Hadoop'u Farklılaştıran Faktörler: Açık Kaynak Ölçeklenebilirliği ve Hata Toleransı

Hadoop, bilgisayar kümeleri arasında büyük veri kümelerinin dağıtılmış olarak depolanması ve işlenmesi için açık kaynaklı bir yazılım çerçevesidir. Tek bir sunucudan, her biri yerel hesaplama ve depolama sunan binlerce makineye ölçeklendirmek için tasarlanmıştır. Çerçeve, yüksek kullanılabilirlik sağlamak için donanıma güvenmek yerine, uygulama katmanındaki hataları tespit etmek ve işlemek için tasarlanmıştır. Hadoop, geleneksel bir ilişkisel veritabanından tamamen farklı bir mimari kullandığı için bir nosql veritabanıdır. Hadoop, yatay olarak ölçeklenecek şekilde tasarlanmıştır; bu, kümeye daha fazla emtia sunucusu ekleyerek daha fazla veriyi barındıracak şekilde ölçeklenebileceği anlamına gelir. Hadoop ayrıca hataya dayanıklı olacak şekilde tasarlanmıştır, yani kümedeki bir sunucu çökerse sistem o sunucu olmadan çalışmaya devam edebilir.

Hadoop, veri depolamak için kullanılmaz ve ilişkisel depolama kullanımını gerektirmez; bunun yerine, çok büyük miktarda veriyi dağıtılmış sunucularda depolamak için kullanılır. Bir Hadoop veritabanı, çok büyük paralel hesaplamayı mümkün kılan bir yazılım sisteminden ziyade bir veri türüdür. Kullanıcıların bağlı bir çeşitlilikteki veritabanlarını sorgulamasına ve aramasına olanak tanıyan bağlayıcı bir NoSQL veritabanı türüdür (HBAse gibi). Mevcut haliyle RDBMS, hem göreli hem de işlemsel verileri yönetebildiği için Hadoop ile rekabet edemez. Hadoop, yapılandırılmış, yarı yapılandırılmış veya yapılandırılmamış her türlü veriyi işleme yeteneğine sahiptir ve çok çeşitli yöntemleri destekler. Büyük veri analitiği , daha derin içgörüler sağlayarak işletmelere gerçek dünyada rekabet avantajı sağlıyor. Hadoop, bir hizmet olarak, veri işlemede çevrimiçi analitik işlemenin (OLAP) kullanımını destekler. Veri işleme hızının, veri isteklerinin sayısına göre belirlendiğini unutmamak önemlidir. Örneğin ACID işlemleri veya OLAP desteği istemiyorsanız Hadoop'u kullanabilirsiniz.

Hadoop ve bellek içi veritabanları, örtüşen tamamen farklı iki teknolojidir. Aynı değiller ama bazı konularda hemfikirler.

SQL-on-Hadoop kullanan analitik uygulamalar, yerleşik SQL tarzı sorgulama yöntemlerini daha yeni Hadoop veri çerçevesi öğeleriyle birleştirir . SQL-on-Hadoop, kurumsal geliştiricilerin ve iş analistlerinin SQL'e aşina sorgularla Hadoop kümeleri üzerinde işbirliği yapmasına olanak tanır.

Verileri depolamak ve almak için bir araç sağlayan bir NoSQL veritabanıdır. İlişkisel olmayan/SQL olmayan, bu alanda yaygın olarak kullanılan terimlerden biridir.

Veriler, Hadoop ve SQL tarafından çeşitli şekillerde yönetilir. SQL bir programlama dilidir, Hadoop ise yazılımdaki bileşenlerden oluşan bir çerçevedir. Her iki araç da büyük veriler için kullanışlıdır, ancak dezavantajları vardır. Hadoop platformu çok daha büyük bir veri kümesini işleyebilir, ancak verileri yalnızca bir kez yazar.

Hadoop ve Nosql Arasındaki Fark Nedir?

