Fassen Sie diesen Blogbeitrag wie folgt zusammen:
Die SQL-Sprache ist seit Jahrzehnten der Standard für die Datenverarbeitung und -verwaltung. SQL dominiert die Unternehmenswelt. Von operativen Workloads über Reporting bis hin zu Analysen – SQL ist allgegenwärtig. Diese hohe Akzeptanz und Verbreitung von SQL lässt sich für die Abfrage von Big Data mittels SQL auf Hadoop nutzen.
Mithilfe bedeutender Initiativen wurde Hadoop von seinen batchorientierten Wurzeln hin zu interaktiven Fähigkeiten weiterentwickelt, die es ihm ermöglichen, eine verbesserte Leistung in SQL-Engines und mit verteilten In-Memory-Engines zu erzielen.
Bevor wir ins Detail gehen, wollen wir erst einmal verstehen, was SQL, Hadoop und SQL auf Hadoop sind.
SQL steht für Structured Query Language (Strukturierte Abfragesprache). Sie dient hauptsächlich der Datenverwaltung in relationalen Datenbanken (RDBMS). Vereinfacht ausgedrückt ist sie eine Datenbanksprache zur Datenmanipulation, beispielsweise zum Erstellen von Datenbanken, Hinzufügen oder Löschen von Zeilen usw.
Hadoop ist ein Framework zur Speicherung und Verarbeitung großer Datenmengen (hauptsächlich Big Data). Hadoop nutzt hauptsächlich HDFS (Hadoop Distributed File System) zur Datenspeicherung und verarbeitet die Daten mithilfe von MapReduce, Hive, Pig und einigen weiteren Funktionen.
SQL-on-Hadoop ist eine leistungsstarke Technologie, die den traditionellen SQL-Abfrageansatz mit den modernen Elementen des Hadoop-Datenframeworks verbindet. Durch die Nutzung der Vertrautheit und Vielseitigkeit von SQL ermöglicht SQL-on-Hadoop einem breiteren Spektrum von Unternehmensentwicklern und Business-Analysten die Arbeit mit Hadoop auf Standard-Computing-Clustern. Mit SQL-on-Hadoop können Unternehmen große Datenmengen schnell und effizient verarbeiten, Erkenntnisse gewinnen und auf Basis datengetriebener Analysen fundierte Entscheidungen treffen.
Für viele Organisationen ist die Unterstützung von Abfragen ein entscheidender Faktor, der den Einsatz eines Hadoop-Clusters zu einer praktikablen Option macht. Ohne eine SQL-Schnittstelle auf Basis von Hadoop würden viele Organisationen auf Hadoop-Implementierungen verzichten.
LESEEMPFEHLUNG: BIG-DATENMANAGEMENT: HADOOP ODER SNOWFLAKE
Umfangreicher und kompatibler SQL-Dialekt: Dadurch ist die SQL-Anwendung sowohl leistungsstark als auch portabel. Dies wiederum ermöglicht ihr die erfolgreiche Nutzung eines umfangreichen Ökosystems von SQL-basierten Datenanalyse- und Datenvisualisierungstools.
TPC-DS-Spezifikationskonformität: Die Einhaltung der TPC-DS-Spezifikation gewährleistet die korrekte Verarbeitung verschiedener SQL-Abfrageklassen. Dies ermöglicht ein breites Anwendungsspektrum und unterstützt Unternehmen bei der reibungslosen und eleganten Implementierung der Enterprise-Klasse.
Flexible und effiziente Joins: Die Workloads für Off-load Enterprise Data Warehouse zeichnen sich durch deutlich niedrigere Gesamtbetriebskosten aus.
Deep Learning und Machine Learning-Funktionen sind integriert: Dies ermöglicht Anwendungsfälle in SQL, in denen statistische, mathematische und Machine-Learning-Algorithmen erforderlich sind.
Datenföderationsfunktionen: Die Datenföderationsfunktionen kommen Unternehmen zugute, indem sie die Kosten für die Datenrefaktorisierung bei der Implementierung von End-to-End-Analyseanwendungen reduzieren, indem sie die Ressourcen der verschiedenen Unternehmens- und externen Daten nutzen.
Fehlertoleranz und hohe Verfügbarkeit: Sie gewährleistet Geschäftskontinuität und ermöglicht die Auslagerung geschäftskritischer Analysen aus dem Enterprise Data Warehouse (EDW).
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Unterstützung des nativen Hadoop-Dateiformats: Diese Funktion ermöglicht es Unternehmen, den Aufwand für ETL und Datenmigration zu reduzieren. Dies führt direkt zu geringeren Gesamtbetriebskosten der Analyselösung.
Native Hadoop-Verwaltung mit Apache Ambari: Dies ermöglicht es Unternehmen, die Gesamtkosten für die Verwaltung des gesamten Hadoop-Stacks zu senken. Zudem werden Probleme der Anbieterabhängigkeit durch proprietäre Verwaltungsschnittstellen vermieden.
Hadoop war ursprünglich eng mit der MapReduce-Programmierung verbunden. Das gehört aber der Vergangenheit an. Laut Gartner-Analyst Merv Adrian wird SQL, die Programmiersprache, die mit gängigen Datenbanken verwendet wird, zum primären Analysewerkzeug in Hadoop-Datenspeichern werden.
Durch diese Kombination können unzählige SQL-Entwickler sowie andere Benutzer mit guten SQL-Kenntnissen Abfragen für Hadoop auf eine ihnen vertraute Weise schreiben.
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