Was ist der Unterschied zwischen Orakel und Hadoop?


Antwort 1:

Oracle ist eine relationale Datenbank, die Teil der Oracle Corporation ist. Diese Datenbank wird in der Industrie häufig zum Speichern und Verarbeiten großer Datenmengen in Form von Zeilen und Spalten verwendet. Es enthält nur strukturierte Daten.

Hadoop hingegen ist eine Lösung für viele Big-Data-Herausforderungen. Es enthält viele Tools und Frameworks, mit denen große Datasets gespeichert, verarbeitet und analysiert werden können. Diese Daten können in Form einer strukturierten Tabelle, einer Halbstruktur (Protokolldateien, Webserver-Daten) oder sogar unstrukturierter Daten (Bilder, Audios, Videos) vorliegen.

Hadoop verwendet hauptsächlich HDFS zum Speichern der Daten und MapReduce sowie YARN zum Verarbeiten der Daten. Andere Tools in Hadoop sind Sqoop, Oozie, Pig, Hive usw.

In den folgenden Videos erfahren Sie mehr über Hadoop und seine Tools:


Antwort 2:

Was ist Hadoop?

Hadoop ist ein Open-Source-verteiltes System der Apache Foundation, das vollständig in Java entwickelt wurde, um große Informationsmengen zu speichern und zu verarbeiten. Es wurde von Google entwickelt, wobei Doug Cutting als der Vater von Hadoop gelten könnte. Hadoop besteht aus zwei Komponenten: HDFS und MapReduce sowie mehreren "Frameworks" und "Apps", die diese ergänzen und verstärken. Als nächstes werden wir etwas mehr darüber erklären.

HDFS oder Hadoop-Dateisystem ist die Art und Weise, in der Hadoop Informationen speichert, wobei zu berücksichtigen ist, dass es sich um große Mengen unstrukturierter Dateien handelt. Beispiele hierfür sind Json-Dokumente, Videos, SMS, Protokolle jeder Größe usw. HDFS besteht aus Knoten, bei denen es sich um den Masterknoten des Hadoop-Clusters handelt, und Datenknoten, bei denen es sich um Warenserver handelt, auf denen die Dateien verteilt werden sollen. HDFS unterteilt die Datei in 3 Teile von 64 MB oder 128 MB, je nach der von uns gewählten Konfiguration, und verteilt die Blöcke auf die vom Name-Node ausgewählten Datenknoten. Der Name-Node speichert die Metadaten und die Data-Nodes die physischen Blöcke. Wenn wir den Name-Node verlieren, verlieren wir unseren Hadoop-Cluster.

MapReduce ist die Art und Weise, wie Hadoop die in HDFS gespeicherten Dateien verarbeitet, und besteht aus einem Algorithmus, der verwendet wird, um große Informationsmengen durch "Batch" -Prozesse zu verarbeiten, in denen die in den Datenknoten verteilten Informationen abgebildet werden (Map-Funktion) gibt den Bestellvorgang so ein, dass er am Ende organisiert und dem Kunden präsentiert wird (Funktionsreduzierung). MapReduce kann in Java, Python, R oder Pig geschrieben werden.

Hadoop verfügt wiederum über mehrere Frameworks oder Satelliten-Apps, mit denen die Funktionalität verbessert und die Steuerung verbessert werden kann. Wir werden nicht ins Detail gehen, um zu vermeiden, dass das Hauptthema verloren geht, aber wir können bei einer anderen Gelegenheit ausführlicher über Pig, Hive, Oozie, HBase, Mahout, Impala, Spark usw. sprechen.

Was ist Oracle?

Oracle Database (Oracle DB) ist ein relationales Datenbankverwaltungssystem (RDBMS) der Oracle Corporation. Oracle DB wurde 1977 von Lawrence Ellison und anderen Entwicklern entwickelt und ist eine der vertrauenswürdigsten und am häufigsten verwendeten relationalen Datenbank-Engines.

