हडूप और एसक्यूएल के बीच अंतर
फेसबुक , ट्विटर , इंस्टाग्राम जैसे सोशल मीडिया के माध्यम से हर सेकेंड में उत्पन्न विशाल डेटा ने हडूप / बिग डेटा इकोसिस्टम के विकास के लिए मार्ग प्रशस्त किया है । वॉल्यूम, वेग, और वेरसिटी का जिक्र करते हुए “3 वी” शब्द स्ट्रीमिंग डेटा को संभालने के लिए हडूप के महत्व को परिभाषित करता है। आज, डेटा कई स्रोतों से उत्पन्न होता है जिन्हें रिपोर्टिंग, डेटा विश्लेषण जैसे विभिन्न उद्देश्यों के लिए एकीकृत करने की आवश्यकता होती है , और रिसर्च और के केंद्रीकृत भंडारण के लिए । जब हम ऐसा कर रहे हैं, तो अंतरिक्ष, पहुंच, अखंडता, संरचना और बैंडविड्थ जैसे पारंपरिक दृष्टिकोणों के साथ कई समस्याएं उत्पन्न होती हैं। इन सभी मुद्दों को संभालने के लिए, हडूप एक ढांचा प्रदान करता है जो आसानी से पहुंच, उच्च उपलब्धता प्रदान करने और डेटा को गतिशील रूप से लोड करने के लिए विशाल आकार वाले डेटा को संसाधित करने में सक्षम बनाता है। इसमें डेटा और इन-बिल्ट क्वेरी प्रोसेसर के भंडारण के लिए एक वितरित फ़ाइल सिस्टम फ्रेमवर्क ( एचडीएफएस ) है जिसे ” मानचित्र कम करना ” कहा जाता है”एचडीएफएस में संग्रहीत डेटा के विश्लेषण और प्रसंस्करण के लिए।
हडूप बनाम एसक्यूएल के बीच हेड टू हेड तुलना
नीचे हडूप बनाम एसक्यूएल के बीच शीर्ष 6 अंतर है
हडूप बनाम एसक्यूएल के बीच महत्वपूर्ण अंतर
हडूप और एसक्यूएल के बीच अंतर निम्नानुसार है
- लिखना बनाम स्कीमा पढ़ें
आम तौर पर एक पारंपरिक डेटाबेस में, डेटा लोड / माइग्रेशन के दौरान एक डेटाबेस से दूसरे डेटाबेस में, यह लिखने के दृष्टिकोण पर स्कीमा का पालन करता है। यह डेटा लोड प्रक्रिया को उत्तेजित / निरस्त करने के लिए बनाता है और स्रोत और लक्ष्य तालिका की संरचना में अंतर के कारण रिकॉर्ड्स को अस्वीकार करने का परिणाम देता है, जबकि हडूप सिस्टम में- सभी डेटा एचडीएफएस में संग्रहीत होते हैं और डेटा केंद्रीकृत होते हैं।
हडूप ढांचे का मुख्य रूप से डेटा एनालिटिक्स प्रक्रिया के लिए उपयोग किया जाता है। इस प्रकार यह डेटा की सभी तीन श्रेणियों अर्थात संरचित , अर्ध-संरचित और असंगठित डेटा का समर्थन करता है और यह स्कीमा को पढ़ने के दृष्टिकोण पर सक्षम बनाता है।
- संरचित डेटा का एक निश्चित प्रारूप है।जी .: एक्सएमएल फ़ाइल।
- अर्ध संरचना डेटा कम है; यह एक स्कीमा हो सकता है / नहीं।जी .: स्प्रेडशीट
- असंगठित डेटा में एक विशिष्ट संरचना या स्कीमा नहीं है।उदाहरण: सादा पाठ या छवि।
हडूप असंगठित डेटा के साथ कुशलता से काम करता है क्योंकि इसमें प्रोसेसिंग समय के दौरान डेटा की व्याख्या करने की क्षमता है।
| पहुंच | फायदा | हानि |
