Te explicamos la Diferencia entre Hadoop y SQL con ejemplos y definiciones. Conoce todos los datos para distinguirlos fácilmente.
¿Cuál es la Diferencia entre Hadoop y SQL?
¿Qué es Hadoop?
Hadoop es un marco de procesamiento distribuido de código abierto diseñado para satisfacer las necesidades de las empresas web de indexar y procesar volúmenes masivos de datos, cortesía del creciente auge de los dispositivos habilitados para Internet y la próxima gran evolución llamada medios sociales. Google proporciona la inspiración para el desarrollo que se conoció como Hadoop. Proporciona un marco que permite procesar volúmenes masivos de datos para facilitar el acceso y cargar datos de forma dinámica.
¿Qué es SQL?
SQL ha sido la herramienta omnipresente para acceder a los datos de una base de datos y manipularlos. SQ Server ya no es un simple sistema de gestión de bases de datos utilizado por desarrolladores, administradores de bases de datos y analistas. Es un enorme ecosistema de herramientas y servicios diferentes que trabajan conjuntamente para proporcionar tareas de gestión de plataformas de datos muy complejas. Es el lenguaje de facto para que los sistemas transaccionales y de apoyo a la toma de decisiones y las herramientas de Business Intelligence accedan y consulten diversas fuentes de datos. De hecho, SQL Server gestiona la calidad y coherencia de los datos mucho mejor que Hadoop.
Diferencia entre Hadoop y SQL
Herramienta
– Hadoop es un proyecto de la Apache Software Foundation y un marco de software de procesamiento distribuido de código abierto para almacenar y procesar afluencias masivas de datos y ejecutar aplicaciones en clusters de hardware básico. Hadoop proporciona un marco que permite procesar volúmenes masivos de datos para facilitar el acceso a ellos y cargarlos dinámicamente. SQL, abreviatura de Structured Query Language (lenguaje de consulta estructurado), por su parte, es el lenguaje de facto de los sistemas transaccionales y de apoyo a la toma de decisiones y de las herramientas de Business Intelligence para acceder y consultar una gran variedad de datos procedentes de distintas fuentes. SQL ha sido la herramienta omnipresente para acceder, manipular y almacenar datos en una base de datos.
Marco de Hadoop frente a SQL
– En el núcleo del ecosistema Hadoop hay dos componentes principales: Hadoop Distributed File System (HDFS), un sistema de archivos distribuido, escalable y portátil escrito en Java para almacenar conjuntos de datos muy grandes en clústeres de ordenadores, y un método de procesamiento distribuido basado en Java denominado MapReduce. SQL Server, por su parte, es un sistema de gestión de bases de datos relacionales y una de las plataformas de datos más potentes del mundo, utilizada por numerosos productos comerciales e internos para consultar, manipular y visualizar diversas fuentes de datos.
Tipo de datos
– Hadoop está diseñado para trabajar con cualquier tipo de datos, ya sean estructurados, semiestructurados o no estructurados, lo que lo hace muy flexible a la hora de trabajar con big data. SQL, por su parte, es un lenguaje de programación creado específicamente para gestionar y consultar datos en sistemas de gestión de bases de datos relacionales (RDBMS). Se basa en el modelo Entidad-Relación de los RDBMS, por lo que solo puede procesar datos estructurados. SQL no puede utilizarse para datos no estructurados porque no se ajustan a un modelo de datos sin estructura fácilmente identificable.
Tratamiento
– HDFS es un sistema de archivos distribuido diseñado para el procesamiento de datos por lotes, lo que significa que los datos se recopilan por lotes y cada lote se envía para su procesamiento. El lote puede ser desde un día hasta un minuto. Dado que está diseñado para el procesamiento por lotes, no tiene el concepto de lecturas o escrituras aleatorias. Por el contrario, SQL Server, como plataforma de base de datos de uso general, admite el procesamiento de datos en tiempo real, lo que significa que los datos se transmiten del emisor al receptor tan pronto como se producen en el extremo de origen.
Rendimiento de Hadoop y SQL
– La arquitectura de Hadoop provoca a veces un desajuste de impedancias entre el almacenamiento y el acceso a los datos. Tiene menos restricciones o validaciones sobre los datos que almacena, y no dispone de las mismas capacidades de usuario final ni del ecosistema que ha desarrollado SQL. SQL Server, por su parte, gestiona la calidad y coherencia de los datos mucho mejor que Hadoop, lo que le permite aprovechar el ecosistema de herramientas de análisis y visualización de datos basadas en SQL. Sin embargo, SQL también tiene algunos inconvenientes, como la escalabilidad para manejar cantidades masivas de datos y la compatibilidad con el almacenamiento de datos sin formato.
Hadoop frente a SQL: Cuadro comparativo
Resumen de Hadoop frente a SQL
Hadoop es la herramienta de Big Data preferida y ampliamente aceptada, diseñada para trabajar con cualquier tipo de datos: estructurados, no estructurados o semiestructurados. Pero cuando se trata de RDBMS, SQL es quizás el sistema de almacenamiento y gestión de datos más potente, en memoria y dinámico. Sin embargo, las soluciones RDBMS existentes, como SQL Servers, solo sirven para gestionar un volumen importante de datos, pero no para datos no estructurados o semiestructurados con atributos variables. Como ocurre con muchas plataformas, tanto Hadoop como SQL Server tienen sus puntos fuertes y débiles. Utilícelas juntas y podrá aprovechar los puntos fuertes de cada una al tiempo que mitiga los puntos débiles.
