Hadoop vs Teradata -11 Najbolje korisne razlike za naučiti

Razlike između Hadoopa i Teradata

Hadoop:

Hadoop je Apache projekt otvorenog koda koji pruža okvir za pohranu, obradu i analizu velikog volumena podataka. