关系型数据库管理系统跟Hadoop比较
1.问题:
为什么不能配有大量硬盘的数据库来进行大规模的数据分析?我们为什么需要hadoop?
2.说明:
传统的关系数据库跟MapReduce比较 | ||||||
传统的关系数据库 | MapReduce | |||||
数据大小 | GB | PB | ||||
数据存取 | 交互式和批处理 | 批处理 | ||||
更新 | 多次读/写 | 一次写入,多次读取 | ||||
事务 | ACID | 无 | ||||
结构 | 写时模式 | 读时模式 | ||||
完整性 | 搞 | 低 | ||||
横向扩展 | 非线性 | 线性的 |
MapReduce比较适合解决需要以批处理方式分析整个数据集的问题,尤其是一些特定目的的分析。RDBMS适用于索引后数据集的点查询和更新,建立索引的数据库系统能够提供对小规模数据的低延迟数据检索和快速更新。MapReduce适合一次写入,多次读取数据的应用,关系数据库则更合适持续更新的数据集。
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