Różnice między Hadoop i Teradata
Hadoop:
Hadoop to projekt Apache typu open source, który zapewnia platformę do przechowywania, przetwarzania i analizowania dużej ilości danych. Podstawowymi komponentami Hadoop są model programowania Java do przetwarzania danych i HDFS (rozproszony system plików Hadoop) do przechowywania danych w sposób rozproszony. Dane są podzielone na części i są rozdzielane między wiele węzłów obecnych w tym samym klastrze.
Klaster Hadoop składa się z 1 tony (może się różnić w zależności od wymagań) liczby węzłów towaru (tańszego) sprzętu, a zadanie jest wykonywane na tym samym węźle, na którym znajdują się dane, i jeśli przypuśćmy, że dane są dystrybuowane na 10 różnych węzłach niż to samo zadanie będzie działać na wszystkich 10 węzłach.
Hadoop działa na zasadzie, że jeśli jeden węzeł (komputer) wykona zadanie w ciągu 10 godzin, to 10 węzłów powinno ukończyć zadanie w ciągu godziny.
Hadoop nie zwiększa przetwarzania zadania, raczej rozdziela zadanie do wielu węzłów, a wszystkie węzły pracują równolegle, aby wykonać zadanie w znacznie krótszym czasie, po zakończeniu wszystkich zadań dane z każdego węzła są gromadzone i łączone z powrotem, aby dać wynik.
Domyślnie Hadoop tworzy 3 repliki w HDFS oryginalnych danych w każdym innym węźle, a ponieważ wykorzystuje sprzęt towarowy, awaria sprzętu jest bardzo częsta, a jeśli jakiś węzeł ulegnie awarii podczas przetwarzania danych, zawsze są dwa inne węzły z tymi samymi danymi do przetworzyć to.
Teradata:
Teradata jest produktem firmy Teradata i jest jednym z dobrze znanych systemów zarządzania relacyjnymi bazami danych RDMS (Relational Database Management), które najlepiej nadają się do aplikacji do magazynowania baz danych, zajmującej się bardzo dużą ilością danych. Teradata składa się z tabel, jak każda inna tradycyjna baza danych i można do niej uzyskiwać zapytania przy użyciu języka zapytań podobnego do tradycyjnych baz danych.
Teradata ma opatentowane oprogramowanie PDE (Równoległe rozszerzenie bazy danych), które jest instalowane na komponencie sprzętowym Teradata, to PDE dzieli procesor systemu na wiele procesorów oprogramowania wirtualnego, gdzie każdy procesor wirtualny działa jako pojedynczy procesor i jest w stanie wykonywać wszystkie zadania niezależnie. W podobny sposób sprzętowy komponent dysku Teradata jest również podzielony na wiele dysków wirtualnych odpowiadających każdemu procesorowi wirtualnemu.
Teraz przy każdym zapytaniu o dane każdy procesor będzie szukał danych tylko w odpowiadającej im pamięci wirtualnej, a wszystkie procesory wirtualne będą działać równolegle w celu wyszukiwania danych w odpowiedniej pamięci wirtualnej. Ponieważ proces jest przeprowadzany równolegle, nazywa się go architekturą masowego przetwarzania równoległego (MPP). Dzięki równoległemu przetwarzaniu Teradata jest szybszy i ma większy margines w porównaniu do tradycyjnych baz danych.
Bezpośrednie porównanie między Hadoop a Teradata (infografiki)
Poniżej znajduje się porównanie 11 najlepszych między Hadoop a Teradata
Kluczowe różnice między Hadoop a Teradata
Poniżej znajdują się różnice między Hadoop i Teradata:
Różnica technologiczna:
Hadoop to technologia Big data, która służy do przechowywania bardzo dużej ilości danych w sposób rozproszony między węzłami, podczas gdy Teradata jest relacyjną hurtownią baz danych zaimplementowaną w pojedynczym RDBMS, która działa jako centralne repozytorium.
Współczynnik kosztów:
Hadoop jest platformą open source i nie wiąże się z żadnymi kosztami licencyjnymi i jest dostępny bezpłatnie, a sprzęt używany w ekosystemie Hadoop jest sprzętem towarowym, więc całkowity koszt ekosystemu Hadoop jest bardzo mniejszy, z drugiej strony Teradata ma licencję koszt i zastosowany sprzęt są również stosunkowo drogie, co sprawia, że Teradata jest droższy niż Hadoop.
Rodzaj danych:
Hadoop może przechowywać i przetwarzać dowolny rodzaj danych przy użyciu wielu narzędzi BigData typu open source, specjalnie zaprojektowanych dla ekosystemu Hadoop. Hadoop ma bardzo szeroką gamę narzędzi do przetwarzania danych strukturalnych, częściowo ustrukturyzowanych i nieustrukturyzowanych, podczas gdy Teradata zajmuje się głównie danymi w ustrukturyzowanym formacie tabelarycznym, może także przechowywać i przetwarzać dane nieustrukturyzowane i częściowo ustrukturyzowane, ale przetwarzać dane nieustrukturyzowane i częściowo ustrukturyzowane dane nie są tak łatwe, ponieważ dane muszą być przetwarzane przy użyciu języka zapytań.
Obsługa wielu języków:
Hadoop obsługuje równoległe wykonywanie wielu języków programowania w ekosystemie Hadoop, w przeciwieństwie do Teradata, który używa języka zapytań do wykonywania operacji na danych.
