تفاوت اصلی بین RDBMS و Hadoop این است که RDBMS داده های ساخت یافته را ذخیره می کند در حالی که Hadoop داده های ساختار یافته، نیمه ساختار یافته و بدون ساختار را ذخیره می کند.
RDBMS یک سیستم مدیریت پایگاه داده بر اساس مدل رابطه ای است. Hadoop نرم افزاری برای ذخیره داده ها و اجرای برنامه های کاربردی بر روی خوشه های سخت افزاری کالا است.
RDBMS چیست؟
RDBMS مخفف سیستم مدیریت پایگاه داده رابطه ای بر اساس مدل رابطه ای است.در RDBMS از جداول برای ذخیره داده ها استفاده می شود و کلیدها و نمایه ها به اتصال جداول کمک می کنند. جدول مجموعه ای از عناصر داده است و آنها موجودیت هستند. این شامل سطر و ستون است. سطرها نشان دهنده یک ورودی در جدول هستند. ستون ها نشان دهنده ویژگی ها هستند.
برای مثال، پایگاه داده فروش می تواند دارای مشتری و نهادهای محصول باشد. مشتری می تواند دارای ویژگی هایی مانند شناسه مشتری، نام، آدرس، شماره تلفن باشد. آیتم می تواند دارای ویژگی هایی مانند product_id، نام و غیره باشد. کلید اصلی جدول مشتری customer_id است در حالی که کلید اصلی جدول محصول product_id است. قرار دادن product_id در جدول مشتری به عنوان یک کلید خارجی، این دو موجودیت را به هم متصل می کند. به همین ترتیب، جداول نیز به یکدیگر مرتبط هستند. آنها یکپارچگی داده ها، عادی سازی و بسیاری موارد دیگر را ارائه می کنند. تعداد کمی از RDBMS های رایج MySQL، MSSQL و Oracle هستند. آنها از SQL برای پرس و جو استفاده می کنند.
هدوپ چیست؟
The Hadoop یک چارچوب متن باز آپاچی است که به زبان جاوا نوشته شده است.این کمک می کند تا با استفاده از مدل های برنامه نویسی ساده، حجم زیادی از داده ها را در خوشه های رایانه ای ذخیره و پردازش کند. هدف اصلی Hadoop ذخیره و پردازش Big Data است که به مقدار زیادی از داده های پیچیده اشاره دارد. توان عملیاتی Hadoop که ظرفیت پردازش حجمی از داده ها در یک بازه زمانی خاص است، بالا است.
در معماری Hadoop چهار ماژول وجود دارد. آنها عبارتند از Hadoop common، YARN، Hadoop Distributed File System (HDFS) و Hadoop MapReduce. ماژول مشترک شامل کتابخانه ها و ابزارهای کاربردی جاوا است. همچنین فایل هایی برای شروع Hadoop دارد. Hadoop YARN زمان‌بندی کار و مدیریت منابع خوشه‌ای را انجام می‌دهد.
علاوه بر این، سیستم فایل توزیع شده Hadoop (HDFS) سیستم ذخیره سازی Hadoop است. از معماری master-slave استفاده می کند.گره Master NameNode است و متا داده های سیستم فایل را مدیریت می کند. سایر کامپیوترها نودهای برده یا DataNodes هستند. آنها داده های واقعی را ذخیره می کنند. از طرف دیگر، Hadoop MapReduce محاسبات توزیع شده را انجام می دهد. الگوریتم هایی برای پردازش داده ها دارد. در HDFS، گره Master یک ردیاب کار دارد. کارهای کاهش نقشه را روی گره های برده اجرا می کند. یک Task Tracker برای هر گره برده برای تکمیل پردازش داده ها و ارسال نتیجه به گره اصلی وجود دارد. به طور کلی، Hadoop ذخیره‌سازی عظیمی از داده‌ها را با قدرت پردازش بالا فراهم می‌کند.
تفاوت بین RDBMS و Hadoop چیست؟
RDBMS در مقابل Hadoop |
|
| RDBMS یک نرم افزار سیستمی برای ایجاد و مدیریت پایگاه های داده است که بر اساس مدل رابطه ای است. | Hadoop مجموعه ای از نرم افزارهای منبع باز است که بسیاری از رایانه ها را برای حل مشکلات مربوط به مقدار زیادی داده و محاسبات به هم متصل می کند. |
| تنوع داده | |
| RDBMS داده های ساخت یافته را ذخیره می کند. | Hadoop داده های ساختاریافته، نیمه ساختاریافته و بدون ساختار را ذخیره می کند. |
| ذخیره‌سازی داده | |
| RDBMS میانگین مقدار داده را ذخیره می کند. | Hadoop مقدار زیادی داده نسبت به RDBMS ذخیره می کند. |
| سرعت | |
| در RDBMS، خواندن سریع است. | در Hadoop، خواندن و نوشتن سریع است. |
| مقیاس‌پذیری | |
| RDBMS مقیاس پذیری عمودی دارد. | Hadoop مقیاس پذیری افقی دارد. |
| سخت افزار | |
| RDBMS از سرورهای پیشرفته استفاده می کند. | Hadoop از سخت افزار کالا استفاده می کند. |
| عملکرد | |
| توان عملیاتی RDBMS بالاتر است. | توان عملیات هادوپ کمتر است. |
خلاصه - RDBMS در مقابل Hadoop
این مقاله تفاوت بین RDBMS و Hadoop را مورد بحث قرار داد. تفاوت اصلی بین RDBMS و Hadoop در این است که RDBMS داده های ساخت یافته را ذخیره می کند در حالی که Hadoop داده های ساختار یافته، نیمه ساختار یافته و بدون ساختار را ذخیره می کند.
