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.

  1. 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.

  1. 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

  1. 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;

  1. 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.

© Copyright 2024. Tots els drets reservats