RDBMS กับ Hadoop:อธิบายความแตกต่างที่สำคัญ

RDBMS จัดเก็บข้อมูลที่มีโครงสร้างในตารางที่สอดคล้องกับ ACID โดยใช้ SQL Hadoop เป็นเฟรมเวิร์กโอเพ่นซอร์สสำหรับการจัดเก็บแบบกระจายและการประมวลผลข้อมูลที่มีโครงสร้างและไม่มีโครงสร้างขนาดใหญ่โดยใช้ HDFS และ MapReduce

RDBMS คืออะไร

RDBMS (ระบบจัดการฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์) จัดเก็บข้อมูลในตารางที่มีแถวและคอลัมน์ตามคุณสมบัติ ACID (ความเป็นอะตอม ความสม่ำเสมอ การแยกตัว ความทนทาน) ได้รับการออกแบบมาเพื่อการจัดเก็บและการเรียกค้นข้อมูลที่มีโครงสร้างอย่างรวดเร็วโดยใช้ SQL ตัวอย่าง:Oracle, MySQL, PostgreSQL

Hadoop คืออะไร

Hadoop เป็นเฟรมเวิร์กโอเพ่นซอร์สสำหรับการรันแอปพลิเคชันแบบกระจายและการจัดเก็บข้อมูลขนาดใหญ่ โดยจะจัดการข้อมูลที่มีโครงสร้าง กึ่งมีโครงสร้าง และไม่มีโครงสร้างด้วยพลังการประมวลผลสูง ส่วนประกอบหลักคือ

ระบบไฟล์แบบกระจาย HDFS สำหรับการจัดเก็บ
การจัดการทรัพยากร YARN
เครื่องมือประมวลผล MapReduce เป็นชุด
ยูทิลิตี้ Hadoop Common Shared

ความแตกต่างที่สำคัญ

คุณลักษณะ RDBMS ฮาดูป ประเภทข้อมูลที่มีโครงสร้างเท่านั้นที่มีโครงสร้าง + ไม่มีโครงสร้างการประมวลผลแบบสอบถาม SQLMapReduce / Spark การประมวลผลแบบแบตช์SchemaStatic (กำหนดไว้ล่วงหน้า)ไดนามิก (สคีมาเมื่ออ่าน)ความสามารถในการปรับขนาดแนวตั้ง (จำกัด)แนวนอน (ปรับขนาดได้สูง)ความสมบูรณ์ของข้อมูลสูง (กรด)ต่ำกว่า (ความสอดคล้องในที่สุด)การทำให้เป็นมาตรฐานที่จำเป็นไม่จำเป็นต้นทุน ได้รับอนุญาต (ชำระเงิน)โอเพ่นซอร์ส (ฟรี)ดีที่สุด สำหรับOLTP ธุรกรรมข้อมูลขนาดใหญ่ การวิเคราะห์ ML

จะเลือกอะไร

ใช้ RDBMS สำหรับแอปพลิเคชันธุรกรรมที่ต้องปฏิบัติตาม ACID ข้อมูลที่มีโครงสร้าง และการสืบค้น SQL ที่รวดเร็ว ใช้ Hadoop สำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ การประมวลผลชุดข้อมูลขนาดใหญ่ที่ไม่มีโครงสร้าง และปริมาณงานการเรียนรู้ของเครื่องที่ความสามารถในการปรับขนาดแนวนอนและความคุ้มทุนมีความสำคัญ

บทสรุป

RDBMS และ Hadoop ให้บริการตามวัตถุประสงค์ที่แตกต่างกัน RDBMS เป็นเลิศในด้านข้อมูลธุรกรรมที่มีโครงสร้างพร้อมการรับประกัน ACID ในขณะที่ Hadoop จัดการการประมวลผลแบบกระจายขนาดใหญ่ของข้อมูลทุกประเภท องค์กรจำนวนมากใช้ทั้งสองอย่างร่วมกัน โดยมี RDBMS สำหรับข้อมูลการดำเนินงานและ Hadoop สำหรับการวิเคราะห์

RDBMS กับ Hadoop:อธิบายความแตกต่างที่สำคัญ