Sammanfatta detta blogginlägg med:
Standarden för att arbeta och hantera data under de senaste decennierna har varit SQL-språket. Företag har till stor del dominerats av SQL. Från operativa arbetsbelastningar till rapportering och analys, SQL kan hittas överallt. En sådan stor acceptans och acceptans av SQL kan användas för att fråga efter stordata via SQL på Hadoop.
Med hjälp av stora initiativ har Hadoop förts från sina batchorienterade rötter till de interaktiva funktioner som gör att det kan leverera förbättrad prestanda i SQL-motorer och med distribuerade minnesmotorer.
Innan vi går in på detaljerna, låt oss förstå vad SQL, Hadoop och SQL på Hadoop är.
SQL står för Structured Query Language. Det används för att hantera data främst i relationsdatabaser (RDBMS). Enkelt uttryckt är det ett databasspråk för att manipulera data, som att skapa databaser, lägga till eller ta bort rader etc.
Hadoop är ett ramverk med vilket stora datamängder (främst stordata) lagras och bearbetas. Hadoop använder huvudsakligen HDFS - Hadoop Distributed File System för att lagra data och bearbeta data med hjälp av Map-Reduce, Hive, Pig och några andra funktioner.
SQL-on-Hadoop är en kraftfull teknik som kombinerar den traditionella SQL-frågemetoden med de nyare elementen i Hadoop-dataramverket. Genom att utnyttja SQLs förtrogenhet och mångsidighet gör SQL-on-Hadoop det enklare för ett bredare spektrum av företagsutvecklare och affärsanalytiker att arbeta med Hadoop på standardkluster. Med SQL-on-Hadoop kan företag bearbeta stora mängder data snabbt och effektivt, få insikter och fatta välgrundade beslut baserat på datadriven analys.
För många organisationer är stödet för frågor en avgörande faktor som gör distribution av Hadoop-kluster till ett genomförbart alternativ. Utan en SQL-nivå ovanpå Hadoop skulle många organisationer inte välja Hadoop-implementationer.
FÖRSLAG TILL LÄSNING: HANTERING AV BIG DATA: HADOOP ELLER SNOWFLAKE
Rik och kompatibel SQL-dialekt: Detta gör att SQL-applikationen är kraftfull såväl som portabel. Detta gör det i sin tur möjligt att framgångsrikt utnyttja ett massivt ekosystem av SQL-baserade verktyg för dataanalys och datavisualisering.
TPC-DS-specifikationsöverensstämmelse: Överensstämmelse med TPC-DS säkerställer att de olika klasserna av SQL-frågor hanteras. Detta möjliggör ett brett spektrum av användningsfall och hjälper företaget att implementera företagsklassen på ett smidigt och elegant sätt.
Flexibla och effektiva kopplingar: Arbetsbelastningarna för off-load företagsdatalager har en betydligt låg ägandekostnad.
Djupinlärning och maskininlärningsfunktioner är integrerade: Detta möjliggör användningsfall i SQL där statistiska, matematiska och maskininlärningsalgoritmer kommer att krävas.
Datafederationsfunktioner: Datafederationsfunktionerna kommer att gynna företag genom att minska kostnaderna för dataomstrukturering vid implementering av heltäckande analysanvändningsfall genom att utnyttja tillgångar från olika företag och externa data.
Feltolerans och hög tillgänglighet: Det säkerställer affärskontinuitet tillsammans med avlastning av mer affärskritisk analys från företagets datalager (EDW)
Letar du efter rätt strategi för datahantering?
Förvirrad över Data Lake eller Data Warehouse eller vilken typ av verktyg för stordatahantering som skulle passa perfekt för din organisation?
Stöd för inbyggt Hadoop-filformat: Den här funktionen gör det möjligt för organisationer att minska arbetet med ETL och dataflytt. Detta har en direkt koppling till den lägre ägandekostnaden för analyslösningen.
Inbyggd Hadoop-hantering med Apache Ambari: Detta gör det möjligt för organisationer att minska den totala kostnaden för hanteringen av hela Hadoop-stacken. Detta eliminerar också problem med leverantörslåsning med proprietära hanteringsgränssnitt.
Hadoop var ursprungligen kopplat till MapReduce-programmering. Men det är nu ett minne blott. Enligt Gartner-analytikern Merv Adrian kommer SQL, programmeringsspråket som används med den vanliga databasen, att bli den primära analysagenten i Hadoops datalager.
Parningen kommer att göra det möjligt för horder av SQL-utvecklare, såväl som andra användare som är skickliga på SQL, att skriva frågor för Hadoop på ett sätt som de känner till.
För SQL på Hadoop-implementeringar, kontakta oss så hittar vi den bästa, optimala och personliga lösningen som passar er organisation.