Występ:
Hadoop ma własne narzędzie do hurtowni danych zwane gałęzią, które służy do wyszukiwania danych strukturalnych obecnych w plikach płaskich w rozproszonym systemie plików, ale jest stosunkowo wolniejsze niż Teradata. Hive również nie ma pojęcia klucza podstawowego, podczas gdy Teradata ma tę zaletę, że obsługuje klucz podstawowy, który również podnosi wydajność kwerendy danych za pomocą Teradata.
Czas oczekiwania:
Teradata ma małe opóźnienie i zapewnia wyniki szybciej w porównaniu do Hadoop, a ze względu na małe opóźnienie Teradata jest używana tam, gdzie czas jest głównym czynnikiem wymagającym.
Ochrona danych:
Teradata jest znacznie bezpieczniejsza niż Hadoop.
Schemat:
Dobrze zdefiniowany schemat jest wymagany przed załadowaniem danych do Teradata, podczas gdy w Hadoop nie ma takiej obawy.
Tabela porównawcza między Hadoop a Teradata
Poniżej znajdują się listy punktów, opisz różnice między Hadoop i Teradata:
| Podstawa porównania | Teradata | Hadoop |
| Przetwarzanie równoległe | Obciążenie pracą jest podzielone na system i równomiernie na procesory w systemie. | Obciążenie jest podzielone między różne węzły, w których znajdują się odpowiednie dane, a każdy węzeł przetwarza zadanie indywidualnie równolegle, co skraca całkowity czas potrzebny do ukończenia zadania. |
| Architektura „nic nie udostępniaj” | Zadanie Teradata wykonywane w procesorze wirtualnym jest niezależne od zadań w innych procesorach wirtualnych. | Wykonywanie zadań w dowolnym węźle Hadoop jest niezależne od zadań wykonywanych w innych węzłach. |
| Wysoce skalowalny | Można dodać więcej węzłów / dysków, ale zwiększy to koszt licencji. | W razie potrzeby można dodać większą liczbę węzłów / dysków, aby zwiększyć moc przetwarzania i pamięci. |
| Automatyczna dystrybucja danych | W Teradata operacja mieszania jest wykonywana na kluczu podstawowym tabeli, aby równomiernie rozprowadzać dane na dyskach. | W Hadoop dane są rozdzielane między węzły zgodnie z przestrzenią dostępną w węzłach danych. |
| Wiele kopii danych | tak | tak |
| Odporność na awarie sprzętu | Jeśli zadanie nie powiedzie się, to samo zadanie zostanie uruchomione na innym procesorze z inną repliką danych. | Jeśli zadanie / węzeł ulegnie awarii, to samo zadanie zostanie uruchomione w innym węźle, w którym znajduje się replika danych. |
| Inwestycje kapitałowe | Ogromny (licencjonowanie oprogramowania + sprzęt) | Mniej (sprzęt towarowy (tańszy) i bez licencji). |
| Szybkość przetwarzania | Stosunkowo szybszy niż Hadoop. | Stosunkowo wolniejszy niż Teradata. |
| Obsługuje rodzaj przechowywania danych | Może przechowywać dane strukturalne, semistrukturalne oraz nieustrukturyzowane. | Może przechowywać dane strukturalne, semistrukturalne oraz nieustrukturyzowane. |
| Trudności w przetwarzaniu danych nieustrukturyzowanych i częściowo ustrukturyzowanych | Stosunkowo trudne niż Hadoop. | Stosunkowo łatwiejszy niż Teradata. |
| Łatwość tworzenia kodu | Łatwy w użyciu, ponieważ zapytanie SQL musi zostać napisane. | Trochę trudne, ponieważ kodowanie musi być wykonywane w językach takich jak Java / Python itp. Przy pisaniu mapera i reduktorów. |
Wniosek - Hadoop vs Teradata
Tak więc tutaj możemy teraz stwierdzić, czy należy wybrać Hadoop i Teradata na podstawie trzech głównych czynników, tj. Kosztu inwestycji, czasu realizacji i rodzaju danych.
Jeśli głównym czynnikiem jest mniejszy koszt inwestycji, a użytkownik może pójść na kompromis z czasem realizacji, należy wybrać Hadoop zamiast Teradata.
Jeśli szybkie wykonanie jest priorytetem użytkownika i może zainwestować w koszt licencyjny Teradata, należy wybrać Teradata.
Jeśli użytkownik ma do czynienia z danymi nieustrukturyzowanymi lub częściowo ustrukturyzowanymi, preferowany jest Hadoop, ponieważ przetwarzanie danych nieustrukturyzowanych i częściowo ustrukturyzowanych jest stosunkowo łatwe dzięki różnorodnym narzędziom dostępnym dla Hadoop.
Polecany artykuł
Jest to przewodnik po Hadoop vs Teradata, ich znaczeniu, porównaniu bezpośrednim, kluczowych różnicach, tabeli porównawczej i wnioskach. Możesz także przejrzeć następujące artykuły, aby dowiedzieć się więcej -
- Znajdź najlepsze 6 porównań między Hadoop Vs SQL
- Poznaj 10 przydatnych różnic między Hadoop a Redshift
- Apache Hadoop vs Apache Spark | 10 najważniejszych przydatnych porównań do poznania
- Hadoop vs Spark: jakie są różnice
- Laravel vs Codeigniter: Jakie są korzyści