Diferença entre Hadoop e SQL

O termo 'Big Data' é uma das palavras mais quentes na era digital de hoje. Toda empresa, desde pequenas startups até grandes empresas, tem dinheiro para o Big Data. De repente, estamos vendo a convergência de tendências significativas que estão transformando fundamentalmente o setor e há uma explosão de dados devido ao crescente número de dispositivos conectados à Internet. O Big Data é exatamente onde a estrutura de código-fonte aberto Hadoop aparece. O Hadoop fornece uma estrutura para armazenar e recuperar grandes quantidades de dados para fins analíticos e de processamento. Mas como o Hadoop é diferente de outros sistemas de gerenciamento de banco de dados, como o SQL Server? Destacamos algumas diferenças importantes entre SQL e Hadoop.

O que é o Hadoop?

O Hadoop é uma estrutura de processamento distribuído de código aberto projetada para atender às necessidades das empresas da Web de indexar e processar grandes volumes de dados, cortesia do aumento crescente de dispositivos habilitados para Internet e da próxima grande evolução chamada mídia social. O Google fornece a inspiração para o desenvolvimento que ficou conhecido como Hadoop. Ele fornece uma estrutura que permite o processamento de grandes volumes de dados para facilitar o acesso e carregar dados dinamicamente.

O que é SQL?

SQL tem sido a ferramenta onipresente para acessar e manipular dados em um banco de dados. O SQ Server não é mais um sistema regular de gerenciamento de banco de dados usado por desenvolvedores, administradores e analistas de banco de dados. É um enorme ecossistema de ferramentas e serviços diferentes que trabalham em conjunto para fornecer tarefas de gerenciamento de plataformas de dados muito complexas. É a linguagem de fato para sistemas de suporte transacional e de decisão e ferramentas de Business Intelligence para acessar a consulta de anúncios em várias fontes de dados. De fato, o SQL Server lida com a imposição da qualidade e consistência dos dados muito melhor do que o Hadoop.

Diferença entre Hadoop e SQL

Ferramenta

- O Hadoop é um projeto da Apache Software Foundation e uma estrutura de software de processamento distribuído de código aberto para armazenar e processar o afluxo maciço de dados e executar aplicativos em clusters de hardware comum. O Hadoop fornece uma estrutura que permite o processamento de grandes volumes de dados, a fim de fornecer acesso fácil e carregar dados dinamicamente. SQL, abreviação de Structured Query Language, por outro lado, é a linguagem de fato para sistemas de suporte transacional e de decisão e ferramentas de Business Intelligence para acessar e consultar uma variedade de dados de diferentes fontes. SQL tem sido a ferramenta onipresente para acessar, manipular e armazenar dados em um banco de dados.

Estrutura do Hadoop vs. SQL

- No centro do ecossistema do Hadoop, há dois componentes principais - o HDFS (Hadoop Distributed File System) - um sistema de arquivos distribuído, escalável e portátil, escrito em Java para armazenar conjuntos de dados muito grandes em clusters de computadores; e uma abordagem ao processamento distribuído baseado em Java chamado MapReduce. O SQL Server, por outro lado, é um sistema de gerenciamento de banco de dados relacional e uma das plataformas de dados mais poderosas do mundo, usadas por vários produtos comerciais e internos para consultar, manipular e visualizar uma variedade de fontes de dados.

Tipo de dados

- O Hadoop foi projetado para funcionar com qualquer tipo de dados, seja ele estruturado, semiestruturado ou não estruturado, tornando-o muito flexível para trabalhar quando se trata de processamento de big data. O SQL, por outro lado, é uma linguagem de programação criada especificamente para gerenciar e consultar dados em sistemas de gerenciamento de banco de dados relacional (RDBMS). Ele é baseado no modelo Entity-Relationship do RDBMS, portanto, ele pode processar apenas dados estruturados. O SQL não pode ser usado para dados não estruturados porque eles não estão em conformidade com um modelo de dados sem estrutura facilmente identificável.

Em processamento

- O HDFS é um sistema de arquivos distribuído projetado para suportar o processamento em lote de dados, o que significa que os dados são coletados em lotes e cada lote é enviado para processamento. O lote pode variar de um dia a um minuto. Como foi desenvolvido para processamento em lote, ele não possui o conceito de leituras ou gravações aleatórias. O SQL Server, pelo contrário, como uma plataforma de banco de dados de uso geral, oferece suporte ao processamento de dados em tempo real, o que significa que os dados são transmitidos do remetente para o destinatário assim que são produzidos no final da origem.

Desempenho do Hadoop e SQL

- A arquitetura do Hadoop às vezes leva a uma incompatibilidade de impedância entre armazenamento e acesso a dados. Ele tem menos restrições ou validações nos dados que armazena e não possui os mesmos recursos e ecossistema do usuário final que o SQL desenvolveu. O SQL Server, por outro lado, lida com a imposição da qualidade e consistência dos dados muito melhor que o Hadoop, o que permite alavancar o ecossistema de ferramentas de análise e visualização de dados baseadas em SQL. No entanto, o SQL também possui algumas desvantagens, que incluem escalabilidade para lidar com grandes quantidades de dados e suporte para o armazenamento de dados com pouca formatação.

Hadoop vs. SQL: gráfico de comparação

Resumo do Hadoop vs. SQL

O Hadoop é a ferramenta de Big Data mais preferida e amplamente aceita, projetada para funcionar com qualquer tipo de dados - estruturado, não estruturado ou semiestruturado. Mas quando se trata de RDBMS, o SQL é talvez o mais poderoso sistema de armazenamento e gerenciamento de dados em memória e dinâmico. No entanto, as soluções RDBMS existentes, como SQL Servers, são apenas para gerenciar um volume significativo de dados, mas não para dados não estruturados ou semiestruturados com atributos variáveis. Como em muitas plataformas, o Hadoop e o SQL Server têm sua parte justa de pontos fortes e fracos. Use os dois juntos e você pode alavancar os pontos fortes de cada um enquanto atenua as fraquezas.