हडूप बनाम आरडीबीएमएस के बीच अंतर
हडूप क्या है?
हडूप मूल रूप से एक खुला स्त्रोत इंफ्रास्ट्रक्चर सॉफ़्टवेयर फ्रेमवर्क है जो वितरित स्टोरेज और बड़ी मात्रा में डेटा यानी बिग डेटा प्रोसेसिंग की अनुमति देता है। यह एक क्लस्टर सिस्टम है जो मास्टर-स्लेव वास्तु-कला के रूप में काम करता है। इसलिए, इस तरह के वास्तुकला के साथ, बड़े डेटा को समानांतर में संग्रहीत और संसाधित किया जा सकता है। विभिन्न प्रकार के डेटा का विश्लेषण किया जा सकता है, संरचित (टेबल), असंगठित (लॉग, ईमेल बॉडी, ब्लॉग टेक्स्ट) और अर्द्ध-संरचित (मीडिया फ़ाइल मेटाडेटा, एक्सएमएल, एचटीएमएल)।
हडूप के घटक
- एचडीएफएस:हडूप वितरित फाइल सिस्टम। गूगल ने अपना पेपर जीएफएस प्रकाशित किया और उस एचडीएफएस के आधार पर विकसित किया गया था। यह बताता है कि फ़ाइलों को ब्लॉक में तोड़ा जाएगा और वितरित वास्तु-कला पर नोड्स में संग्रहीत किया जाएगा। डौग काटना और याहू! रिवर्स मॉडल जीएफएस इंजीनियर और एक समांतर हडूप वितरित फ़ाइल सिस्टम (एचडीएफएस) बनाया
- यार्न:फिर भी एक और संसाधन वार्ताकार का उपयोग नौकरी के समय निर्धारण के लिए किया जाता है और क्लस्टर का प्रबंधन करता है। इसे हडूप 2 में पेश किया गया था।
- नक्शा कम करें:यह एक ढांचा है जो जावा प्रोग्राम को कुंजी-मूल्य जोड़ी का उपयोग करके डेटा पर समांतर गणना करने में मदद करता है । नक्शा इनपुट डेटा लेता है और इसे डेटा सेट में परिवर्तित करता है जिसे कुंजी मान जोड़ी में गणना की जा सकती है। मानचित्र का उत्पादन कार्य को कम करके उपभोग किया जाता है और फिर रेड्यूसर से बाहर वांछित परिणाम देता है।
- हडूप कॉमन: इन जावा पुस्तकालयों का उपयोग हडूप शुरू करने के लिए किया जाता है और अन्य हडूप मॉड्यूल द्वारा उपयोग किया जाता है।
आरडीबीएमएस क्या है?
आरडीबीएमएस डेटाबेस प्रबंधन प्रणाली के संबंध में है। यह 1970 में एडगर एफ कॉड द्वारा निर्दिष्ट रिलेशनल मॉडल के आधार पर एक डेटाबेस सिस्टम है। डेटाबेस प्रबंधन सॉफ्टवेयर जैसे ओरेकल सर्वर , माई एसक्यूएल , और आईबीएम डीबी 2 संबंधपरक डेटाबेस प्रबंधन प्रणाली पर आधारित हैं ।
आरडीबीएमएस में प्रतिनिधित्व किया गया डेटा पंक्तियों या टुपल्स के रूप में है। यह तालिका मूल रूप से संबंधित डेटा ऑब्जेक्ट्स का संग्रह है और इसमें कॉलम और पंक्तियां शामिल हैं। सामान्यीकरण आरडीबीएमएस में एक महत्वपूर्ण भूमिका निभाता है। इसमें टेबल का समूह होता है, प्रत्येक तालिका में प्राथमिक कुंजी होती है।
आरडीबीएमएस के घटक
टेबल्स
आरडीबीएमएस में, एक टेबल एक रिकॉर्ड होता है जो लंबवत प्लस क्षैतिज ग्रिड रूप के रूप में संग्रहीत होता है। इसमें फ़ील्ड का एक सेट शामिल है, जैसे डेटा का नाम, पता और उत्पाद।