Hadoop, analitik ve tarihsel arşivleme uygulamaları için uygundur, NoSQL ise ilişkisel benzerlerini tamamlayan operasyonel iş yükleri için idealdir. NoSQL veritabanları, anahtar- değer deposu veritabanları olarak başladı, ancak daha sonra bunlara document/json ve grafik veritabanları katıldı.

Gerçek zamanlı işleme, büyük veriler ve yapılandırılmamış veriler, NoSQL teknolojisinin kullanılabileceği senaryolardan sadece birkaçıdır. Sonuç olarak, ölçeklenebilirlik ve kullanılabilirlik gibi bu zorlukların bazıları ele alınabilir. NoSQL veritabanının geleneksel ilişkisel veritabanına göre birçok avantajı vardır. Veri kümelerini eskisinden çok daha hızlı ve daha ölçeklenebilir bir şekilde işleyebilirler. Veritabanı yönetim sistemleri ayrıca geleneksel veritabanlarına göre daha az bilgi ve uzmanlık kullanır, bu da onların kullanımını kolaylaştırır. Bir NoSQL veritabanının, geleneksel bir ilişkisel veritabanına göre çeşitli avantajları vardır. Dikkate alınması gereken en önemli şey, bunlara gerçek zamanlı işleme ve büyük veri kümeleri için ihtiyaç duyup duymadığınızdır.

Nosql Veritabanları, Büyük Veri İş Yüklerine Sahip İşletmeler İçin Daha İyi Bir Seçimdir

Veri iş yükleriniz, Büyük Veri gibi büyük miktarlarda çeşitli ve yapılandırılmamış verileri analiz etmeye ve işlemeye daha fazla odaklanıyorsa, NoSQL veritabanları daha iyi bir seçimdir. İlişkisel veritabanlarının aksine, NoSQL veritabanları sabit bir şema modeline dayanmaz. RDBMS, verileri depolama, işleme ve yönetme açısından geleneksel RDBMS'lerden daha esnektir; bu da onu, büyük miktarda veriye hızlı bir şekilde erişme ve bunları süresiz olarak depolama ihtiyacı duyan işletmeler için daha iyi bir seçenek haline getirir.

Büyük Veri Sql mi Nosql mi?

Veri iş yükleriniz öncelikle Büyük Veri gibi büyük miktarlarda çeşitli ve yapılandırılmamış verileri hızlı bir şekilde işlemek ve analiz etmekle ilgiliyse, NoSQL en iyi seçeneğinizdir. NoSQL veritabanı modeli , ilişkisel bir veritabanıyla aynı şema yapısına dayanmadığı için benzersizdir.

Artık mesele, büyük verinin üretimi iyileştirip iyileştirmeyeceği değil; ne zaman olacağı meselesi. Büyük veride, geniş, çeşitli ve karmaşık miktarlarda yapılandırılmış ve yapılandırılmamış veriler mevcuttur. Üretim katındaki sensörler, kameralar ve tüketici cihazları, üretimde büyük veri toplamak için kullanılabilir. Üretimdeki verilerin çoğu yapılandırılmamış olduğundan, NoSQL mimarileri SQL gibi katı yaklaşımlarla rekabet edemez. Bir NoSQL veritabanı, verileri aynı veritabanı tablosunda depolamak için herhangi bir şema gerektirmez ve kullanıcıların verileri çeşitli yapılarda depolamasına olanak tanır. Bir şirketin ayrım çizgisi, ne kadar veri kullanmayı planladığına göre belirlenebilir. İşlemlerin ilişkisel veritabanı işlemi sayılabilmesi için dört temel çalışma ilkesine bağlı kalması gerekir.

