Diferença entre Hadoop e SQL

O termo ‘Big Data’ é um dos chavões mais populares da era digital de hoje. Todas as empresas, desde pequenas startups até grandes empresas, têm dinheiro para 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 número crescente de dispositivos conectados à Internet. Big Data é exatamente onde a estrutura de código aberto Hadoop entra em cena. O Hadoop fornece uma estrutura para armazenar e recuperar grandes quantidades de dados para fins de processamento e analíticos. 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 Hadoop?

Hadoop é uma estrutura de processamento distribuído de código aberto projetada para atender às necessidades de empresas da web de indexar e processar grandes volumes de dados, cortesia do aumento crescente de dispositivos habilitados para Internet e a 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 fornecer acesso fácil e carregar dados dinamicamente.



O que é SQL?

SQL tem sido a ferramenta onipresente para acessar e manipular dados em um banco de dados. SQ Server não é mais um sistema de gerenciamento de banco de dados regular usava por desenvolvedores e administradores e analistas de banco de dados. É um enorme ecossistema de ferramentas e serviços diferenciados que funcionam em conjunto para fornecer tarefas de gerenciamento de plataforma de dados muito complexas. É a linguagem de fato para sistemas transacionais e de suporte a decisões e ferramentas de Business Intelligence para acessar a consulta de anúncios a uma variedade de fontes de dados. Na verdade, o SQL Server lida com a aplicação da qualidade e consistência dos dados muito melhor do que o Hadoop.



Diferença entre Hadoop e SQL

Ferramenta

- Hadoop é um projeto da Apache Software Foundation e uma estrutura de software de processamento distribuído de código aberto para armazenamento e processamento de influxo maciço de dados e execução de aplicativos em clusters de hardware comum. O Hadoop fornece uma estrutura que permite o processamento de grandes volumes de dados para fornecer acesso fácil e carregar dados dinamicamente. SQL, abreviação de Structured Query Language, por outro lado, é a linguagem de fato para sistemas transacionais e de suporte a decisões 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 Hadoop estão dois primário componentes - o Hadoop Distributed File System (HDFS) - um sistema de arquivos distribuído, escalonável e portátil escrito em Java para armazenar conjuntos de dados muito grandes em clusters de computadores; e uma abordagem para processamento distribuído baseada em Java chamada 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 usada por uma série de produtos comerciais e internos para consultar, manipular e visualizar uma variedade de fontes de dados.

Tipo de dados

- O Hadoop é projetado para trabalhar com qualquer tipo de dados, sejam estruturados, semiestruturados ou não estruturados, tornando-o muito flexível para trabalhar quando se trata de big data em processamento. SQL, por outro lado, é um linguagem de programação criado especificamente para gerenciar e consultar dados em sistemas de gerenciamento de banco de dados relacional (RDBMS). É baseado no modelo Entidade-Relacionamento do RDBMS, portanto, só pode processar dados estruturados. 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 ser de um dia a um minuto. Uma vez que é projetado para processamento em lote, não tem o conceito de leituras ou gravações aleatórias. O SQL Server, ao 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 emissor para o receptor assim que são produzidos na extremidade da origem.

atuação de Hadoop e SQL

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

Hadoop vs. SQL: gráfico de comparação

Resumo de Hadoop vs. SQL

Hadoop é a ferramenta de Big Data mais preferida e amplamente aceita, projetada para trabalhar com qualquer tipo de dados - estruturados, não estruturados ou semiestruturados. Mas quando se trata de RDBMS, o SQL é talvez o sistema de gerenciamento e armazenamento de dados mais poderoso e dinâmico. No entanto, as soluções RDBMS existentes, como servidores SQL, são apenas para gerenciar um volume significativo de dados, mas não para dados não estruturados ou semiestruturados com atributos variáveis. Tal como acontece com muitas plataformas, o Hadoop e o SQL Server têm seus pontos fortes e fracos. Use os dois juntos e você pode aproveitar os pontos fortes de cada enquanto mitigando as fraquezas.

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