RDMS (Sistema de gestión de bases de datos relacionales): RDBMS es un sistema de gestión de información, que se basa en un modelo de datos. En RDBMS, las tablas se utilizan para el almacenamiento de información. Cada fila de la tabla representa un registro y cada columna representa un atributo de datos. La organización de los datos y sus procesos de manipulación son diferentes en RDBMS de otras bases de datos. RDBMS asegura las propiedades ACID (atomicidad, consistencia, integridad, durabilidad) requeridas para diseñar una base de datos. El propósito de RDBMS es almacenar, administrar y recuperar datos de la manera más rápida y confiable posible.
Hadoop: es un marco de software de código abierto que se utiliza para almacenar datos y ejecutar aplicaciones en un grupo de hardware básico. Tiene gran capacidad de almacenamiento y alta potencia de procesamiento. Puede gestionar múltiples procesos concurrentes al mismo tiempo. Se utiliza en análisis predictivo, minería de datos y aprendizaje automático. Puede manejar datos tanto estructurados como no estructurados. Es más flexible en el almacenamiento, procesamiento y gestión de datos que el RDBMS tradicional. A diferencia de los sistemas tradicionales, Hadoop permite múltiples procesos analíticos sobre los mismos datos al mismo tiempo. Es compatible con la escalabilidad de forma muy flexible.
A continuación se muestra una tabla de diferencias entre RDBMS y Hadoop:
| S. No. | RDBMS | Hadoop |
|---|---|---|
| 1. | Bases de datos tradicionales basadas en filas y columnas, utilizadas básicamente para el almacenamiento, manipulación y recuperación de datos. | Un software de código abierto utilizado para almacenar datos y ejecutar aplicaciones o procesos al mismo tiempo. |
| 2. | En este se procesan mayoritariamente datos estructurados. | En este se procesan tanto datos estructurados como no estructurados. |
| 3. | Es el más adecuado para el entorno OLTP. | Es más adecuado para BIG data. |
| 4. | Es menos escalable que Hadoop. | Es altamente escalable. |
| 5. | Se requiere normalización de datos en RDBMS. | La normalización de datos no es necesaria en Hadoop. |
| 6. | Almacena datos transformados y agregados. | Almacena gran volumen de datos. |
| 7. | No tiene latencia en la respuesta. | Tiene cierta latencia en la respuesta. |
| 8. | El esquema de datos de RDBMS es de tipo estático. | El esquema de datos de Hadoop es de tipo dinámico. |
| 9. | Alta integridad de datos disponible. | Baja integridad de datos disponible que RDBMS. |
| 10 | El costo es aplicable para el software con licencia. | Gratis, ya que es un software de código abierto. |
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Artículo escrito por ypsjnv2013 y traducido por Barcelona Geeks. The original can be accessed here. Licence: CCBY-SA