| लिखने पर स्कीमा | पूर्व परिभाषित संरचनाएं
तेज़ पढ़ें। उदाहरण: पारंपरिक आरडीबीएमएस। |
धीमी डेटा लोड
उच्च विलंबता |
| पढ़ाई पर स्कीमा | गतिशील संरचना
तेजी से लिखना और पढ़ना। उदाहरण: हडूप |
फास्ट डेटा लोड
कम विलंबता |
सारणी : पढ़ने पर लिखते हुए वीएस स्कीमा पर स्कीमा।
- स्केलेबिलिटी एंड कॉस्ट
हडूप फ्रेमवर्क को डेटा की एक बड़ी मात्रा को संसाधित करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। जब भी डेटा का आकार बढ़ता है, तो स्थिर स्मृति आवंटन के पारंपरिक दृष्टिकोण की तुलना में डेटा नोड जैसे कई अतिरिक्त संसाधन क्लस्टर में बहुत आसानी से जोड़े जा सकते हैं। समय और बजट उन्हें लागू करने के लिए अपेक्षाकृत कम है और हडूप डेटा लोकैलिटी प्रदान करता है जहां डेटा नौकरी निष्पादित नोड में उपलब्ध कराया जाता है।
- दोष सहिष्णुता
पारंपरिक आरडीबीएमएस में , जब भ्रष्टाचार या किसी नेटवर्क मुद्दे के कारण डेटा खो जाता है, तो खोए गए डेटा को वापस पाने में अधिक समय, लागत और संसाधन लगता है। लेकिन, हडूप में एक तंत्र है जहां डेटा में एचडीएफएस में संग्रहीत डेटा के लिए न्यूनतम तीन स्तर का प्रतिकृति कारक होता है। यदि डेटा रखने वाले डेटा नोड्स में से एक विफल हो जाता है, तो डेटा की उच्च उपलब्धता वाले डेटा को अन्य डेटा नोड्स से आसानी से खींचा जा सकता है। इसलिए डेटा को किसी भी विफलता के बावजूद उपयोगकर्ता को आसानी से उपलब्ध कराया जाता है।
- कार्यात्मक प्रोग्रामिंग
हडूप जावा , स्कैला और पायथन जैसी भाषाओं में कार्यात्मक प्रोग्रामिंग लिखने का समर्थन करता है । एचडीएफएस में यूडीएफ-यूसर परिभाषित कार्यों को पंजीकृत करके किसी भी अतिरिक्त कार्यक्षमता की आवश्यकता के लिए किसी भी अतिरिक्त कार्यक्षमता को लागू किया जा सकता है। आरडीबीएमएस में, यूडीएफ लिखने की कोई संभावना नहीं है और इससे एसक्यूएल लिखने की जटिलता बढ़ जाती है । इसके अलावा एचडीएफएस में संग्रहीत डेटा को हडूप , पिग, स्क्वाप और एचबेस जैसे हडूप के सभी पारिस्थितिक तंत्र द्वारा उपयोग किया जा सकता है। इसलिए, यदि यूडीएफ लिखा गया है तो इसका उपयोग उपरोक्त किसी भी आवेदन द्वारा किया जा सकता है। यह प्रणाली के प्रदर्शन और समर्थनशीलता को बढ़ाता है।
- ऑप्टिमाइजेशन
हडूप एचडीएफएस और प्रक्रिया में डेटा स्टोर करता है हालांकि नक्शा विशाल अनुकूलन तकनीकों के साथ कम हो जाता है। डेटा को संभालने के लिए उपयोग की जाने वाली सबसे लोकप्रिय तकनीक संग्रहित डेटा के विभाजन और बाल्टी का उपयोग कर रही हैं। विभाजन विभाजन के लिए उल्लिखित कॉलम के आधार पर डेटा को विभाजित करके एचडीएफएस में डेटा को संग्रहीत करने का एक दृष्टिकोण है। जब डेटा इंजेक्शन या एचडीएफएस में लोड किया जाता है, तो यह विभाजन कॉलम की पहचान करता है और डेटा को संबंधित विभाजन निर्देशिका में धक्का देता है। तो क्वेरी विभाजित निर्देशिका से सीधे डेटा लाने के द्वारा परिणाम सेट लाती है। यह पूरे टेबल स्कैन को कम करता है, प्रतिक्रिया समय में सुधार करता है और विलंबता से बचाता है।
