El t\u00e9rmino \"SQL en Hadoop\" se refiere al uso del lenguaje de consulta estructurado (SQL) para consultar los datos almacenados en un cl\u00faster de Hadoop. Mientras que el modelo tradicional de programaci\u00f3n Hadoop MapReduce est\u00e1 dise\u00f1ado para el procesamiento por lotes de grandes conjuntos de datos, SQL en Hadoop permite la consulta interactiva de los datos almacenados en Hadoop.
\n Hay diferentes soluciones de SQL en Hadoop, cada una de las cuales tiene sus propias ventajas y desventajas. La soluci\u00f3n SQL on Hadoop m\u00e1s popular es Apache Hive, que es un proyecto de c\u00f3digo abierto que forma parte del ecosistema de Apache Hadoop. Otras soluciones SQL en Hadoop son Cloudera Impala, Apache Drill y Presto.
\n SQL en Hadoop tiene una serie de ventajas sobre Hadoop MapReduce tradicional. En primer lugar, SQL en Hadoop permite consultar los datos en tiempo real, lo que no es posible con MapReduce. En segundo lugar, SQL en Hadoop es mucho m\u00e1s f\u00e1cil de usar que MapReduce, ya que utiliza una sintaxis SQL familiar. Por \u00faltimo, SQL en Hadoop es m\u00e1s escalable que MapReduce, ya que puede ejecutarse en un cl\u00faster de cualquier tama\u00f1o.
\n Tambi\u00e9n hay algunas desventajas de SQL en Hadoop. En primer lugar, no es tan eficiente como MapReduce para el procesamiento por lotes de grandes conjuntos de datos. En segundo lugar, SQL en Hadoop no soporta todas las caracter\u00edsticas del modelo de programaci\u00f3n MapReduce. Por \u00faltimo, SQL en Hadoop es una tecnolog\u00eda relativamente nueva, y todav\u00eda est\u00e1 evolucionando. <\/p>\n
Hadoop es un sistema de gesti\u00f3n de bases de datos distribuidas que est\u00e1 dise\u00f1ado para proporcionar capacidades de almacenamiento y procesamiento de datos de alto rendimiento, escalables y fiables. Hadoop es un proyecto de c\u00f3digo abierto gestionado por la Apache Software Foundation. Hadoop ha sido dise\u00f1ado para ser escalable y soportar el procesamiento de grandes conjuntos de datos. Hadoop se basa en el modelo de programaci\u00f3n MapReduce y es capaz de procesar datos de forma paralela y distribuida. <\/p>\n
Existen cinco tipos de sentencias SQL: <\/p>\n
1. 1. Lenguaje de manipulaci\u00f3n de datos (DML)
\n 2. Lenguaje de definici\u00f3n de datos (DDL) 2. Sentencias en lenguaje de definici\u00f3n de datos (DDL)
\n 3. Sentencias en lenguaje de control de datos (DCL)
\n 4. Sentencias de control de transacciones
\n 5. Sentencias de control de sesi\u00f3n <\/p>\n
\u00bfQu\u00e9 tipo de BD es Hadoop? Hadoop es un marco de trabajo de c\u00f3digo abierto que permite el procesamiento distribuido de grandes conjuntos de datos en clusters de ordenadores. El marco Hadoop puede escalar desde un servidor hasta muchas m\u00e1quinas con almacenamiento y computaci\u00f3n local. <\/p>\n
Una clave primaria es una columna o un conjunto de columnas de una tabla de base de datos que identifican de forma exclusiva cada fila de la tabla. Una clave primaria puede ser una clave natural o una clave sustituta. Una clave natural es una columna o un conjunto de columnas que identifican de forma exclusiva una fila sin utilizar una clave sustituta. Una clave sustituta es una columna o conjunto de columnas que se utilizan para identificar de forma exclusiva una fila, pero que no tienen ning\u00fan significado inherente. \u00bfEs Hadoop un sistema de base de datos? Hadoop no es un sistema de base de datos tradicional. Es un sistema de archivos distribuido que est\u00e1 dise\u00f1ado para almacenar y procesar grandes cantidades de datos. Hadoop no est\u00e1 dise\u00f1ado para ser una base de datos relacional y no soporta SQL.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
El t\u00e9rmino \u00abSQL en Hadoop\u00bb se refiere al uso del lenguaje de consulta estructurado (SQL) para consultar los datos almacenados en un cl\u00faster de Hadoop. Mientras que el modelo tradicional de programaci\u00f3n Hadoop MapReduce est\u00e1 dise\u00f1ado para el procesamiento por lotes de grandes conjuntos de datos, SQL en Hadoop permite la consulta interactiva de los … Leer m\u00e1s<\/a><\/p>\n","protected":false},"author":291,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[11],"tags":[],"class_list":["post-4536","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-tecnologia-emergente"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/techlib.net\/techedu\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/4536","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/techlib.net\/techedu\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/techlib.net\/techedu\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/techlib.net\/techedu\/wp-json\/wp\/v2\/users\/291"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/techlib.net\/techedu\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=4536"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/techlib.net\/techedu\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/4536\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/techlib.net\/techedu\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=4536"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/techlib.net\/techedu\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=4536"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/techlib.net\/techedu\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=4536"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}