Perbedaan Antara Hadoop dan SQL

Istilah 'Big Data' adalah salah satu kata kunci terpanas di era digital saat ini. Setiap perusahaan mulai dari perusahaan kecil hingga perusahaan besar memiliki uang untuk Big Data. Tiba-tiba kita melihat konvergensi tren signifikan yang secara fundamental mengubah industri dan ada ledakan data karena meningkatnya jumlah perangkat yang terhubung internet. Big Data adalah persis di mana kerangka kerja open-source Hadoop datang ke gambar. Hadoop menyediakan kerangka kerja untuk menyimpan dan mengambil sejumlah besar data untuk keperluan pemrosesan dan analitis. Tetapi bagaimana Hadoop berbeda dari sistem manajemen basis data lainnya seperti SQL Server? Kami menyoroti beberapa perbedaan utama antara SQL dan Hadoop.

Apa itu Hadoop?

Hadoop adalah kerangka kerja pemrosesan terdistribusi sumber terbuka yang dirancang untuk memenuhi kebutuhan perusahaan web untuk mengindeks dan memproses volume data yang sangat besar, berkat peningkatan peningkatan perangkat yang dimungkinkan Internet dan evolusi besar berikutnya yang disebut media sosial. Google memberikan inspirasi untuk pengembangan yang kemudian dikenal sebagai Hadoop. Ini memberikan kerangka kerja yang memungkinkan untuk memproses volume data yang sangat besar untuk memberikan akses mudah dan memuat data secara dinamis.

Apa itu SQL??

SQL telah menjadi alat di mana-mana untuk mengakses dan memanipulasi data dalam database. SQ Server bukan lagi sistem manajemen basis data reguler yang digunakan oleh pengembang dan administrator dan analis basis data. Ini adalah ekosistem besar dari alat dan layanan perbedaan yang bekerja bersama untuk menyediakan tugas manajemen platform data yang sangat kompleks. Ini adalah bahasa de facto untuk sistem transaksional dan sistem pendukung keputusan serta perangkat Business Intelligence untuk mengakses kueri iklan berbagai sumber data. Bahkan, SQL Server menangani menegakkan kualitas dan konsistensi data yang jauh lebih baik daripada Hadoop.

Perbedaan antara Hadoop dan SQL

Alat

- Hadoop adalah proyek Yayasan Perangkat Lunak Apache dan kerangka kerja perangkat lunak pemrosesan sumber terbuka terdistribusi untuk menyimpan dan memproses masuknya banyak data dan menjalankan aplikasi pada kelompok perangkat keras komoditas. Hadoop menyediakan kerangka kerja yang memungkinkan pemrosesan volume besar data untuk menyediakan akses mudah dan memuat data secara dinamis. SQL, kependekan dari Structured Query Language, di sisi lain, adalah bahasa de facto untuk sistem pendukung keputusan dan transaksional dan alat Business Intelligence untuk mengakses dan menanyakan berbagai data dari sumber yang berbeda. SQL telah menjadi alat di mana-mana untuk mengakses, memanipulasi dan menyimpan data dalam database.

Kerangka kerja Hadoop vs SQL

- Inti dari ekosistem Hadoop adalah dua komponen utama - Sistem File Terdistribusi Hadoop (HDFS) - sistem file terdistribusi, skalabel dan portabel yang ditulis di Jawa untuk menyimpan set data yang sangat besar di seluruh cluster komputer; dan pendekatan untuk pemrosesan terdistribusi berdasarkan Java yang disebut MapReduce. SQL Server, di sisi lain, adalah sistem manajemen basis data relasional dan salah satu platform data paling kuat di dunia yang digunakan oleh sejumlah produk komersial dan in-house untuk meminta, memanipulasi, dan memvisualisasikan berbagai sumber data.

Tipe data

- Hadoop dirancang untuk bekerja dengan tipe data apa pun, apakah terstruktur, semi-terstruktur atau tidak terstruktur, membuatnya sangat fleksibel untuk bekerja dengan ketika datang ke pemrosesan data besar. SQL, di sisi lain, adalah bahasa pemrograman yang khusus dibuat untuk mengelola dan menanyakan data dalam sistem manajemen basis data relasional (RDBMS). Ini didasarkan pada model Entity-Relationship dari RDBMS, sehingga hanya dapat memproses data terstruktur. SQL tidak dapat digunakan untuk data tidak terstruktur karena mereka tidak sesuai dengan model data tanpa struktur yang mudah diidentifikasi.

Pengolahan

- HDFS adalah sistem file terdistribusi yang dirancang untuk mendukung pemrosesan batch dari data yang berarti data dikumpulkan dalam batch dan setiap batch dikirim untuk diproses. Batch dapat berupa apa saja dari satu hari hingga satu menit. Karena dirancang untuk pemrosesan batch, ia tidak memiliki konsep baca atau tulis acak. SQL Server, sebaliknya, sebagai platform database tujuan umum, mendukung pemrosesan data real-time, artinya data dialirkan dari pengirim ke penerima segera setelah diproduksi di sumbernya.

Kinerja Hadoop dan SQL

- Arsitektur Hadoop terkadang menyebabkan ketidaksesuaian impedansi antara penyimpanan data dan akses data. Ini memiliki lebih sedikit pembatasan atau validasi pada data yang disimpannya, dan tidak memiliki kemampuan dan ekosistem pengguna akhir yang sama dengan yang dikembangkan SQL. SQL Server, di sisi lain, menangani penegakan kualitas dan konsistensi data yang jauh lebih baik daripada Hadoop yang memungkinkannya untuk meningkatkan ekosistem analisis data berbasis SQL dan alat visualisasi data. Namun, SQL juga memiliki beberapa kelemahan yang mencakup skalabilitas untuk menangani sejumlah besar data dan dukungan untuk menyimpan data yang diformat secara longgar..

Hadoop vs. SQL: Chart Perbandingan

Ringkasan Hadoop vs. SQL

Hadoop adalah alat Big Data yang paling disukai dan diterima secara luas yang dirancang untuk bekerja dengan semua tipe data - terstruktur, tidak terstruktur atau semi-terstruktur. Tetapi ketika datang ke RDBMS, SQL mungkin adalah yang paling kuat, di memori dan penyimpanan data dinamis dan sistem manajemen. Namun, solusi RDBMS yang ada seperti SQL Server hanya untuk mengelola volume data yang signifikan, tetapi tidak untuk data tidak terstruktur atau semi-terstruktur dengan atribut variabel. Seperti banyak platform, Hadoop dan SQL Server memiliki kekuatan dan kelemahan yang adil. Gunakan keduanya bersama-sama dan Anda dapat memanfaatkan kekuatan masing-masing sambil mengurangi kelemahan.