En aquesta secció, explorarem les diferències clau entre Hadoop i les bases de dades tradicionals. Aquesta comparació ens ajudarà a entendre quan és més adequat utilitzar Hadoop i quan és millor optar per una base de dades tradicional.
- Introducció
Què és Hadoop?
Hadoop és un marc de treball de codi obert que permet el processament distribuït de grans volums de dades a través de clústers de servidors utilitzant models de programació senzills. Hadoop està dissenyat per escalar des d'un sol servidor fins a milers de màquines, cadascuna oferint emmagatzematge i computació locals.
Què és una base de dades tradicional?
Les bases de dades tradicionals, com ara les bases de dades relacionals (RDBMS), són sistemes de gestió de bases de dades que utilitzen un model de dades estructurat basat en taules. Aquestes bases de dades són molt eficients per a operacions de transaccions i consultes estructurades.
- Comparació de Hadoop i les bases de dades tradicionals
Arquitectura
Característica | Hadoop | Bases de dades tradicionals (RDBMS) |
---|---|---|
Model de dades | NoSQL, dades no estructurades o semi-estructurades | SQL, dades estructurades |
Emmagatzematge | Sistema de fitxers distribuït (HDFS) | Taules relacionals |
Processament | Processament distribuït (MapReduce, YARN) | Processament centralitzat |
Escalabilitat | Escalabilitat horitzontal (afegir més nodes) | Escalabilitat vertical (afegir més recursos a un sol servidor) |
Tolerància a fallades | Alta tolerància a fallades mitjançant replicació de dades | Tolerància a fallades limitada, sovint mitjançant còpies de seguretat |
Casos d'ús
Característica | Hadoop | Bases de dades tradicionals (RDBMS) |
---|---|---|
Volum de dades | Grans volums de dades (petabytes) | Volums de dades moderats (gigabytes a terabytes) |
Tipus de dades | Dades no estructurades, semi-estructurades i estructurades | Dades estructurades |
Freqüència de consultes | Processament per lots, consultes menys freqüents | Consultes freqüents i transaccions en temps real |
Complexitat de consultes | Processament de dades massives, anàlisi complexa | Consultes estructurades, transaccions ACID |
Rendiment
Característica | Hadoop | Bases de dades tradicionals (RDBMS) |
---|---|---|
Latència | Alta latència, adequat per a processament per lots | Baixa latència, adequat per a transaccions en temps real |
Rendiment | Alt rendiment per a grans volums de dades | Alt rendiment per a operacions transaccionals |
- Exemples pràctics
Exemple 1: Anàlisi de grans volums de dades
Hadoop és ideal per a l'anàlisi de grans volums de dades, com ara registres de servidors web, dades de sensors IoT, o dades de xarxes socials. Aquestes dades sovint són no estructurades o semi-estructurades i requereixen un processament distribuït per ser analitzades eficientment.
// Exemple de codi MapReduce per comptar paraules en Hadoop import java.io.IOException; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.fs.Path; import org.apache.hadoop.io.IntWritable; import org.apache.hadoop.io.Text; import org.apache.hadoop.mapreduce.Job; import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper; import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer; import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat; import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat; public class WordCount { public static class TokenizerMapper extends Mapper<Object, Text, Text, IntWritable> { private final static IntWritable one = new IntWritable(1); private Text word = new Text(); public void map(Object key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException { String[] tokens = value.toString().split("\\s+"); for (String token : tokens) { word.set(token); context.write(word, one); } } } public static class IntSumReducer extends Reducer<Text, IntWritable, Text, IntWritable> { private IntWritable result = new IntWritable(); public void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values, Context context) throws IOException, InterruptedException { int sum = 0; for (IntWritable val : values) { sum += val.get(); } result.set(sum); context.write(key, result); } } public static void main(String[] args) throws Exception { Configuration conf = new Configuration(); Job job = Job.getInstance(conf, "word count"); job.setJarByClass(WordCount.class); job.setMapperClass(TokenizerMapper.class); job.setCombinerClass(IntSumReducer.class); job.setReducerClass(IntSumReducer.class); job.setOutputKeyClass(Text.class); job.setOutputValueClass(IntWritable.class); FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(args[0])); FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1])); System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1); } }
Exemple 2: Transaccions bancàries
Les bases de dades tradicionals són més adequades per a aplicacions que requereixen transaccions en temps real, com ara sistemes bancaris, on la consistència i la integritat de les dades són crucials.
-- Exemple de transacció en una base de dades relacional BEGIN TRANSACTION; UPDATE comptes SET saldo = saldo - 100 WHERE compte_id = 1; UPDATE comptes SET saldo = saldo + 100 WHERE compte_id = 2; COMMIT;
- Conclusió
Hadoop i les bases de dades tradicionals tenen diferents punts forts i febles, i la seva elecció depèn dels requisits específics del projecte. Hadoop és ideal per a l'anàlisi de grans volums de dades no estructurades o semi-estructurades, mentre que les bases de dades tradicionals són més adequades per a aplicacions que requereixen transaccions en temps real i dades estructurades.
Resum
- Hadoop: Processament distribuït, grans volums de dades, dades no estructurades, alta tolerància a fallades.
- Bases de dades tradicionals: Processament centralitzat, transaccions en temps real, dades estructurades, baixa latència.
Amb aquesta comprensió, estem preparats per aprofundir en la configuració de l'entorn Hadoop en la següent secció.
Curs de Hadoop
Mòdul 1: Introducció a Hadoop
- Què és Hadoop?
- Visió general de l'ecosistema Hadoop
- Hadoop vs Bases de dades tradicionals
- Configuració de l'entorn Hadoop
Mòdul 2: Arquitectura de Hadoop
- Components bàsics de Hadoop
- HDFS (Sistema de fitxers distribuït de Hadoop)
- Marc MapReduce
- YARN (Yet Another Resource Negotiator)
Mòdul 3: HDFS (Sistema de fitxers distribuït de Hadoop)
Mòdul 4: Programació MapReduce
- Introducció a MapReduce
- Flux de treball d'una feina MapReduce
- Escriure un programa MapReduce
- Tècniques d'optimització de MapReduce
Mòdul 5: Eines de l'ecosistema Hadoop
Mòdul 6: Conceptes avançats de Hadoop
- Seguretat de Hadoop
- Gestió de clústers de Hadoop
- Ajust de rendiment de Hadoop
- Serialització de dades de Hadoop
Mòdul 7: Aplicacions reals i estudis de cas
- Hadoop en emmagatzematge de dades
- Hadoop en aprenentatge automàtic
- Hadoop en processament de dades en temps real
- Estudis de cas d'implementacions de Hadoop