¿qué es hadoop y nosql?
hadoop vs mongodb
Imaginemos (una vez más) que tengo datos que llegan a mi sistema, el namenode va a cortarlos en varios trozos y replicarlos en diferentes datanode. Con NoSQL, ¿funcionará de la misma manera? ¿Interviene HDFS en este proceso?
Ambos pueden manejar una variedad de formatos de datos, incluyendo archivos de registro, documentos y medios ricos. Si tiene datos estructurados cuya estructura difiere entre los registros, o si la estructura probablemente cambiará en el futuro, tanto NoSQL como Hadoop son tecnologías apropiadas para su caso de uso.
NoSQL y Hadoop pueden existir/trabajar/implementarse juntos en una arquitectura de datos empresarial. En una arquitectura típica, NoSQL puede utilizarse para datos interactivos y en tiempo real, y el clúster Hadoop puede utilizarse para el procesamiento de datos a gran escala (modo por lotes) y el análisis.
Ahora HBase es una base de datos NoSQL basada en columnas que se ejecuta sobre Hadoop. Combina la escalabilidad de Hadoop al ejecutarse en HDFS, con el acceso a los datos en tiempo real como almacén de claves/valores y las capacidades analíticas profundas de Map-Reduce.
qué es nosql
Imaginemos (una vez más) que tengo datos que llegan a mi sistema, el namenode va a cortarlos en varios trozos y replicarlos en diferentes datanode. Con NoSQL, ¿funcionará de la misma manera? ¿Interviene HDFS en este proceso?
Ambos pueden manejar una variedad de formatos de datos, incluyendo archivos de registro, documentos y medios ricos. Si tiene datos estructurados cuya estructura difiere entre los registros, o si la estructura probablemente cambiará en el futuro, tanto NoSQL como Hadoop son tecnologías apropiadas para su caso de uso.
NoSQL y Hadoop pueden existir/trabajar/implementarse juntos en una arquitectura de datos empresarial. En una arquitectura típica, NoSQL puede utilizarse para datos interactivos y en tiempo real, y el clúster Hadoop puede utilizarse para el procesamiento de datos a gran escala (modo por lotes) y el análisis.
Ahora HBase es una base de datos NoSQL basada en columnas que se ejecuta sobre Hadoop. Combina la escalabilidad de Hadoop al ejecutarse en HDFS, con el acceso a los datos en tiempo real como almacén de claves/valores y las capacidades analíticas profundas de Map-Reduce.
rdbms vs hadoop
A medida que el mundo se vuelve más impulsado por la información que nunca, uno de los principales retos es cómo hacer frente a la explosión de datos. Los marcos tradicionales de gestión de datos se tambalean ante el gigantesco volumen de los conjuntos de datos actuales. Afortunadamente, un panorama rápidamente cambiante de nuevas tecnologías está redefiniendo la forma de trabajar con los datos a escala supermasiva. Estas tecnologías exigen un nuevo tipo de administradores de bases de datos e ingenieros/desarrolladores de infraestructuras para gestionar sistemas mucho más sofisticados.
Los tradicionales RDBMS (sistemas de gestión de bases de datos relacionales) han sido el estándar de facto para la gestión de bases de datos durante toda la era de Internet. La arquitectura detrás de los RDBMS es tal que los datos se organizan de manera altamente estructurada, siguiendo el modelo relacional. Sin embargo, actualmente se considera que el RDBMS es una tecnología de bases de datos en declive. Aunque la organización precisa de los datos mantiene el almacén muy «ordenado», la necesidad de que los datos estén bien estructurados se convierte en una carga sustancial en volúmenes extremadamente grandes, lo que provoca una disminución del rendimiento a medida que aumenta el tamaño. Por ello, generalmente no se considera que los SGBDR sean una solución escalable para satisfacer las necesidades de los «grandes» datos.
unterschied hadoop und nosql
Data Science Stack Exchange es un sitio de preguntas y respuestas para profesionales de la ciencia de los datos, especialistas en aprendizaje automático y aquellos interesados en aprender más sobre este campo. Sólo se necesita un minuto para registrarse.
La mayoría de la gente se refiere a los trabajos de mapreduce al hablar de hadoop. Un trabajo mapreduce divide los grandes conjuntos de datos en pequeños trozos de datos y los reparte entre un clúster de nodos para proceder. Al final, el resultado de cada nodo se reunirá de nuevo como un conjunto de datos.
Supongamos que se carga en Hadoop un conjunto de <String, Integer> con la población de algunos barrios dentro de una ciudad y se quiere obtener la media de la población de todos los barrios de cada ciudad (figura 1).
Como ya mencionaste en tu pregunta, hadoop y noSQL son complementarios. Conozco algunas configuraciones en las que, por ejemplo, miles de millones de conjuntos de datos procedentes de sensores se almacenan en HBase y pasan por hadoop para ser almacenados finalmente en un DBMS.
NoSQL es una forma de almacenar datos que no requiere que haya algún tipo de relación. La simplicidad de su diseño y la escalabilidad horizontal, una de las formas en que almacenan los datos es el diseño de par clave : valor. Esto se presta a un procesamiento similar al de Hadoop. El uso de una db NoSQL realmente depende del tipo de problema que se busca.