पंक्तियाँ
प्रत्येक तालिका में पंक्तियां क्षैतिज मानों का प्रतिनिधित्व करती हैं।
कॉलम
तालिका में कॉलम क्षैतिज रूप से संग्रहीत होते हैं, प्रत्येक कॉलम डेटा के क्षेत्र का प्रतिनिधित्व करता है।
चांबियाँ
वे डेटा की प्रत्येक पंक्ति के लिए पहचान टैग हैं।
डेटा / सूचना को संग्रहीत करने, प्रसंस्करण और पुनर्प्राप्त करने के लिए हडूप और आरडीबीएमएस की अलग-अलग अवधारणाएं हैं। हडूप बाजार में नया है लेकिन आरडीबीएमएस लगभग है। 50 वर्ष की उम्र। जैसे-जैसे समय बीतता है, डेटा घातीय वक्र के साथ-साथ डेटा विश्लेषण और रिपोर्टिंग की बढ़ती मांगों में बढ़ रहा है ।
वर्तमान उद्योगों में समय की एक तर्कसंगत राशि के भीतर इस विशाल मात्रा में डेटा के साथ भंडारण और प्रसंस्करण करना महत्वपूर्ण हो जाता है। आरडीबीएमएस संबंधपरक डेटा के लिए अधिक उपयुक्त है क्योंकि यह टेबल पर काम करता है। रिलेशनल डेटाबेस की मुख्य विशेषता में कुछ डेटा रिश्तों को बनाए रखने और लागू करने के दौरान डेटा स्टोरेज के लिए तालिकाओं का उपयोग करने की क्षमता शामिल है।
नीचे हडूप बनाम आरडीबीएमएस के बीच इन्फोग्राफिक्स है
हडूप बनाम आरडीबीएमएस के बीच महत्वपूर्ण अंतर
हडूप सॉफ्टवेयर ढांचा संरचित, अर्द्ध-संरचित और असंगठित डेटा के साथ बहुत अच्छी तरह से काम करता है। यह वास्तविक समय में विभिन्न प्रकार के डेटा स्वरूपों का भी समर्थन करता है जैसे एक्सएमएल , जेएसओएन , और टेक्स्ट-आधारित फ्लैट फ़ाइल प्रारूप। आरडीबीएमएस कुशलतापूर्वक काम करता है जब इकाई-संबंध प्रवाह पूरी तरह से परिभाषित किया जाता है और इसलिए, डेटाबेस स्कीमा या संरचना अन्यथा बढ़ सकती है और अप्रबंधित हो सकती है। यानी, एक आरडीबीएमएस संरचित डेटा के साथ अच्छी तरह से काम करता है। बड़ी डेटा प्रोसेसिंग की आवश्यकता होने पर हडूप वातावरण में एक अच्छा विकल्प होगाजिस पर संसाधित किया जा रहा डेटा पर भरोसेमंद संबंध नहीं हैं। जब जटिल प्रसंस्करण और भंडारण के लिए डेटा का आकार बहुत बड़ा होता है या डेटा के बीच संबंधों को परिभाषित करना आसान नहीं होता है, तो एक सुसंगत संबंध के साथ आरडीबीएमएस में निकाली गई जानकारी को सहेजना मुश्किल हो जाता है। आरडीबीएमएस डेटाबेस प्रौद्योगिकी दुनिया की सबसे अच्छी कंपनियों द्वारा एक बहुत ही सिद्ध, सुसंगत, परिपक्व और अत्यधिक समर्थित है। यह डेटा प्रकारों , डेटा प्रकारों , बाधाओं आदि के बीच संबंधों के साथ अच्छी तरह से काम करता है । इसलिए, यह ऑनलाइन लेनदेन प्रसंस्करण (ओएलटीपी) के लिए अधिक उपयुक्त है।
आरडीबीएमएस का भविष्य बिगदाता और हडूप की तुलना में क्या होगा? क्या आपको लगता है कि आरडीबीएमएस जल्द ही खत्म हो जाएगा?