एक अन्य दृष्टिकोण को डेटा की बाल्टीिंग कहा जाता है। यह विश्लेषक को डेटा नोड्स के बीच डेटा को आसानी से वितरित करने में सक्षम बनाता है। सभी नोड्स में समान मात्रा में डेटा वितरित किया जाएगा। बाल्टी कॉलम इस तरह से चुना जाता है कि इसमें कम से कम कार्डिनालिटी है।
ये दृष्टिकोण एसक्यूएल की पारंपरिक विधि में उपलब्ध नहीं हैं।
- डेटा प्रकार
पारंपरिक दृष्टिकोण में, समर्थित डेटाटाइप बहुत सीमित हैं। यह केवल संरचित डेटा का समर्थन करता है। इस प्रकार डेटा की स्कीमा को साफ और प्रारूपित करने में अधिक समय लगेगा। लेकिन, हडूप जटिल डेटा प्रकार जैसे ऐरे, स्ट्रक्चर और मैप का समर्थन करता है। यह डेटा लोड के लिए उपयोग किए जाने वाले विभिन्न प्रकार के डेटासेट का उपयोग करने को प्रोत्साहित करता है। पूर्व के लिए: एक्सएमएल डेटा को जटिल डेटा प्रकार वाले एक्सएमएल तत्वों के साथ डेटा को परिभाषित करके लोड किया जा सकता है ।
- आधार – सामग्री संकोचन
पारंपरिक डेटाबेस सिस्टम के लिए बहुत कम अंतर्निहित संपीड़न तकनीक उपलब्ध हैं। लेकिन हडूप ढांचे के लिए, जीजीआईबी, बीजीआईपी 2, एलजेडओ और स्नैपी जैसी कई संपीड़न तकनीकें हैं। डिफ़ॉल्ट संपीड़न मोड एलजेड4 है। यहां तक कि टेबल को लकड़ी की छत, ओआरसी जैसे संपीड़न तकनीकों का उपयोग करके संपीड़ित किया जा सकता है। संपीड़न तकनीक टेबल को बहुत कम जगह पर कब्जा करने में मदद करती है जिससे थ्रूपुट और तेज क्वेरी निष्पादन में वृद्धि होती है।
हडूप बनाम एसक्यूएल तुलना तालिका
| लक्षण | पारंपरिक एसक्यूएल | हडूप |
| डेटा आकार | गीगाबाइट | पेटाबाइट |
| पहुंच | इंटरएक्टिव और बैच | जत्था |
| अपडेट | पढ़ें और लिखें – कई बार | एक बार लिखें, कई बार पढ़ें |
| संरचना | स्टेटिक स्कीमा | गतिशील स्कीमा |
| अखंडता | उच्च | कम |
| स्केलिंग | गैर रैखिक | रैखिक |
सारणी: पारंपरिक हडूप और एसक्यूएल फ्रेमवर्क के बीच तुलना।
निष्कर्ष
कुल मिलाकर, हडूप बहुत बड़े उपयोगकर्ता समूह को लागत, समय, प्रदर्शन, विश्वसनीयता, समर्थन और डेटा की उपलब्धता के मामले में पारंपरिक एसक्यूएल से आगे कदम उठाता है। हर दिन उत्पन्न होने वाली जबरदस्त मात्रा में डेटा को कुशलता से संभालने के लिए, हडूप ढांचा समय पर कैप्चरिंग, भंडारण, प्रसंस्करण, फ़िल्टरिंग और अंततः इसे केंद्रीकृत स्थान पर संग्रहीत करने में मदद करता है।
