hadoop軟體(hadoop)和sql語句(sql)的區別

“大資料”是當今數字時代最熱門的流行語之一。從小型初創企業到大型企業，每家公司都有資金購買大資料。突然間，我們看到了一些重要趨勢的融合，這些趨勢正在從根本上改變這個行業，而且由於網際網路連線裝置的數量不斷增加，資料量激增。大資料正是開源框架Hadoop的用武之地。Hadoop提供了一個用於儲存和檢索大量資料以進行處理和分析的框架。但是Hadoop與其他資料庫管理系統（如sqlserver）有什麼不同...

什麼是hadoop軟體(hadoop)？

Hadoop是一個開源的分散式處理框架，旨在滿足網路公司索引和處理海量資料的需求，這得益於網際網路裝置的日益崛起和下一個稱為社交媒體的重大發展。Google為後來被稱為Hadoop的開發提供了靈感。它提供了一個允許處理大量資料的框架，以便提供方便的訪問和動態載入資料。

什麼是sql語句(sql)？

SQL是訪問和運算元據庫中資料的普遍工具。SQ伺服器不再是開發人員、資料庫管理員和分析人員使用的常規資料庫管理系統。它是一個巨大的生態系統，它包含了不同的工具和服務，它們協同工作，提供非常複雜的資料平臺管理任務。它是事務和決策支援系統和業務智慧工具訪問各種資料來源的事實語言。事實上，SQL Server處理強制資料質量和一致性的處理要比Hadoop好得多。

hadoop與sql的區別

工具

–Hadoop是Apache軟體基礎專案和一個開放原始碼分散式處理軟體框架，用於儲存和處理大量資料湧入，併在商品硬體叢集上執行應用程式。Hadoop提供了一個框架，允許處理大量資料，以便提供輕鬆訪問和動態載入資料。另一方面，SQL是結構化查詢語言的縮寫，是事務和決策支援系統以及業務智慧工具從不同來源訪問和查詢各種資料的事實語言。SQL是訪問、操作和儲存資料庫中資料的普遍工具。

hadoop與sql的框架比較

–Hadoop生態系統的核心是兩個主要元件——Hadoop分散式檔案系統（HDFS）——一個分散式、可擴充套件和可移植的檔案系統，用Java編寫，用於跨計算機叢集儲存非常大的資料集；並提出了一種基於Java的分散式處理方法MapReduce。另一方面，SQLServer是關聯式資料庫管理系統，是世界上眾多商業和內部產品使用的最強大的資料平臺之一，用於查詢、操作和視覺化各種資料來源。

資料型別

–Hadoop設計用於任何資料型別，無論是結構化的、半結構化的還是非結構化的，這使得它在處理大資料時非常靈活。另一方面，SQL是一種專門為管理和查詢關聯式資料庫管理系統（RDBMS）中的資料而建立的程式語言。它基於關聯式資料庫的實體關係模型，只能處理結構化資料。SQL不能用於非結構化資料，因為它們不符合沒有易於識別的結構的資料模型。

處理

–HDFS是一個分散式檔案系統，設計用於支援資料的批處理，這意味著資料是分批收集的，並且每個批都被髮送處理。批次可以是從一天到一分鐘的任何東西。因為它是為批處理而設計的，所以它沒有隨機讀寫的概念。相反，sqlserver作為一個通用的資料庫平臺，支援實時資料處理，這意味著資料一旦在源端產生，就會從傳送方流到接收方。

hadoop和sql的效能

–Hadoop的體系結構有時會導致資料儲存和資料訪問之間的阻抗不匹配。它對儲存的資料的限制或驗證更少，而且它沒有SQL開發的那樣的終端使用者功能和生態系統。另一方面，sqlserver在處理資料質量和一致性方面比Hadoop好得多，Hadoop使它能夠利用基於SQL的資料分析和資料視覺化工具的生態系統。然而，SQL也有一些缺點，包括處理大量資料的可伸縮性和對儲存鬆散格式資料的支援。

hadoop與sql：比較圖

總結 - hadoop的應用(of hadoop) vs. sql語句(sql)

Hadoop是最受歡迎和廣泛接受的大資料工具，設計用於任何資料型別——結構化、非結構化或半結構化。但說到關係型資料庫，SQL可能是最強大的記憶體和動態資料儲存和管理系統。然而，現有的RDBMS解決方案（如SQL伺服器）僅用於管理大量資料，而不適用於具有可變屬性的非結構化或半結構化資料。與許多平臺一樣，Hadoop和sqlserver都有自己的優點和缺點。兩者結合使用，你可以利用各自的優點，同時減少缺點。