Das System basiert auf einem relationalen Datenbankframework, in dem Benutzer (oder ein Anwendungs-Front-End) über SQL (Structured Query Language) direkt auf Datenobjekte zugreifen können. Oracle ist eine vollständig skalierbare relationale Datenbankarchitektur und wird häufig von globalen Unternehmen verwendet, die Daten über weite und lokale Netzwerke verwalten und verarbeiten. Die Oracle-Datenbank verfügt über eine eigene Netzwerkkomponente, die die Kommunikation über Netzwerke hinweg ermöglicht.

Oracle DB wird auch als Oracle RDBMS und manchmal nur als Oracle bezeichnet.

Unterschied zwischen Hadoop und Oracle (RDBMS)

Wie Hadoop kann RDBMS nicht zum Verarbeiten und Speichern großer Datenmengen oder einfach großer Datenmengen verwendet werden. Im Folgenden sind einige Unterschiede zwischen Hadoop und traditionellem RDBMS aufgeführt.

Datenvolumen-

Datenvolumen bezeichnet die Menge der Daten, die gespeichert und verarbeitet werden. RDBMS funktioniert besser, wenn das Datenvolumen niedrig ist (in Gigabyte). Wenn die Datenmenge jedoch sehr groß ist, z. B. in Terabyte und Petabyte, liefert RDBMS nicht die gewünschten Ergebnisse.

Andererseits funktioniert Hadoop besser, wenn die Datenmenge groß ist. Verglichen mit dem herkömmlichen RDBMS kann es sehr effektiv große Datenmengen verarbeiten und speichern.

Die Architektur-

Wenn wir über die Architektur sprechen, hat Hadoop die folgenden Kernkomponenten:

HDFS (Hadoop Distributed File System), Hadoop MapReduce (ein Programmiermodell zur Verarbeitung großer Datenmengen) und Hadoop YARN (zur Verwaltung von Computerressourcen in Computerclustern).

Herkömmliche RDBMS besitzen ACID-Eigenschaften wie Atomizität, Konsistenz, Isolation und Haltbarkeit.

Diese Eigenschaften sind dafür verantwortlich, die Datenintegrität und -genauigkeit zu gewährleisten, wenn eine Transaktion in einer Datenbank stattfindet.

Diese Transaktionen können sich auf Bankensysteme, Fertigungsindustrie, Telekommunikationsindustrie, Online-Shopping, Bildungssektor usw. beziehen.

Durchsatz-

Durchsatz bedeutet das gesamte Datenvolumen, das in einem bestimmten Zeitraum verarbeitet wurde, sodass die Ausgabe maximal ist. RDBMS erzielt im Vergleich zum Apache Hadoop Framework keinen höheren Durchsatz.

Dies ist einer der Gründe für die starke Nutzung von Hadoop im Vergleich zum traditionellen relationalen Datenbankverwaltungssystem.

Datenvielfalt-

Datenvielfalt bezeichnet im Allgemeinen die Art der zu verarbeitenden Daten. Es kann strukturiert, halbstrukturiert und unstrukturiert sein.

Hadoop kann alle Arten von Daten verarbeiten und speichern, sei es strukturiert, halbstrukturiert oder unstrukturiert. Es wird jedoch meistens verwendet, um große Mengen unstrukturierter Daten zu verarbeiten.

Traditionelles RDBMS wird nur zum Verwalten von strukturierten und halbstrukturierten Daten verwendet. Es kann nicht zur Verwaltung unstrukturierter Daten verwendet werden. Wir können also sagen, dass Hadoop viel besser ist als das traditionelle relationale Datenbankmanagementsystem.

Latenz / Reaktionszeit -

Hadoop hat einen höheren Durchsatz, Sie können schnell auf Stapel großer Datensätze zugreifen als auf herkömmliches RDBMS, aber Sie können nicht sehr schnell auf einen bestimmten Datensatz aus dem Datensatz zugreifen. Somit soll Hadoop eine geringe Latenz haben.