NoSQL sistemleri ve bulut sistemleri entegre edilebildiğinden, NoSQL sistemlerini desteklemek için bulut bilgi işlem çerçevelerini kullanmak iyi bir fikirdir. NoSQL aracılığıyla gerçek zamanlı üretim süreci optimizasyonu, Üretim Yürütme Sistemleri (MES) ile entegrasyon yoluyla gerçekleştirilebilir. Bu başarı, değişen koşullara daha hızlı tepkiler üretmek için büyük veri analitiği kullanılarak mümkün oldu. MongoDB iyi bir NoSQL veritabanıdır çünkü kurulumu kolaydır ve analitik için kullanılabilir. NoSQL gibi daha hızlı yanıt veren veritabanı mimarilerinin kullanılması, yönetimin daha iyi simülasyonlar gerçekleştirmesini sağlayarak gerçek dünyada daha iyi ürün kararları vermelerini sağlar. B2B veritabanları, siteler arası saldırıların yanı sıra enjeksiyon saldırıları ve kaba kuvvet saldırılarına karşı savunmasızdır. Saldırgan, NoSQL sorgu komutlarına veya depolama ifadelerine veri eklediğinde enjeksiyon saldırısı gerçekleşir.

Üretim sektörü, özellikle NoSQL mimarisinin güvenliği konusunda endişe duymaktadır. Bir hizmet reddi saldırısı veya enjeksiyon saldırısı başarıyla iletilirse, bir üretici belirtimleri değiştirebilir. Bu nedenle, rakipler oldukça rekabetçi bir pazarda avantaj elde edebilirler.

Şirketler, verimliliklerini ve müşteri ihtiyaçlarına yanıt verebilirliklerini iyileştirmenin yollarını aradıkça, gerçek zamanlı verilere dayanan iş süreçleri daha yaygın hale geliyor. Cloud Bigtable gibi bulut tabanlı NoSQL veritabanları, büyük veri kümelerini depolamak ve bunlara erişmek için hızlı ve verimli bir yol sağlayarak bu tür uygulamalar için mükemmel bir çözüm sunar.
Cloud Bigtable, tamamen yönetilen ve %99,999 çalışma süresi sunan bir NoSQL veritabanı hizmetidir. Analitik ve operasyonel iş yükleri için idealdir, çünkü yüksek veri besleme hızlarına sahiptir ve ölçeği yukarı ve aşağı ölçeklendirmesi kolaydır. Sonuç olarak, mobil oyun ve perakende analitiği gibi uygulamalarda gerçek zamanlı veri işleme için mükemmel bir seçimdir.

Nosql, Büyük Veri İçin En İyi Veritabanı mı?

Örneğin MongoDB, büyük miktarda veri depolamak için mükemmel bir seçimdir. Çok çeşitli yüksek performanslı, çevik işleme senaryolarına olanak tanırlar. Ayrıca, yapılandırılmamış veriler birden çok işleme düğümünde ve birden çok sunucuda NoSQL veritabanlarında depolanır. Sonuç olarak, NoSQL veritabanları dünyanın en büyük veri ambarlarından bazılarının varsayılan tercihi olmuştur. Büyük veriler için en iyi veritabanı hangisidir? Bu soru söz konusu olduğunda, kurumun değişen ihtiyaçları nedeniyle büyük veriler için hangi veritabanının en iyi olduğunu tahmin etmek mümkün değildir. Amazon Redshift, Azure Synapse Analytics, Microsoft SQL Server, Oracle Database, MySQL, IBM DB2 ve diğer birçok veritabanı, büyük veri depolama için en popüler seçenekler arasında yer alıyor.

Hadoop Bir Veritabanı mı

Hadoop, büyük ticari donanım kümelerinde uygulamaları çalıştırmak için dağıtılmış bir dosya sistemi ve çerçevesidir. Hadoop bir veritabanı değildir.

Açık kaynaklı bir çerçeve olan Hadoop, büyük veri kümelerinin verimli bir şekilde depolanmasına ve işlenmesine olanak tanır. Hive ve Imperative tabloları, HDFS'deki metin dosyaları kullanılarak oluşturulabilir. Üç ana dosya biçimini destekler: sıra dosyaları, Avro veri dosyaları ve Parquet dosyaları. Bir bayt dizisi, bir bellek birimi olarak veri serileştirme ile temsil edilir. Verimli bir veri serileştirme çerçevesi olan Avro, Hadoop ve ekosistemi tarafından geniş çapta desteklenmektedir.
Hive ve Örtük tablolar için depolama biçimi olarak metin dosyalarının kullanılması, veri yönetimini ve işlemeyi basitleştirir. Sonuç olarak, toplu işleme veya verileri çeşitli biçimlerde depolamak için iyi bir seçimdir. Ayrıca, Avro aracılığıyla veri serileştirme, hem verimli hem de kullanışlı olan veri depolama ve almayı mümkün kılar. Sonuç olarak, verileri çeşitli biçimlerde depolamak veya paralel işlem yapmak için iyi bir seçenektir.

