Hadoop 与 RDBMS 的区别

引言

在董事会不断变化的议程中，出现了两个引人注目的发展：Hadoop和关系数据库管理系统。虽然它们都是数据生态系统的重要组成部分，但它们的设计、实现和落地方式却截然不同。希望最大限度发挥数据基础设施能力的企业需要透彻理解这些差异。

理解Hadoop

Hadoop是一个基于嵌入式Apache编程的开源系统，它彻底改变了处理和存储海量数据的传统方式。Hadoop分布式文件系统(HDFS)和MapReduce是Hadoop的两个主要组成部分。HDFS的设计初衷是将大量数据存储在通用硬件构建的分区集群中。这避免了技术限制带来的不必要的麻烦，并大大提高了可扩展性。

相比之下，MapReduce是一个用于处理和分析海量数据的类似框架。它通过将任务分解成许多小步骤，将它们分布到集群中，然后聚合所有结果来工作。Hadoop以这种方式处理信息的能力使其成为大规模测试、日志处理和需要集群处理的指令的理想选择。

RDBMS

以Prophet、MySQL和PostgreSQL等大型组织为代表的关系数据库管理系统(RDBMS)是一个生命周期模型中的数据集合管理框架。它将数据组织到表中，每个表都有列和块，并使用腐蚀值（ACID特性）来保持数据的可预测性。

RDBMS通过预先编写的模式成功地组织数据，使其非常适合基于值的项目以及需要复杂、交互式分析和结构化查询语言转换的应用程序，这些语言提供了数据类型，并提供了处理所有信息并获取所需内容的方法。

主要区别在于：

数据结构

• Hadoop针对处理和分析非结构化和半结构化数据进行了优化，包括文本、图像和日志文件。其“按读取时模式”（schema-on-read）的方法允许处理各种数据类型的灵活性。
• 另一方面，RDBMS则针对具有静态模式的结构化数据进行了优化。它依赖于预定义的表结构，并采用数据规范化来减少冗余并确保准确性。

可扩展性

• Hadoop具有水平扩展性，这意味着随着数据量的增加，可以通过向集群添加更多节点来扩展。这种分布式系统允许轻松扩展而不会影响性能。
• RDBMS倾向于垂直扩展，需要新的硬件资源来支持不断增长的工作负载。尽管垂直扩展有其局限性，但RDBMS仍然可以通过有效的索引和查询优化来处理大量数据类型。

实现示例

• Hadoop使用批处理范例，其中数据在分布式节点上批量处理。这种方法最适合需要大量数据处理的应用，例如ETL应用程序和数据密集型分析。
• RDBMS支持在线事务处理(OLTP)和在线分析处理(OLAP)。OLTP侧重于以频繁的临时事务为特征的事务工作，而OLAP则促进对历史数据的复杂查询和分析。

成本考虑

• Hadoop作为开源解决方案，为处理和存储海量数据提供了一种经济高效的解决方案。组织可以利用商品硬件和开源软件组件来构建可扩展的Hadoop集群，成本仅为专有解决方案的一小部分。
• RDBMS解决方案虽然提供了强大的功能和支持，但通常需要许可费和硬件要求，这可能会显著影响总体拥有成本，特别是对于企业用户。

Hadoop与RDBMS的区别

结论

但数据一致性和管理是Hadoop和RDBMS的主要目标，这是通过方法、转换模型、董事会规范和框架测试来实现的。RDBMS关注结构化信息，并利用交互式功能，因为它是公平的，并且遵循社会规范。如果公司了解这些技术的关键差异，他们就可以通过做出符合其数据管理系统和业务目标的明智决策，在数字时代利用数据来提高创造力和竞争力。