Das RDBMS ruft die Informationen jedoch vergleichsweise schneller aus den Datensätzen ab. Die Ausführung derselben Funktion dauert sehr kurz, vorausgesetzt, es sind nur wenige Daten vorhanden.

Skalierbarkeit

RDBMS bietet vertikale Skalierbarkeit, die auch als "Hochskalieren" einer Maschine bezeichnet wird. Dies bedeutet, dass Sie einem Computer im Computercluster weitere Ressourcen oder Hardware wie Speicher oder CPU hinzufügen können.

Während Hadoop horizontale Skalierbarkeit bietet, wird dies auch als "Scaling Out" einer Maschine bezeichnet. Dies bedeutet, dass den vorhandenen Computerclustern mehr Computer hinzugefügt werden, wodurch Hadoop fehlertolerant wird. Es gibt keine einzige Fehlerquelle. Aufgrund des Vorhandenseins mehrerer Computer im Cluster können Sie problemlos Daten wiederherstellen, unabhängig vom Ausfall eines der Computer.

Datenverarbeitung-

Apache Hadoop unterstützt OLAP (Online Analytical Processing), das in Data Mining-Techniken verwendet wird.

OLAP beinhaltet sehr komplexe Abfragen und Aggregationen. Die Datenverarbeitungsgeschwindigkeit hängt von der Datenmenge ab, die mehrere Stunden dauern kann. Das Datenbankdesign ist mit weniger Tabellen de-normalisiert. OLAP verwendet Sternschemata.

Andererseits unterstützt RDBMS OLTP (Online Transaction Processing), was eine vergleichsweise schnelle Abfrageverarbeitung beinhaltet. Das Datenbankdesign ist mit einer großen Anzahl von Tabellen stark normalisiert. OLTP verwendet im Allgemeinen das 3NF-Schema (ein Entitätsmodell).

Kosten-

Hadoop ist ein kostenloses Open-Source-Software-Framework, für das Sie keine Gebühren zahlen müssen, um die Lizenz für die Software zu erwerben.

Während es sich bei RDBMS um eine lizenzierte Software handelt, müssen Sie zahlen, um die vollständige Softwarelizenz zu erwerben.

Wir haben Ihnen alle wahrscheinlichen Unterschiede zwischen Big Data Hadoop und herkömmlichem RDBMS bereitgestellt. Ich hoffe, Sie haben den Blog gerne gelesen.


Antwort 3:

Was ist Hadoop?

Hadoop ist ein Open-Source-verteiltes System der Apache Foundation, das vollständig in Java entwickelt wurde, um große Informationsmengen zu speichern und zu verarbeiten. Es wurde von Google entwickelt, wobei Doug Cutting als der Vater von Hadoop gelten könnte. Hadoop besteht aus zwei Komponenten: HDFS und MapReduce sowie mehreren "Frameworks" und "Apps", die diese ergänzen und verstärken. Als nächstes werden wir etwas mehr darüber erklären.

HDFS oder Hadoop-Dateisystem ist die Art und Weise, in der Hadoop Informationen speichert, wobei zu berücksichtigen ist, dass es sich um große Mengen unstrukturierter Dateien handelt. Beispiele hierfür sind Json-Dokumente, Videos, SMS, Protokolle jeder Größe usw. HDFS besteht aus Knoten, bei denen es sich um den Masterknoten des Hadoop-Clusters handelt, und Datenknoten, bei denen es sich um Warenserver handelt, auf denen die Dateien verteilt werden sollen. HDFS unterteilt die Datei in 3 Teile von 64 MB oder 128 MB, je nach der von uns gewählten Konfiguration, und verteilt die Blöcke auf die vom Name-Node ausgewählten Datenknoten. Der Name-Node speichert die Metadaten und die Data-Nodes die physischen Blöcke. Wenn wir den Name-Node verlieren, verlieren wir unseren Hadoop-Cluster.

