SQL sur Hadoop - Nouvelle feuille de route

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Hadoop est l'un des grands outils de traitement de données les plus influentes dans le monde. Il est extrêmement rapide et puissant. Cependant, ses performances peuvent être encore mieux avec l'aide du SQL sur Hadoop.

SQL sur Hadoop est un ensemble d'outils qui peuvent simplifier votre expérience de Hadoop en le combinant avec la base de données et le traitement SQL. Cela peut être considéré comme une percée dans l'histoire de la grande gestion des données, car elle permet plus aux utilisateurs d'interagir avec l'interface Hadoop grâce à des commandes SQL faciles.

Il permet également un traitement facile des gros blocs de données à l'aide de bases de données SQL. Rendre facile pour les gens qui utilisent des langages de requête et qui veulent puissant cadre d'analyse comme Hadoop. Cet outil peut donc, aider à l'utilisateur de sauvegarder le capital précieux sur la formation des travailleurs dans les voies de Hadoop.

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Qu'est - ce que SQL sur Hadoop?

SQL sur Hadoop est un ensemble d'applications qui peut permettre l'utilisation de commandes SQL dans Hadoop pour l'évaluation et le traitement de gros volumes de données. Avec son arrivée, le monde de la grande transformation des données sur les framework Hadoop a été révolutionné et le traitement, l'interrogation et l'analyse des données est maintenant beaucoup plus facile. Pour SQL interrogation, on aurait besoin d'obtenir beaucoup de travail, en particulier sur carte réduire fonctionnalité et le (système de fichiers Hadoop Distributed) HDFS fonctionnalités.

entrepôt Hive données est l'une des premières applications qui a été fait pour intégrer SQL avec Hadoop. HiveQL, l'une de ses applications, est conçu spécifiquement pour convertir les entrées de langue de requête en instructions MapReduce.

Quelques autres exemples de ces applications sont le Drill Apache, Stinger, Hawq, Impala, Spark Apache, Splice Machine, H-SQL, BigSQL, JethroData, Presto, Polybase, Hadapt, Tez (intégration de la ruche et Tez) et le requin (intégration de la ruche et Spark).

SQL sur Hadoop: Comment cela fonctionne?

outils SQL sur le travail Hadoop de cette manière:

  • Tout d'abord, la commande de type SQL- donnée par l'utilisateur est traduite en instructions MapReduce lisibles à l'aide de différents connecteurs de Hadoop. Certains de ces connecteurs sont «connecteur Hadoop serveur SQL Microsoft ',' connecteur Oracle SQL pour Hadoop» , etc. Cela rend plus interprétable et compatible avec le framework Hadoop.
  • Après traduction réussie, une commande SQL donnée par l'utilisateur est traitée comme toute autre commande MapReduce avec l'aide des systèmes push-down de Hadoop.
  • Les requêtes sont réparties entre un certain nombre de postes de travail pour un traitement plus rapide et plus précis avec la fonction Hadoop HDFS, ou le système de fichiers Hadoop Distributed. Ces données sont distribuées dans des machines différentes en fonction de leur capacité et de leur charge de travail actuelle.

La requête SQL par l'utilisateur reste le même, Hadoop traduit la commande de requête dans une langue qui peut être facilement interprété et traité.

Pourquoi utiliser SQL sur Hadoop?

SQL sur Hadoop peut être considérée comme une révolution dans le domaine de la grande transformation des données. Cette intégration intelligente peut permettre à de plus en plus aux utilisateurs d'utiliser le système Hadoop pour plus rapide grand traitement de données.

Hadoop est l'une des meilleures grandes applications de traitement des données disponibles dans le monde entier. Mais le principal problème avec le Hadoop est qu'il a une courbe d'apprentissage difficile et frustrant, donc beaucoup de capital doit être consacré à la formation des employés à l'utiliser. En outre, il a une compatibilité limitée avec SQL et d'autres plates-formes. Donc, SQL sur Hadoop aide à résoudre tous ces problèmes avec Hadoop, et le rendre accessible à de plus en plus d'utilisateurs.

Hadoop est plus facile à utiliser avec SQL sur Hadoop

Avec l'avènement de SQL sur Hadoop, le cadre initial de Hadoop est en train de devenir encore plus populaire que ne l'était auparavant. Hadoop est de plus en plus sans restriction. Plus tôt, on aurait besoin d'avoir une connaissance approfondie sur les différentes parties du framework Hadoop comme le HDFS, HBase ou la fonctionnalité de MapReduce, d'utiliser Hadoop correctement. Mais maintenant, avec l'aide de SQL sur Hadoop, l'utilisateur n'a besoin d'avoir une connaissance de SQL. Avec l'aide de SQL sur Hadoop, de nombreux problèmes de compatibilité comme la connexion de base de données, la génération de requêtes complexes, performance, temps de réponse, etc. ont été éliminés.

Traitement Big Data dans Hadoop

Maintenant, l'utilisateur ne sera pas besoin d'apprendre tout au sujet de framework Hadoop afin de l'utiliser, il suffit de quelques brins de connaissances dans le domaine de SQL sont nécessaires pour le faire fonctionner. Même SQL simple pour stocker des données est converti en un processeur de données puissant. Hadoop traduit simplement les requêtes SQL dans son propre format lisible et traite normalement. En outre, de nombreux composants qui sont très difficiles à fonctionner normalement sont intégrées avec SQL pour faciliter l'opération. Un exemple est d'un tel composant est le HDFS, qui réellement nécessaire experts scientifiques de données pour un fonctionnement correct. Cependant, il est maintenant devenu plus facile et beaucoup plus rapide.

Démérites de SQL sur Hadoop

Bien qu'il soit SQL sur Hadoop qui peut résoudre de nombreux problèmes, beaucoup de gens croient aussi que ça va créer plus de problèmes. SQL est considérée comme trop simple par beaucoup et pas assez puissant pour être intégré avec Hadoop. Ceci est principalement parce que SQL exécute très lentement quand une grande quantité de données est placé sur elle. Certains considèrent cette intégration comme une perte de temps et d'argent. Ils croient que Hadoop doit être intégré plus grands outils orientés de traitement de données comme des outils basés sur Java et Python.

Conclusion

Il y a encore beaucoup de débats sur le thème de l'intégration entre SQL et Hadoop. Cependant, il est clair que Hadoop a des capacités d'interrogation très limitées et il faut quelque chose pour stimuler cet aspect. Ainsi, la plupart des organisations choisissent SQL sur Hadoop, car il est le plus proche, on peut arriver à atteindre cet objectif.

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