¿Cuál es la relación entre MySQL y Hadoop?

MySQL y Hadoop se han considerado popularmente como amigos y beneficios.

Los beneficios de MySQL para los desarrolladores son la velocidad, confiabilidad, integridad de datos y escalabilidad. Puede procesar con éxito grandes cantidades de datos (hasta terabytes). Pero para aplicaciones que requieren un procesamiento paralelo masivo, podemos necesitar los beneficios de un sistema de procesamiento paralelo como Hadoop.

Hadoop es un marco distribuido altamente escalable y extremadamente poderoso en términos de computación. Hadoop tolera fallas y paraleliza el procesamiento de datos en muchos nodos. Los usuarios populares de Hadoop son Yahoo, Facebook, Twitter y Netflix.

Combina la velocidad y la confiabilidad de MySQL con la alta escalabilidad de Hadoop y lo que obtienes es un poderoso sistema capaz de usar datos relacionales y procesarlos a velocidades tremendas.

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Hadoop es un sistema de almacenamiento distribuido que permite el acceso distribuido y el procesamiento de grandes cantidades de datos. En realidad, hay muchas partes en Hadoop, incluido un sistema de archivos distribuido (HDFS), un sistema de administración de clúster (YARN) y un sistema de procesamiento distribuido (MapReduce).

Además de ese sistema de almacenamiento, hay otros sistemas de administración de bases de datos como HBase, Hive, Cassandra, etc. Estos generalmente están orientados a acceder y administrar conjuntos de datos muy grandes similares a BigTable de Google (HBase es esencialmente la implementación de BigTable basada en Hadoop).

Como MySQL es un sistema de gestión de bases de datos, es análogo a HBase, Hive, Cassandra, etc. Existen herramientas para canalizar datos entre MySQL y un sistema de almacenamiento Hadoop. https://dev.mysql.com/tech-resou …

Tina Turnor

Hadoop es un esclavo adicional para MYSQL. La combinación de ambos se utiliza para la integración de datos en tiempo real. Hadoop recopila datos de la base de datos MYSQL y luego los procesa. La salida se exportará a la base de datos MYSQL.

Tina Turnor

Básicamente, ambos almacenan datos y ofrecen algunas formas de hacer el procesamiento.

Aparte de eso, ambos sistemas son completamente. Incluso en su propósito n decisiones de diseño.

Hadoop es un sistema de archivos distribuido donde mysql es una base de datos relacional.

Si solo busca en Google el sistema de archivos distribuido y el sistema de base de datos relacional, comprenderá cuán diferentes son.

Tina Turnor

No, ellos no son.
Hadoop no es una base de datos en absoluto. Se utiliza mejor para el procesamiento por lotes de datos estáticos. No está hecho para editar archivos. Le permite agregar archivos a HDFS y procesarlos para obtener conocimientos útiles.

Tina Turnor

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