MapReduce ist die Art und Weise, wie Hadoop die in HDFS gespeicherten Dateien verarbeitet, und besteht aus einem Algorithmus, der verwendet wird, um große Informationsmengen durch "Batch" -Prozesse zu verarbeiten, in denen die in den Datenknoten verteilten Informationen abgebildet werden (Map-Funktion) gibt den Bestellvorgang so ein, dass er am Ende organisiert und dem Kunden präsentiert wird (Funktionsreduzierung). MapReduce kann in Java, Python, R oder Pig geschrieben werden.

Hadoop verfügt wiederum über mehrere Frameworks oder Satelliten-Apps, mit denen die Funktionalität verbessert und die Steuerung verbessert werden kann. Wir werden nicht ins Detail gehen, um zu vermeiden, dass das Hauptthema verloren geht, aber wir können bei einer anderen Gelegenheit ausführlicher über Pig, Hive, Oozie, HBase, Mahout, Impala, Spark usw. sprechen.

Was ist Oracle?

Oracle Database (Oracle DB) ist ein relationales Datenbankverwaltungssystem (RDBMS) der Oracle Corporation. Oracle DB wurde 1977 von Lawrence Ellison und anderen Entwicklern entwickelt und ist eine der vertrauenswürdigsten und am häufigsten verwendeten relationalen Datenbank-Engines.

Das System basiert auf einem relationalen Datenbankframework, in dem Benutzer (oder ein Anwendungs-Front-End) über SQL (Structured Query Language) direkt auf Datenobjekte zugreifen können. Oracle ist eine vollständig skalierbare relationale Datenbankarchitektur und wird häufig von globalen Unternehmen verwendet, die Daten über weite und lokale Netzwerke verwalten und verarbeiten. Die Oracle-Datenbank verfügt über eine eigene Netzwerkkomponente, die die Kommunikation über Netzwerke hinweg ermöglicht.

Oracle DB wird auch als Oracle RDBMS und manchmal nur als Oracle bezeichnet.

Unterschied zwischen Hadoop und Oracle (RDBMS)

Wie Hadoop kann RDBMS nicht zum Verarbeiten und Speichern großer Datenmengen oder einfach großer Datenmengen verwendet werden. Im Folgenden sind einige Unterschiede zwischen Hadoop und traditionellem RDBMS aufgeführt.

Datenvolumen-

Datenvolumen bezeichnet die Menge der Daten, die gespeichert und verarbeitet werden. RDBMS funktioniert besser, wenn das Datenvolumen niedrig ist (in Gigabyte). Wenn die Datenmenge jedoch sehr groß ist, z. B. in Terabyte und Petabyte, liefert RDBMS nicht die gewünschten Ergebnisse.

Andererseits funktioniert Hadoop besser, wenn die Datenmenge groß ist. Verglichen mit dem herkömmlichen RDBMS kann es sehr effektiv große Datenmengen verarbeiten und speichern.

Die Architektur-

Wenn wir über die Architektur sprechen, hat Hadoop die folgenden Kernkomponenten:

HDFS (Hadoop Distributed File System), Hadoop MapReduce (ein Programmiermodell zur Verarbeitung großer Datenmengen) und Hadoop YARN (zur Verwaltung von Computerressourcen in Computerclustern).

Herkömmliche RDBMS besitzen ACID-Eigenschaften wie Atomizität, Konsistenz, Isolation und Haltbarkeit.

Diese Eigenschaften sind dafür verantwortlich, die Datenintegrität und -genauigkeit zu gewährleisten, wenn eine Transaktion in einer Datenbank stattfindet.

Diese Transaktionen können sich auf Bankensysteme, Fertigungsindustrie, Telekommunikationsindustrie, Online-Shopping, Bildungssektor usw. beziehen.