Hadoop ve Nosql

Hadoop, bir ticari donanım kümesi için büyük verileri işler. İşlevsellik ihtiyaçlarınızı karşılamıyorsa veya işlevsel değilse değiştirilebilir. Buna NoSQL denir ve yapılandırılmış, yarı yapılandırılmış ve yapılandırılmamış verileri depolayan bir tür veritabanı yönetim sistemidir .

Bir NoSQL (Not Only SQL) veritabanı olan MongoDB, C++ geliştirmesinin bir sonucu olarak 2007 yılında oluşturulmuştur. Hadoop, büyük veri işleme için öncelikle Java ile yazılmış açık kaynaklı yazılım programlarının bir koleksiyonudur. Bu platform ayrıca tam metin arama, gelişmiş analiz araçları ve kullanımı kolay bir sorgulama dili içerir. Hadoop en çok büyük miktarda veriyi depolama ve işleme yeteneğiyle bilinmesine rağmen, bunu küçük gruplar halinde de yapar. MongoDB, çeşitli gerçek zamanlı veri işleme araçları sağlar. MongoDB'nin Kafka ve Spark gibi harici araçlar için bağlayıcıları, veri alımını ve işlenmesini kolaylaştırır. Veri işleme söz konusu olduğunda, Hadoop ve MongoDB, geleneksel veritabanlarına göre çok çeşitli avantajlar sağlar. Hadoop, dağıtılmış dosya sistemi nedeniyle büyük veri yapılarıyla uğraşmak için mükemmel bir araçtır. MongoDB, geleneksel veritabanlarının yerine kullanılabilen tek veritabanıdır.

Spark Bir Nosql Veritabanı mı?

Dokümantasyonda, NoSQL DataFrame'in veri depolamak için Spark biçimini temel alan bir Spark DataFrame olduğu belirtilir. Önceki veri kaynaklarının aksine, bu, Spark sorgularının daha az veri sorgulamasına ve gerektiğinde yalnızca gerekli verileri yüklemesine izin vererek veri ayıklamayı ve filtrelemeyi (predicate pushdown) destekler.

Bir uygulamada Apache Spark ve NoSQL veritabanlarını ( Apache Cassandra ve MongoDB) birlikte kullanırken taktik farkındalığı korumak çok önemlidir. Bu blog, Apache Spark'ın bir NoSQL uygulamasında nasıl kullanılacağına odaklanmaktadır. TCP/IP sPark'taki CassandraLand ve MongoLand, en popüler oyuncaklardan ikisidir ve tema parklarını seviyorsanız ziyaret etmek için harika bir yerdir. Enerji Bakanlığı verilerini ararken Spark uygulamamız çarklarını döndürmeye başladı. İşte sorgulama söz konusu olduğunda Cassandra tuş dizisinin ne kadar önemli olduğuna dair hızlı bir ders. Ayrıca CassandraLand'da Partitioner lunapark treni de bulunmaktadır. Hız trenlerinden hoşlanan müşteriler, günlük olarak onlara kimin bindiğini takip edebilmek için yolculuk operatörleriyle bilgilerini paylaşabilir.

MongoDB Ders 1'deki ilk ders, MongoDB bağlantılarını düzgün bir şekilde yönetmektir. Enerji Bakanlığı'nın yeni park üyelik durumu hakkında bilgi güncellemeniz gerektiğinde, Mongo dizinleri son derece kullanışlıdır. Bir MongoDB veya Spark müşterisi olarak, sistem güncellemeleri olması durumunda uygun bir bağlantı ve dizin oluşturmalısınız.