“आरडीबीएमएस और हडूप के बीच अभी कोई संबंध नहीं है – वे पूरक होने जा रहे हैं। यह चीर और प्रतिस्थापन के बारे में नहीं है: हम आरडीबीएमएस या एमपीपी से छुटकारा पाने वाले नहीं हैं, बल्कि सही नौकरी के लिए सही उपकरण का उपयोग करें – और यह कीमत से बहुत अधिक प्रेरित होगा। “- एलिसडेयर एंडरसन ने एक हडूप शिखर सम्मेलन में कहा ।
हडूप बनाम आरडीबीएमएस के बीच हेड टू हेड तुलना
| फ़ीचर | आरडीबीएमएस | हडूप |
| डेटा विविधता | मुख्य रूप से संरचित डेटा के लिए। | संरचित, अर्ध-संरचित और असंगठित डेटा के लिए प्रयुक्त |
| आधार सामग्री भंडारण | औसत आकार डेटा (जीबीएस) | बड़े डेटा सेट (टीबीएस और पीबीएस) के लिए उपयोग करें |
| पता कर रहा है | एसक्यूएल भाषा | एचक्यूएल (हाइव क्वेरी भाषा) |
| योजना | लिखने के लिए आवश्यक (स्थिर स्कीमा) | पढ़ने पर आवश्यक (गतिशील स्कीमा) |
| गति | पढ़ना तेज़ है | दोनों पढ़ते हैं और लिखते हैं तेज़ हैं |
| लागत | लाइसेंस | मुक्त |
| उदाहरण | ओएलटीपी (ऑनलाइन लेनदेन प्रसंस्करण) | एनालिटिक्स (ऑडियो, वीडियो, लॉग आदि), डेटा डिस्कवरी |
| डेटा ऑब्जेक्ट्स | रिलेशनल टेबल्स पर काम करता है | कुंजी / मूल्य जोड़े पर काम करता है |
| प्रवाह | कम | उच्च |
| अनुमापकता | खड़ा | क्षैतिज |
| हार्डवेयर प्रोफाइल | हाई-एंड सर्वर | कमोडिटी / उपयोगिता हार्डवेयर |
| अखंडता | उच्च (एसीआईडी) | कम |
निष्कर्ष – हडूप बनाम आरडीबीएमएस
उपर्युक्त तुलना के अनुसार, हमें पता चला है कि हडूप आरडीबीएमएस की तुलना में बिग डेटा को संभालने के लिए सबसे अच्छी तकनीक है। दिन-प्रतिदिन, डेटा का उपयोग बढ़ता है और इसलिए डेटा की इतनी बड़ी मात्रा को संभालने का एक बेहतर तरीका एक व्यस्त कार्य बन रहा है। बिग डेटा का विश्लेषण और भंडारण पारंपरिक आरडीबीएमएस की तुलना में हडूप इको-सिस्टम की मदद से सुविधाजनक है। हडूप स्केलेबल, वितरित, डेटा-गहन कंप्यूटिंग के लिए समर्पित एक बड़े पैमाने पर, खुला स्त्रोत सॉफ्टवेयर फ्रेमवर्क है। यह ढांचा छोटे समांतर डेटा सेटों में बड़े डेटा को तोड़ देता है और शेड्यूलिंग को संभालता है, प्रत्येक भाग को मध्यवर्ती मूल्य, फॉल्ट-सहिष्णु, विश्वसनीय, और डेटा के हजारों नोड्स और पेटबाइट्स का समर्थन करता है, वर्तमान में विकास, उत्पादन और परीक्षण पर्यावरण और कार्यान्वयन विकल्पों में उपयोग किया जाता है ।
