हडूप बनाम एसक्यूएल प्रदर्शन

एसक्यूएल बनाम हडूप के बीच अंतर

• हडूप

हडूप एक बिग डेटा पारिस्थितिक तंत्र है जिसका उपयोग डेटा से भंडारण, प्रसंस्करण और खनन पैटर्न के लिए किया जाता है। हडूप समस्याओं का एक विस्तृत श्रृंखला के लिए इस्तेमाल किया जा सकता है। यह अपने आप में पूरी तरह से प्रौद्योगिकी ढेर है। हडूप के शीर्ष पर कई अतिरिक्त ढांचे और प्लेटफॉर्म हैं जो डेटा संग्रह, डेटा संग्रहण, डेटा प्रोसेसिंग, लॉग रखरखाव, उन्नत विश्लेषण आदि जैसे एक या अन्य तकनीकी मुद्दों को संबोधित करते हैं।

• एसक्यूएल

एसक्यूएल एक क्वेरी भाषा है जिसका उपयोग संबंधपरक डेटाबेस में संग्रहीत डेटा से पैटर्न को स्टोर, प्रोसेस और निकालने के लिए किया जाता है। डेटा यहां टेबल के रूप में संग्रहीत किया जाता है।

इस एसक्यूएल बनाम हडूप आलेख में, हम एसक्यूएल और हडूप की प्रमुख विशेषताओं को समझेंगे। हम एसक्यूएल बनाम हडूप के बीच तुलना प्रदान करेंगे, प्रत्येक के उपयोग के मामलों और आवेदन का पता लगाएं और इस प्रकार हमारे पाठकों को उनकी आवश्यकता के अनुसार एसक्यूएल बनाम हडूप प्रौद्योगिकियों के बीच चयन करने के लिए मार्गदर्शन करेंगे।

एसक्यूएल बनाम हडूप (इन्फोग्राफिक्स) की हेड टू हेड तुलना

एसक्यूएल बनाम हडूप के बीच शीर्ष 17 अंतर नीचे दिया गया है

एसक्यूएल बनाम हडूप के बीच महत्वपूर्ण अंतर

एसक्यूएल बनाम हडूप दोनों बाजार में लोकप्रिय विकल्प हैं; आइए एसक्यूएल बनाम हडूप के बीच कुछ प्रमुख अंतरों पर चर्चा करें:

• ऊपर, हमने एसक्यूएल और हडूप के बीच की मुख्य तुलना देखी।उन बयानों से, हम समझ सकते हैं कि ये दोनों विशिष्ट आवश्यकताओं के लिए डिजाइन किए गए दो अद्वितीय सिस्टम हैं और इन्हें अद्वितीय उद्देश्यों के लिए उपयोग किया जाता है।
• जबकि हडूप कार्यक्षमता और अनुप्रयोगों की एक विस्तृत श्रृंखला प्रदान करता है, एसक्यूएल हडूप को इसके साथ प्रतिस्पर्धा करने की तुलना में अधिक समझ में प्रशंसा करता है।उदाहरण के लिए, एचआइवीई जो एक स्वतंत्र घटक है एचआइवीई एसक्यूएल के समान है। हाइव का उपयोग करके, सिंटैक्स जैसे एसक्यूएल को डेटा मैनिप्लेशंस करने के लिए लिखा जा सकता है, लेकिन एचआइवीई का डिज़ाइन, फ़ंक्शनिंग और इरादा सैद्धांतिक रूप से एसक्यूएल से अलग है।
• एसक्यूएल बनाम हडूप के बीच समझने का सबसे महत्वपूर्ण अंतर यह है कि एसक्यूएल बहुत सीमित प्रकार के डेटा को संभाल सकता है यानी रिलेशनल डेटा और इसकी प्रसंस्करण गति बहुत धीमी हो जाती है जब लाखों रिकॉर्ड एक बार में छेड़छाड़ की जाती हैं जबकिहडूप विशेष रूप से डिज़ाइन किया गया है इसे संबोधित लिए है केवल समस्या
• हडूप में बड़े पैमाने पर समर्थन और अनुसंधान चल रहा है, हर दूसरे दिन इस नए यार्ड में नई तकनीक का ढेर आ रहा है, लोग अपने पारंपरिक रिलेशनल डेटाबेस सिस्टम से हडूप आधारित बड़े डेटा इंफ्रास्ट्रक्चर की ओर बढ़ रहे हैं।इस तरह की प्रगति केवल हडूप के लिए भविष्य के लिए एक उज्ज्वल मार्ग प्रशस्त करती है जिसके साथ केवल कुछ ही यात्रा कर रहे हैं।

