pour le véritable avenir. SQL existe depuis des décennies et est utilisé presque partout. Aujourd'hui, c'est l'épine dorsale de tout ce qui est des données. Dans un futur proche également, SQL sera là, il complètera Hadoop de plus de façons que de le compléter. L'apprentissage et l'exploitation des avantages de Hadoop peuvent être très prometteurs pour les individus, à la fois qui commencent leur carrière et ceux qui sont déjà des développeurs de logiciels établis, cela peut également être bénéfique pour les industries et les organisations qui développent des produits et des solutions dans le monde des technologies de l'information, ils devraient évidemment envisager d'utiliser la pile de Big Data dans leurs offres et, enfin, les clients et les partenaires devraient également mettre en œuvre des solutions basées sur Hadoop dans leurs locaux pour en tirer le meilleur parti.
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Cela a été un guide pour les principales différences entre SQL et Hadoop. Ici, nous discutons également des différences clés entre SQL et Hadoop avec des infographies et un tableau de comparaison. Vous pouvez également consulter les articles suivants pour en savoir plus
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