SQL su Hadoop - cartina Nuova Strada

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Hadoop è uno dei grandi strumenti di elaborazione dei dati più influenti al mondo. E 'estremamente veloce e potente. Tuttavia, le sue prestazioni può essere reso ancora migliore con l'aiuto di SQL su Hadoop.

SQL su Hadoop è un insieme di strumenti che possono semplificare la vostra esperienza Hadoop combinandolo con base di dati e l'elaborazione di SQL-like. Questo può essere considerato come una svolta nella storia della grande gestione dei dati, in quanto consente a più utenti di interagire con l'interfaccia Hadoop tramite comandi facili SQL.

Inoltre permette una facile elaborazione di grandi quantità di dati con l'aiuto dei database SQL. Rendere più facile per le persone che fanno uso di linguaggi di interrogazione e che vogliono potente quadro di analisi dei dati come Hadoop. Questo strumento può quindi, aiutare l'utente a salvare il capitale prezioso sulla formazione dei lavoratori nei modi di Hadoop.

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Che cosa è SQL su Hadoop?

SQL su Hadoop è un set di applicazioni che può consentire l'utilizzo di comandi SQL in Hadoop per la valutazione e l'elaborazione di dati di grandi dimensioni. Con il suo arrivo, il mondo del grande elaborazione dei dati sul quadro Hadoop è stato rivoluzionato e di trasformazione, l'interrogazione e l'analisi dei dati ora è molto più facile. Per SQL interrogazione, uno avrebbe bisogno di ottenere un sacco di lavoro svolto, in particolare MAP-ridurre caratteristica e la HDFS (Hadoop Distributed File System) caratteristiche.

magazzino Hive dei dati è una delle prime applicazioni che è stato fatto per integrare SQL con Hadoop. HiveQL, una delle sue applicazioni, è stato progettato specificamente per convertire ingressi linguaggio di query in istruzioni MapReduce.

Alcuni altri esempi di tali applicazioni sono il trapano Apache, Stinger, Hawq, Impala, Apache Spark, Splice macchina, H-SQL, BigSQL, JethroData, Presto, Polybase, Hadapt, Tez (integrazione di Hive e Tez) e lo squalo (integrazione di Hive e Spark).

SQL su Hadoop: come funziona?

strumenti di SQL sul lavoro Hadoop in questo modo:

  • In primo luogo, il comando di tipo SQL-dato dall'utente è tradotto in istruzioni MapReduce leggibili con l'aiuto di vari connettori di Hadoop. Alcuni di questi connettori sono 'connettore-Hadoop server Microsoft SQL', 'il connettore SQL Oracle per Hadoop' ecc Questo rende più interpretabile e compatibile con il quadro Hadoop.
  • Dopo la traduzione di successo, un comando SQL dato dall'utente viene elaborato come qualsiasi altro comando MapReduce con l'ausilio di sistemi di push-down di Hadoop.
  • Le query sono divisi in un certo numero di stazioni di lavoro per l'elaborazione più veloce e più preciso con la funzione di Hadoop HDFS, o il Hadoop Distributed File System. Questi dati vengono distribuiti in macchine differenti a seconda della loro capacità e il loro carico di lavoro attuale.

La query SQL da parte dell'utente rimane la stessa, Hadoop traduce il comando query in una lingua che può essere facilmente interpretato ed elaborato.

Perché usare SQL su Hadoop?

SQL su Hadoop può essere considerata come una rivoluzione nel campo della grande trattamento. Questo intelligente integrazione può permettere sempre più utenti di utilizzare il sistema di Hadoop per un più rapido grande elaborazione dei dati.

Hadoop è una delle migliori grandi applicazioni di elaborazione dei dati disponibili nel mondo. Ma il problema principale con il Hadoop è che ha una curva di apprendimento frustrante difficile, quindi un sacco di capitale deve essere speso per la formazione dei dipendenti per usarlo. Inoltre, ha limitata compatibilità con SQL e altri tali piattaforme. Quindi, SQL su Hadoop aiuta a risolvere tutti questi problemi con Hadoop, e renderlo disponibile a sempre più utenti.

Hadoop è più facile da usare con SQL su Hadoop

Con l'avvento di SQL su Hadoop, il quadro iniziale di Hadoop sta diventando sempre più diffusi in precedenza era. Hadoop sta diventando sempre più restrittivo. In precedenza, uno avrebbe bisogno di avere una conoscenza approfondita su varie parti del quadro Hadoop come il HDFS, HBase o la funzione MapReduce, di utilizzare Hadoop correttamente. Ma ora, con l'aiuto di SQL su Hadoop, l'utente ha solo bisogno di essere a conoscenza di SQL. Con l'aiuto di SQL su Hadoop, molti problemi di compatibilità, come connessione al database, la generazione di query complesse, prestazioni, tempi di risposta, ecc sono stati eliminati.

Elaborazione di Big Data in Hadoop

Ora, l'utente non avrà bisogno di imparare tutto su framework Hadoop al fine di utilizzarlo, sono necessari solo pochi fili di conoscenze nel campo di SQL per farlo funzionare. Anche semplice SQL per l'archiviazione dei dati viene convertito in un potente processore di dati. Hadoop solo traduce le query SQL in un proprio formato leggibile e lo elabora normalmente. Inoltre, molti componenti che sono molto difficili da funzionare normalmente sono integrati con SQL per facilitare le operazioni. Un esempio è di tale componente è il HDFS, che effettivamente necessaria scienziati di dati di esperti per un corretto funzionamento. Tuttavia, ora è diventato più semplice e molto più veloce.

Demeriti di SQL su Hadoop

Anche se è SQL su Hadoop che possono risolvere molti problemi, molte persone credono anche che creerà più problemi. SQL è considerato troppo semplice da molti e non abbastanza potente per essere integrato con Hadoop. Ciò è dovuto soprattutto SQL esegue molto lentamente quando una grande quantità di dati viene disposto su esso. Alcuni considerano questa integrazione come uno spreco di tempo e denaro. Essi credono che Hadoop deve essere integrato con altri grandi strumenti orientati elaborazione dati come strumenti basati su Java e Python.

Conclusione

C'è ancora molto dibattito sul tema dell'integrazione tra SQL e Hadoop. Tuttavia, è chiaro che Hadoop dispone di funzionalità di interrogazione molto limitato e ha bisogno di qualcosa per incrementare questo aspetto. Così, la maggior parte delle organizzazioni scelgono SQL su Hadoop, in quanto è il più vicino si può arrivare a raggiungere questo obiettivo.