La differenza fondamentale tra RDBMS e Hadoop è che RDBMS memorizza dati strutturati mentre Hadoop archivia dati strutturati, semi-strutturati e non strutturati.
L'RDBMS è un sistema di gestione di database basato sul modello relazionale. Hadoop è un software per l'archiviazione di dati e l'esecuzione di applicazioni su cluster di hardware di base.
Cos'è RDBMS?
RDBMS sta per Relational Database Management System basato sul modello relazionale. Nell'RDBMS, le tabelle vengono utilizzate per archiviare i dati e le chiavi e gli indici aiutano a connettere le tabelle. Una tabella è una raccolta di elementi di dati e sono le entità. Contiene righe e colonne. Le righe rappresentano una singola voce nella tabella. Le colonne rappresentano gli attributi.
Ad esempio, il database delle vendite può avere entità cliente e prodotto. Il cliente può avere attributi come customer_id, name, address, phone_no. L'articolo può avere attributi come product_id, name ecc. La chiave primaria della tabella del cliente è customer_id mentre la chiave primaria della tabella del prodotto è product_id. L'inserimento di product_id nella tabella cliente come chiave esterna collega queste due entità. Allo stesso modo, anche le tabelle sono correlate tra loro. Forniscono l'integrità dei dati, la normalizzazione e molti altri. Pochi dei comuni RDBMS sono MySQL, MSSQL e Oracle. Usano SQL per le query.
Cos'è Hadoop?
The Hadoop è un framework open source Apache scritto in Java. Aiuta a memorizzare ed elaborare una grande quantità di dati su cluster di computer utilizzando semplici modelli di programmazione. L'obiettivo principale di Hadoop è archiviare ed elaborare Big Data, che si riferiscono a una grande quantità di dati complessi. Il throughput di Hadoop, che è la capacità di elaborare un volume di dati in un determinato periodo di tempo, è elevato.
Ci sono quattro moduli nell'architettura Hadoop. Sono Hadoop common, YARN, Hadoop Distributed File System (HDFS) e Hadoop MapReduce. Il modulo comune contiene le librerie e le utilità Java. Ha anche i file per avviare Hadoop. Hadoop YARN esegue la pianificazione dei lavori e la gestione delle risorse del cluster.
Inoltre, Hadoop Distributed File System (HDFS) è il sistema di archiviazione Hadoop. Utilizza l'architettura master-slave. Il nodo Master è il NameNode e gestisce i metadati del file system. Altri computer sono nodi slave o DataNode. Memorizzano i dati effettivi. D' altra parte, Hadoop MapReduce esegue il calcolo distribuito. Ha gli algoritmi per elaborare i dati. Nell'HDFS, il nodo Master ha un job tracker. Esegue i lavori di riduzione della mappa sui nodi slave. C'è un Task Tracker per ogni nodo slave per completare l'elaborazione dei dati e per inviare il risultato al nodo master. Nel complesso, Hadoop fornisce un'enorme archiviazione di dati con un'elevata potenza di elaborazione.
Qual è la differenza tra RDBMS e Hadoop?
RDBMS vs Hadoop |
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| RDBMS è un software di sistema per la creazione e la gestione di database basato sul modello relazionale. | Hadoop è una raccolta di software open source che collega molti computer per risolvere problemi che coinvolgono una grande quantità di dati e calcoli. |
| Varietà di dati | |
| RDBMS memorizza i dati strutturati. | Hadoop memorizza dati strutturati, semi-strutturati e non strutturati. |
| Archiviazione dati | |
| RDBMS memorizza la quantità media di dati. | Hadoop memorizza una grande quantità di dati rispetto a RDBMS. |
| Velocità | |
| In RDBMS, le letture sono veloci. | In Hadoop, la lettura e la scrittura sono veloci. |
| Scalabilità | |
| RDBMS ha scalabilità verticale. | Hadoop ha una scalabilità orizzontale. |
| Hardware | |
| RDBMS utilizza server di fascia alta. | Hadoop utilizza hardware di base. |
| Capacità | |
| Il throughput RDBMS è maggiore. | Il throughput di Hadoop è inferiore. |
Riepilogo – RDBMS vs Hadoop
Questo articolo ha discusso la differenza tra RDBMS e Hadoop. La differenza fondamentale tra RDBMS e Hadoop è che RDBMS archivia dati strutturati mentre Hadoop archivia dati strutturati, semi-strutturati e non strutturati.
