Yeni Bir Yol Haritası - Hadoop'un SQL

A+ A-

Hadoop dünyanın en etkili büyük veri işleme araçlarından biridir. Bu son derece hızlı ve güçlüdür. Ancak, performans Hadoop üzerinde SQL yardımı ile daha da iyi hale getirilebilir.

Hadoop SQL SQL benzeri veritabanı ve işleme ile birleştirerek Hadoop deneyimini basitleştiren araçlar kümesidir. daha kullanıcıların kolay bir SQL komutları aracılığıyla Hadoop arayüzü ile etkileşime imkan sağladığından, büyük veri yönetimi tarihinde bir atılım olarak kabul edilebilir.

Ayrıca, SQL veritabanları yardımıyla verilerin büyük boyutta kolayca işlenmesini sağlar. Sorgu dillerini kullanmak ve kim Hadoop gibi güçlü analitik çerçevesini isteyenler için kolay yapma. Bu araç, böylece kullanıcı Hadoop'un yollarını işçileri eğitme konusunda değerli sermayesini kurtarmak için yardımcı olabilir.

sql-Hadoop

Hadoop SQL nedir?

Hadoop SQL SQL Büyük hacimli verileri değerlendirmek ve işlenmesi için Hadoop komutları kullanımını etkinleştirmek bir uygulamadır kümesidir. onun gelişiyle birlikte Hadoop çerçeve üzerinde büyük veri işleme dünyası devrim olmuştur ve işleme, sorgulama ve verileri analiz şimdi çok daha kolaydır. SQL sorgulama, bir spesifik-map azaltmak özelliği ve HDF'ler (Hadoop Dağıtılmış Dosya Sistemi) özelliklerine yapılan çok çalışma almak gerekir.

Kovan Veri ambarı Hadoop SQL entegre etmek yapıldığı ilk uygulamalardan biridir. HiveQL, onun uygulamalardan biri, MapReduce talimatları içine sorgulama dili girişlerini dönüştürmek için özel olarak tasarlanmıştır.

Bu gibi uygulamalarda bazı diğer örnekleri Apache Matkap, Stinger Hawq Impala Apache Kıvılcım Splice makinesi, H-SQL BigSQL, JethroData, Presto, poli baz, Hadapt, Tez (Kovan ve Tez entegrasyonu) ve köpekbalığı (entegrasyonu Kovan ve Spark).

Hadoop SQL: nasıl işliyor?

Bu şekilde Hadoop işin SQL araçları:

  • İlk olarak, kullanıcı tarafından verilen SQL- tip komut Hadoop'un çeşitli konnektörleri yardımıyla okunabilir MapReduce talimatları içine çevrilmiştir. Bu konnektörleri bazıları 'Microsoft SQL server-Hadoop konnektörü' vs. Bu Hadoop çerçevesine daha yorumlanabilir ve uyumlu hale getirir, 'Hadoop için Oracle SQL konnektörü' vardır.
  • Başarılı çeviri ardından, kullanıcı tarafından belirtilen SQL komutu Hadoop'un ait aşağı itilen sistemlerinin yardımı ile başka bir MapReduce komutu gibi işlenir.
  • sorguları Hadoop fonksiyonu HDF'ler veya Hadoop Dağıtılmış Dosya Sistemi ile daha hızlı ve daha doğru işlem için iş istasyonları bir dizi bölünür. Bu veriler, kapasite ve mevcut çalışma yüküne göre farklı makineler içerisine dağıtılır.

Kullanıcı tarafından SQL sorgusu Hadoop kolayca yorumlanabilir ve işlenebilir bir dile sorgu komutu çevirir, aynı kalır.

Neden Hadoop üzerinde SQL kullanın?

Hadoop SQL büyük veri işleme alanında bir devrim olarak kabul edilebilir. Bu akıllı entegrasyon daha fazla kullanıcı daha hızlı büyük veri işleme için Hadoop sistemi kullanmak için izin verebilir.

Hadoop dünyada mevcut en iyi büyük veri işleme uygulamalarından biridir. Ama Hadoop temel sorun bu sinir bozucu zor bir öğrenme eğrisi vardır, bu nedenle sermayenin bir sürü kullanmak için eğitim çalışanlarının harcanmak üzere olmasıdır. Ayrıca, SQL ve diğer bu tür platformlarda sınırlı uyumluluk vardır. Yani, Hadoop SQL Hadoop tüm bu sorunları çözmek ve daha çok kullanıcı için kullanılabilir hale yardımcı olur.

Hadoop Hadoop üzerinde SQL ile kullanımı daha kolay olan

Hadoop üzerinde SQL gelişiyle birlikte, Hadoop ilk çerçeve daha önce olduğundan daha da fazla popüler hale geliyor. Hadoop daha sınırlamaz hale gelmektedir. Daha önce, bir düzgün Hadoop kullanmaya, HDF'ler, Hbase veya MapReduce özelliği gibi Hadoop çerçevesinde çeşitli yerlerinde kapsamlı bilgiye sahip gerekir. Ama şimdi, Hadoop üzerinde SQL yardımı ile, kullanıcı sadece SQL bilgisine sahip olması gerekir. Hadoop üzerinde SQL yardımıyla, vb veritabanı bağlantısı, karmaşık sorgu nesil, performans, tepki süresi gibi birçok uyumluluk sorunları ortadan kaldırıldı.

Hadoop Big Verilerini İşleme

Şimdi, kullanıcı bunu kullanmak için Hadoop çerçevesi hakkında tüm öğrenmek gerekmez, SQL alanında bilginin sadece birkaç ipliklerini çalışması için gereklidir. verileri depolamak için bile basit bir SQL güçlü bir veri işlemcisi dönüştürülür. Hadoop sadece kendi okunabilir formatta SQL sorguları çevirir ve normalde bunu işler. Ayrıca, normal olarak çalışmasına çok zor olan birçok bileşenleri daha kolay çalışması için SQL ile entegre edilmiştir. Bir örnek bu tür bileşen aslında düzgün çalışması için uzman veri bilim adamları gerekli HDF'ler vardır. Ancak, artık daha kolay ve daha hızlı hale gelmiştir.

Hadoop üzerinde SQL avantaj ve dezavantajlarının

birçok sorunları çözebilir Hadoop'un SQL olmasına rağmen, birçok kişi de daha fazla sorun yaratacağız inanıyoruz. SQL çok ve yeterince güçlü değildir Hadoop entegre edilmesi ile çok basitçe kabul edilir. büyük veri miktarının üzerine yerleştirilir, SQL çok yavaş çalışır, çünkü öncelikle. Bazı zaman ve para hem israfı olarak bu bütünleşmeyi düşünün. Onlar Hadoop Java ve Python tabanlı araçları gibi daha büyük veri işleme odaklı araçlarıyla entegre edilmesi gerektiğine inanıyoruz.

Sonuç

SQL ve Hadoop arasındaki entegrasyon konusuna üzerinde çok tartışma hala yoktur. Ancak, Hadoop çok sınırlı sorgulama yetenekleri olduğu açıktır ve bu yönünü artırmak için bir ihtiyacı var. o yakın olan bu ulaşmada alabilirsiniz olduğu gibi Yani, en kuruluşları, Hadoop üzerinde SQL seçin.