Perbedaan utama antara RDBMS dan Hadoop adalah bahwa RDBMS menyimpan data terstruktur sedangkan Hadoop menyimpan data terstruktur, semi-terstruktur, dan tidak terstruktur.
RDBMS adalah sistem manajemen basis data berdasarkan model relasional. Hadoop adalah perangkat lunak untuk menyimpan data dan menjalankan aplikasi pada kelompok perangkat keras komoditas.
Apa itu RDBMS?
RDBMS adalah singkatan dari Relational Database Management System berdasarkan model relasional. Di RDBMS, tabel digunakan untuk menyimpan data, dan kunci serta indeks membantu menghubungkan tabel. Tabel adalah kumpulan elemen data, dan mereka adalah entitas. Ini berisi baris dan kolom. Baris mewakili satu entri dalam tabel. Kolom mewakili atribut.
Misalnya, database penjualan dapat memiliki entitas pelanggan dan produk. Pelanggan dapat memiliki atribut seperti customer_id, name, address, phone_no. Item tersebut dapat memiliki atribut seperti product_id, name dll. Kunci utama tabel pelanggan adalah id_pelanggan sedangkan kunci utama tabel produk adalah id_produk. Menempatkan product_id di tabel pelanggan sebagai kunci asing menghubungkan dua entitas ini. Demikian juga tabel-tabel tersebut juga saling berhubungan. Mereka menyediakan integritas data, normalisasi, dan banyak lagi. Beberapa RDBMS yang umum adalah MySQL, MSSQL dan Oracle. Mereka menggunakan SQL untuk query.
Apa itu Hadoop?
The Hadoop adalah kerangka kerja open source Apache yang ditulis dalam Java. Ini membantu untuk menyimpan dan memproses sejumlah besar data di seluruh kelompok komputer menggunakan model pemrograman sederhana. Tujuan utama Hadoop adalah untuk menyimpan dan memproses Big Data, yang mengacu pada sejumlah besar data kompleks. Throughput Hadoop, yang merupakan kapasitas untuk memproses volume data dalam periode waktu tertentu, tinggi.
Ada empat modul dalam arsitektur Hadoop. Mereka adalah Hadoop common, YARN, Hadoop Distributed File System (HDFS), dan Hadoop MapReduce. Modul umum berisi perpustakaan dan utilitas Java. Ini juga memiliki file untuk memulai Hadoop. Hadoop YARN melakukan penjadwalan pekerjaan dan manajemen sumber daya cluster.
Selanjutnya, Hadoop Distributed File System (HDFS) adalah sistem penyimpanan Hadoop. Ini menggunakan arsitektur master-slave. Node Master adalah NameNode, dan mengelola data meta sistem file. Komputer lain adalah node budak atau DataNodes. Mereka menyimpan data aktual. Di sisi lain, Hadoop MapReduce melakukan komputasi terdistribusi. Ini memiliki algoritma untuk memproses data. Di HDFS, node Master memiliki pelacak pekerjaan. Ini menjalankan pekerjaan pengurangan peta pada node budak. Ada Pelacak Tugas untuk setiap node budak untuk menyelesaikan pemrosesan data dan mengirim hasilnya kembali ke node master. Secara keseluruhan, Hadoop menyediakan penyimpanan data yang sangat besar dengan kekuatan pemrosesan yang tinggi.
Apa Perbedaan Antara RDBMS dan Hadoop?
RDBMS vs Hadoop |
|
| RDBMS adalah perangkat lunak sistem untuk membuat dan mengelola database berdasarkan model relasional. | Hadoop adalah kumpulan perangkat lunak open source yang menghubungkan banyak komputer untuk memecahkan masalah yang melibatkan sejumlah besar data dan komputasi. |
| Keragaman Data | |
| RDBMS menyimpan data terstruktur. | Hadoop menyimpan data terstruktur, semi terstruktur, dan tidak terstruktur. |
| Penyimpanan Data | |
| RDBMS menyimpan jumlah data rata-rata. | Hadoop menyimpan data dalam jumlah besar dibandingkan RDBMS. |
| Kecepatan | |
| Di RDBMS, pembacaan cepat. | Di Hadoop, membaca dan menulis cepat. |
| Skalabilitas | |
| RDBMS memiliki skalabilitas vertikal. | Hadoop memiliki skalabilitas horizontal. |
| Perangkat Keras | |
| RDBMS menggunakan server kelas atas. | Hadoop menggunakan perangkat keras komoditas. |
| Throughput | |
| Troughput RDBMS lebih tinggi. | Troughput Hadoop lebih rendah. |
Ringkasan – RDBMS vs Hadoop
Artikel ini membahas perbedaan antara RDBMS dan Hadoop. Perbedaan utama antara RDBMS dan Hadoop adalah bahwa RDBMS menyimpan data terstruktur sedangkan Hadoop menyimpan data terstruktur, semi-terstruktur, dan tidak terstruktur.
