A principal diferença entre RDBMS e Hadoop é que o RDBMS armazena dados estruturados enquanto o Hadoop armazena dados estruturados, semiestruturados e não estruturados.
O RDBMS é um sistema de gerenciamento de banco de dados baseado no modelo relacional. O Hadoop é um software para armazenamento de dados e execução de aplicativos em clusters de hardware comum.
O que é RDBMS?
RDBMS significa Relational Database Management System baseado no modelo relacional. No RDBMS, as tabelas são usadas para armazenar dados e as chaves e os índices ajudam a conectar as tabelas. Uma tabela é uma coleção de elementos de dados e eles são as entidades. Ele contém linhas e colunas. As linhas representam uma única entrada na tabela. As colunas representam os atributos.
Por exemplo, o banco de dados de vendas pode ter entidades de clientes e produtos. O cliente pode ter atributos como customer_id, name, address, phone_no. O item pode ter atributos como product_id, name etc. A chave primária da tabela customer é customer_id enquanto a chave primária da tabela product é product_id. Colocar o product_id na tabela customer como uma chave estrangeira conecta essas duas entidades. Da mesma forma, as tabelas também estão relacionadas entre si. Eles fornecem integridade de dados, normalização e muito mais. Poucos dos RDBMS comuns são MySQL, MSSQL e Oracle. Eles usam SQL para consulta.
O que é Hadoop?
O Hadoop é um framework de código aberto Apache escrito em Java. Ele ajuda a armazenar e processar uma grande quantidade de dados em clusters de computadores usando modelos de programação simples. O principal objetivo do Hadoop é armazenar e processar Big Data, que se refere a uma grande quantidade de dados complexos. A taxa de transferência do Hadoop, que é a capacidade de processar um volume de dados em um determinado período de tempo, é alta.
Existem quatro módulos na arquitetura Hadoop. Eles são Hadoop comum, YARN, Hadoop Distributed File System (HDFS) e Hadoop MapReduce. O módulo comum contém as bibliotecas e utilitários Java. Ele também tem os arquivos para iniciar o Hadoop. O Hadoop YARN executa o agendamento de tarefas e o gerenciamento de recursos de cluster.
Além disso, o Hadoop Distributed File System (HDFS) é o sistema de armazenamento do Hadoop. Ele usa a arquitetura mestre-escravo. O nó mestre é o NameNode e gerencia os metadados do sistema de arquivos. Outros computadores são nós escravos ou DataNodes. Eles armazenam os dados reais. Por outro lado, o Hadoop MapReduce faz a computação distribuída. Tem os algoritmos para processar os dados. No HDFS, o nó mestre possui um rastreador de trabalhos. Ele executa tarefas de redução de mapa nos nós escravos. Existe um Task Tracker para cada nó escravo para completar o processamento de dados e enviar o resultado de volta ao nó mestre. No geral, o Hadoop oferece armazenamento massivo de dados com alto poder de processamento.
Qual é a diferença entre RDBMS e Hadoop?
RDBMS vs Hadoop |
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| RDBMS é um software de sistema para criação e gerenciamento de bancos de dados baseados no modelo relacional. | Hadoop é uma coleção de software de código aberto que conecta muitos computadores para resolver problemas envolvendo uma grande quantidade de dados e computação. |
| Variedade de dados | |
| RDBMS armazena dados estruturados. | Hadoop armazena dados estruturados, semiestruturados e não estruturados. |
| Armazenamento de Dados | |
| RDBMS armazena a quantidade média de dados. | Hadoop armazena uma grande quantidade de dados do que RDBMS. |
| Velocidade | |
| No RDBMS, as leituras são rápidas. | No Hadoop, leituras e gravações são rápidas. |
| Escalabilidade | |
| RDBMS tem escalabilidade vertical. | Hadoop tem escalabilidade horizontal. |
| Hardware | |
| RDBMS usam servidores de ponta. | Hadoop usa hardware comum. |
| Taxa de transferência | |
| A taxa de transferência do RDBMS é maior. | A taxa de transferência do Hadoop é menor. |
Resumo – RDBMS vs Hadoop
Este artigo discutiu a diferença entre RDBMS e Hadoop. A principal diferença entre RDBMS e Hadoop é que o RDBMS armazena dados estruturados enquanto o Hadoop armazena dados estruturados, semiestruturados e não estruturados.