एसक्यूएल बनाम हडूप तुलना तालिका

एसक्यूएल बनाम हडूप के बीच प्राथमिक तुलना नीचे चर्चा की गई है:

हडूप	एसक्यूएल
इसका उपयोग प्रारूपों की एक विस्तृत श्रृंखला में डेटा से भंडारण, प्रसंस्करण, पुनर्प्राप्ति और पैटर्न निष्कर्षण के लिए किया जा सकता है।	इसका उपयोग केवल एक रिलेशनल डेटाबेस प्रारूप में संग्रहीत डेटा के भंडारण, प्रसंस्करण, पुनर्प्राप्ति और पैटर्न खनन के लिए किया जा सकता है।
यह संरचित और असंगठित डेटा के लिए अच्छी तरह से काम करता है।	यह केवल संरचित डेटा के लिए ही काम करता है।
यह एचडीएफएस, एवीआरओ, पिग, एचबीएस इत्यादि जैसे विशिष्ट कार्य करने वाले प्रत्येक के ऊपर कई तकनीकी ढेर कर सकते हैं।	एसक्यूएल चीजों के साथ घूमने के लिए विशिष्ट वाक्यविन्यास और योजना के साथ एक क्वेरी भाषा है।
डेटा कुंजी-मूल्य जोड़े, टेबल, हैश मानचित्र आदि के रूप में संग्रहीत किया जा सकता है।	डेटा केवल टेबल के रूप में संग्रहीत किया जाता है।
यह मोंगोडीबी जैसे नोएसक्यूएल प्रकार डेटा संरचनाओं, स्तंभ डेटा संरचना आदि का समर्थन करता है	यह एसीआईडी ​​की संपत्ति पर काम करता है।
इसका उपयोग लॉग डेटा, रीयल-टाइम डेटा, छवियों, वीडियो, सेंसर डेटा और अन्य प्रकार के डेटा को स्टोर और संसाधित करने के लिए किया जा सकता है।	एसक्यूएल में डेटा विविधता गंभीर रूप से प्रतिबंधित है।
हडूप मुख्य रूप से उन अनुप्रयोगों में उपयोग किया जाता है जहां डेटा वॉल्यूम बड़ा होता है और एसक्यूएल जैसे सिस्टम अच्छी तरह से प्रदर्शन नहीं कर सकते हैं।	एसक्यूएल डेटा की एक मध्यम मात्रा स्टोर कर सकते हैं।
INSERT, एसक्यूएल की तुलना में हडूप में चयन प्रकार विवरण बहुत तेज हैं	एक समय में लाखों पंक्तियों पर निष्पादित होने पर एसक्यूएल सिंटैक्स बहुत धीमा होता है।
हडूप वितरित कंप्यूटिंग की अवधारणा का उपयोग करता है, मानचित्र-कम करने के सिद्धांत को लागू करता है और इस प्रकार एकाधिक स्थानों पर एकाधिक सिस्टम पर उपलब्ध डेटा को संभालता है।	एसक्यूएल डेटा स्रोत आमतौर पर ऑन-प्रिमाइज़ या क्लाउड पर उपलब्ध होते हैं। इस प्रकार यह वितरित कंप्यूटिंग के फायदे का फायदा नहीं उठा सकता है।
हडूप आधारित सिस्टम आसानी से और लागत प्रभावी ढंग से स्केल किया जा सकता है। क्षैतिज स्केलिंग बहुत सस्ता है और वांछित नेटवर्क के रूप में कई कंप्यूटरों को जोड़ा जा सकता है, इस प्रकार यह मांग पर स्केलेबल है।	एक अतिरिक्त एसक्यूएल सर्वर ख़रीदना एक भाग्य खर्च करता है। यदि कोई सिस्टम स्टोरेज से बाहर चला जाता है, तो अतिरिक्त रैक और सर्वरों को खरीदा और कॉन्फ़िगर किया जाना चाहिए जो महंगा और समय लेने वाला है।
यह अत्यधिक गलती सहनशील है।	इसमें अच्छी गलती सहनशीलता है।
यह कमोडिटी हार्डवेयर का उपयोग करता है।	यह मालिकाना हार्डवेयर का उपयोग करता है।
यह एक नि: शुल्क और मुक्त स्रोत है।	अधिकांश एसक्यूएल सिस्टम लाइसेंस प्राप्त हैं।
हडूप का उपयोग करके उन्नत मशीन लर्निंग और कृत्रिम बुद्धि तकनीक का निर्माण किया जा सकता है।	एमएल और एआई के लिए समर्थन एसक्यूएल पर अत्यधिक सीमित है और केवल कुछ कंपनियां ही प्रदान करती हैं।
उपयुक्त जेडीबीसी कनेक्टर का उपयोग करके, हडूप एसक्यूएल सिस्टम के साथ संवाद कर सकता है और डेटा को बीच में ले जा सकता है।	एसक्यूएल सिस्टम हाडोप इंफ्रास्ट्रक्चर को डेटा भी पढ़ और लिख सकते हैं।
क्लौडेरा, हॉर्टन वर्क, एडब्ल्यूएस हडूप सिस्टम के कुछ प्रदाता हैं।	माइक्रोसॉफ्ट, ओरेकल, एसएपी इत्यादि एसक्यूएल सिस्टम में कुछ प्रसिद्ध उद्योग के नेताओं हैं।
आखिरी लेकिन कम से कम नहीं, प्रवेश स्तर के पेशेवरों के साथ-साथ एक अनुभवी पेशेवर के लिए हडूप के सीखने की वक्र, मामूली मुश्किल है।	एंट्री लेवल पेशेवरों के लिए एसक्यूएल सिस्टम से शुरू करना बहुत आसान है।