Durchsatz-

Durchsatz bedeutet das gesamte Datenvolumen, das in einem bestimmten Zeitraum verarbeitet wurde, sodass die Ausgabe maximal ist. RDBMS erzielt im Vergleich zum Apache Hadoop Framework keinen höheren Durchsatz.

Dies ist einer der Gründe für die starke Nutzung von Hadoop im Vergleich zum traditionellen relationalen Datenbankverwaltungssystem.

Datenvielfalt-

Datenvielfalt bezeichnet im Allgemeinen die Art der zu verarbeitenden Daten. Es kann strukturiert, halbstrukturiert und unstrukturiert sein.

Hadoop kann alle Arten von Daten verarbeiten und speichern, sei es strukturiert, halbstrukturiert oder unstrukturiert. Es wird jedoch meistens verwendet, um große Mengen unstrukturierter Daten zu verarbeiten.

Traditionelles RDBMS wird nur zum Verwalten von strukturierten und halbstrukturierten Daten verwendet. Es kann nicht zur Verwaltung unstrukturierter Daten verwendet werden. Wir können also sagen, dass Hadoop viel besser ist als das traditionelle relationale Datenbankmanagementsystem.

Latenz / Reaktionszeit -

Hadoop hat einen höheren Durchsatz, Sie können schnell auf Stapel großer Datensätze zugreifen als auf herkömmliches RDBMS, aber Sie können nicht sehr schnell auf einen bestimmten Datensatz aus dem Datensatz zugreifen. Somit soll Hadoop eine geringe Latenz haben.

Das RDBMS ruft die Informationen jedoch vergleichsweise schneller aus den Datensätzen ab. Die Ausführung derselben Funktion dauert sehr kurz, vorausgesetzt, es sind nur wenige Daten vorhanden.

Skalierbarkeit

RDBMS bietet vertikale Skalierbarkeit, die auch als "Hochskalieren" einer Maschine bezeichnet wird. Dies bedeutet, dass Sie einem Computer im Computercluster weitere Ressourcen oder Hardware wie Speicher oder CPU hinzufügen können.

Während Hadoop horizontale Skalierbarkeit bietet, wird dies auch als "Scaling Out" einer Maschine bezeichnet. Dies bedeutet, dass den vorhandenen Computerclustern mehr Computer hinzugefügt werden, wodurch Hadoop fehlertolerant wird. Es gibt keine einzige Fehlerquelle. Aufgrund des Vorhandenseins mehrerer Computer im Cluster können Sie problemlos Daten wiederherstellen, unabhängig vom Ausfall eines der Computer.

Datenverarbeitung-

Apache Hadoop unterstützt OLAP (Online Analytical Processing), das in Data Mining-Techniken verwendet wird.

OLAP beinhaltet sehr komplexe Abfragen und Aggregationen. Die Datenverarbeitungsgeschwindigkeit hängt von der Datenmenge ab, die mehrere Stunden dauern kann. Das Datenbankdesign ist mit weniger Tabellen de-normalisiert. OLAP verwendet Sternschemata.

Andererseits unterstützt RDBMS OLTP (Online Transaction Processing), was eine vergleichsweise schnelle Abfrageverarbeitung beinhaltet. Das Datenbankdesign ist mit einer großen Anzahl von Tabellen stark normalisiert. OLTP verwendet im Allgemeinen das 3NF-Schema (ein Entitätsmodell).

Kosten-

Hadoop ist ein kostenloses Open-Source-Software-Framework, für das Sie keine Gebühren zahlen müssen, um die Lizenz für die Software zu erwerben.

Während es sich bei RDBMS um eine lizenzierte Software handelt, müssen Sie zahlen, um die vollständige Softwarelizenz zu erwerben.

Wir haben Ihnen alle wahrscheinlichen Unterschiede zwischen Big Data Hadoop und herkömmlichem RDBMS bereitgestellt. Ich hoffe, Sie haben den Blog gerne gelesen.