Google का ड्रेमल क्या है? मैप्रिडस से यह अलग कैसे है?

Question

Google का ड्रेमल described here है। ड्रेमल और मैप्रिडस के बीच क्या अंतर है?

Answer 1

यह article बाहर देखें। ड्रेमल वह है जो छिद्र का भविष्य होना चाहिए (और होगा)।

मैग्रिडस का प्रमुख मुद्दा और इसके ऊपर समाधान, जैसे कि पिग, हाइव इत्यादि, यह है कि उनके पास नौकरी चलाने और जवाब प्राप्त करने के बीच एक अंतर्निहित विलंबता है। Dremel एक पूरी तरह से नए दृष्टिकोण का उपयोग करता है (गूगल द्वारा कि समाचार पत्र में 2010 में बाहर आया था), जो ...

... एक उपन्यास क्वेरी निष्पादन एग्रीगेटर के पेड़ के आधार पर इंजन का उपयोग करता ...

। .. चलाने के लिए लगभग वास्तविक समय, इंटरैक्टिव और adhoc प्रश्न दोनों MapReduce नहीं कर सकते हैं। और सुअर और हाइव वास्तविक समय

आपको projects पर आंख रखना चाहिए। मेरे लिए भी बहुत नया है ... इसलिए किसी अन्य विशेषज्ञ टिप्पणी का स्वागत है!

संपादित करें: Dremel छत्ता के भविष्य (और जैसा कि मैंने पहले उल्लेख किया है MapReduce नहीं) क्या होना चाहिए। हाइव अभी मैपरेडस नौकरियों को चलाने के लिए एक एसक्यूएल जैसे इंटरफ़ेस प्रदान करता है। हाइव में बहुत अधिक विलंबता है, और इसलिए विज्ञापन-प्रसार डेटा विश्लेषण में व्यावहारिक नहीं है। डैमेल मैपरेडस की तुलना में एक अलग तकनीक का उपयोग कर डेटा के लिए एक बहुत तेज़ एसक्यूएल प्रदान करता है।

Answer 2

मैप्रिडस एक समस्या को विभाजित करने, वितरित करने और परिणामों को गठबंधन करने के लिए एक सार तत्व है। डेटासेट पूछताछ और विश्लेषण के लिए ड्रेमल एक विशिष्ट उपकरण प्रतीत होता है।

Answer 3

Dremel और MapReduce सीधे तुलनीय नहीं हैं, बल्कि वे पूरक तकनीकों हैं।

MapReduce विशेष रूप से डेटा का विश्लेषण करने के लिए डिज़ाइन नहीं किया गया है - बल्कि यह एक सॉफ्टवेयर फ्रेमवर्क है जो बड़े डेटासेट के लिए वितरित कम्प्यूटेशनल समस्याओं से निपटने के लिए नोड्स के संग्रह की अनुमति देता है।

ड्रेमल एक डेटा विश्लेषण टूल है जो बड़े पैमाने पर, संरचित डेटासेट (जैसे लॉग या ईवेंट फ़ाइलों) पर त्वरित प्रश्नों को चलाने के लिए डिज़ाइन किया गया है। यह एक एसक्यूएल-जैसे वाक्यविन्यास का समर्थन करता है, लेकिन तालिका के अलावा, यह केवल पढ़ने के लिए है। यह अद्यतन का समर्थन नहीं करता है या फ़ंक्शन बनाता है, न ही यह तालिका अनुक्रमणिका को दिखाता है। डेटा को "कॉलमर" प्रारूप में व्यवस्थित किया जाता है, जो बहुत तेज क्वेरी गति में योगदान देता है। Google का BigQuery उत्पाद रीस्टफुल एपीआई के माध्यम से ड्रेमेल का एक कार्यान्वयन है।

"हाइव" डेटा वेयरहाउस सॉफ़्टवेयर के संयोजन के साथ हैडोप (मैपरेडस का ओपन सोर्स कार्यान्वयन), एसक्यूएल-स्टाइल सिंटैक्स का उपयोग करके बड़े पैमाने पर डेटासेट के लिए डेटा विश्लेषण की अनुमति देता है। हाइव अनिवार्य रूप से MapReduce कार्यों में क्वेरी बदल जाता है। कॉलमियो प्रारूप का उपयोग करने के विपरीत, हाइव टेबल इंडेक्सिंग जैसी तकनीकों का उपयोग करके त्वरित प्रश्न पूछने का प्रयास करता है।