निष्कर्ष

एसक्यूएल अधिक पारंपरिक है जबकि हडूप भविष्य है। बिग डेटा एक आशाजनक भविष्य है, लेकिन वर्तमान में, उद्योग गोद लेने और ग्राहक आत्मविश्वास मजबूत नहीं हैं। यह अभी तक देखा जाना बाकी है कि समय बीतने के बाद यह कितना हावी हो जाएगा। एडब्ल्यूएस निश्चित रूप से एक बल है, लेकिन फिर भी, हडूप को सच्चे भविष्य के लिए एक तकनीक बनाने के लिए बहुत सारे विकास और समर्थन की आवश्यकता है। एसक्यूएल दशकों से यहां रहा है और लगभग हर जगह इस्तेमाल किया जाता है। आज यह डेटा की हर चीज की रीढ़ की हड्डी है। आने वाले भविष्य में भी, एसक्यूएल वहां होगा, यह हडूप को इसके साथ पूरा होने के तरीके की अधिक संख्या में सराहना करेगा। हडूप के फायदे सीखना और शोषण करना व्यक्तियों के लिए बहुत ही आशाजनक हो सकता है, जो दोनों अपने करियर शुरू कर रहे हैं और जो पहले से ही एक स्थापित सॉफ्टवेयर विकास हैं, यह उन उद्योगों और संगठनों के लिए फायदेमंद भी हो सकता है जो सूचना प्रौद्योगिकी दुनिया में उत्पादों और समाधान विकसित करते हैं , उन्हें स्पष्ट रूप से उनके प्रस्तावों में बिग डेटा स्टैक का उपयोग करने पर विचार करना चाहिए और अंत में ग्राहक और भागीदारों को अपने परिसर में हडूप आधारित समाधानों को भी लागू करना चाहिए इसमें से अधिकांश

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