Le terme « Big Data » est l’un des mots les plus à la mode dans l’ère numérique actuelle. Toutes les entreprises, des petites startups aux grandes entreprises, ont de l’argent pour le Big Data. Nous assistons soudain à la convergence de tendances significatives qui transforment fondamentalement l’industrie et nous assistons à une explosion des données en raison du nombre croissant d’appareils connectés à l’internet. C’est précisément dans le domaine des Big Data que le cadre open-source Hadoop entre en scène. Hadoop fournit un cadre pour le stockage et la récupération d’énormes quantités de données à des fins de traitement et d’analyse. Mais en quoi Hadoop est-il différent des autres systèmes de gestion de base de données tels que SQL Server ? Nous soulignons quelques différences clés entre SQL et Hadoop.
Qu’est-ce que Hadoop ?
Hadoop est un cadre de traitement distribué à code source ouvert conçu pour répondre aux besoins des entreprises du web en matière d’indexation et de traitement de volumes massifs de données, en raison de l’augmentation croissante des appareils connectés à l’internet et de la prochaine grande évolution appelée « médias sociaux ». Google est à l’origine du développement de Hadoop. Il s’agit d’un cadre qui permet de traiter des volumes massifs de données afin d’en faciliter l’accès et de les charger de manière dynamique.
Qu’est-ce que SQL ?
SQL est l’outil omniprésent pour accéder aux données d’une base de données et les manipuler. SQ Server n’est plus un simple système de gestion de base de données utilisé par les développeurs, les administrateurs de base de données et les analystes. Il s’agit d’un énorme écosystème d’outils et de services différents qui fonctionnent conjointement pour fournir des tâches de gestion de plateformes de données très complexes. C’est le langage de facto pour les systèmes transactionnels et d’aide à la décision, ainsi que pour les outils de veille stratégique, qui permettent d’accéder à diverses sources de données et de les interroger. En fait, SQL Server gère l’application de la qualité et de la cohérence des données bien mieux qu’Hadoop.
Différence entre Hadoop et SQL
Outil
– Hadoop est un projet de la Apache Software Foundation et un cadre logiciel de traitement distribué à code source ouvert pour le stockage et le traitement d’afflux massifs de données et l’exécution d’applications sur des grappes de matériel de base. Hadoop fournit un cadre qui permet de traiter des volumes massifs de données afin de faciliter l’accès aux données et de les charger de manière dynamique. SQL, abréviation de Structured Query Language (langage de requête structuré), est le langage de facto des systèmes transactionnels et d’aide à la décision, ainsi que des outils de veille stratégique, pour accéder à une variété de données provenant de différentes sources et les interroger. SQL est l’outil omniprésent pour accéder aux données, les manipuler et les stocker dans une base de données.
Cadre de Hadoop vs. SQL
– Au cœur de l’écosystème Hadoop se trouvent deux composants principaux : le système de fichiers distribués Hadoop (HDFS), un système de fichiers distribué, évolutif et portable écrit en Java pour stocker de très grands ensembles de données sur des grappes d’ordinateurs, et une approche du traitement distribué basée sur Java, appelée MapReduce. SQL Server, quant à lui, est un système de gestion de base de données relationnelle et l’une des plateformes de données les plus puissantes au monde, utilisée par un certain nombre de produits commerciaux et internes pour interroger, manipuler et visualiser une variété de sources de données.
Type de données
– Hadoop est conçu pour travailler avec n’importe quel type de données, qu’elles soient structurées, semi-structurées ou non structurées, ce qui le rend très flexible pour le traitement des données volumineuses. SQL, quant à lui, est un langage de programmation spécifiquement créé pour gérer et interroger des données dans des systèmes de gestion de bases de données relationnelles (SGBDR). Il est basé sur le modèle entité-relation du SGBDR et ne peut donc traiter que des données structurées. SQL ne peut pas être utilisé pour les données non structurées, car elles ne sont pas conformes à un modèle de données et n’ont pas de structure facilement identifiable.
Traitement
– Le HDFS est un système de fichiers distribués conçu pour prendre en charge le traitement des données par lots, c’est-à-dire que les données sont collectées par lots et chaque lot est envoyé pour traitement. Le lot peut aller d’une journée à une minute. Étant donné qu’il est conçu pour le traitement par lots, il ne dispose pas du concept de lecture ou d’écriture aléatoire. SQL Server, au contraire, en tant que plate-forme de base de données polyvalente, prend en charge le traitement des données en temps réel, ce qui signifie que les données sont transmises de l’expéditeur au destinataire dès qu’elles sont produites à la source.
Performance de Hadoop et de SQL
– L’architecture de Hadoop entraîne parfois un décalage d’impédance entre le stockage et l’accès aux données. Il y a moins de restrictions ou de validations sur les données qu’il stocke, et il n’a pas les mêmes capacités pour l’utilisateur final et l’écosystème que SQL a développé. SQL Server, quant à lui, gère la qualité et la cohérence des données bien mieux que Hadoop, ce qui lui permet de tirer parti de l’écosystème des outils d’analyse et de visualisation des données basés sur SQL. Cependant, SQL présente également quelques inconvénients, notamment l’évolutivité nécessaire pour traiter des quantités massives de données et la prise en charge du stockage de données au format lâche.
Résumé de Hadoop vs. SQL
Hadoop est l’outil Big Data le plus apprécié et le plus largement accepté, conçu pour travailler avec n’importe quel type de données – structurées, non structurées ou semi-structurées. Mais lorsqu’il s’agit de SGBDR, SQL est peut-être le système de stockage et de gestion de données dynamique et en mémoire le plus puissant. Toutefois, les solutions SGBDR existantes, telles que les serveurs SQL, ne permettent de gérer que des volumes importants de données, mais pas des données non structurées ou semi-structurées avec des attributs variables. Comme de nombreuses plateformes, Hadoop et SQL Server ont chacun leur part de forces et de faiblesses. En les utilisant conjointement, vous pourrez tirer parti des atouts de chacun tout en atténuant les faiblesses.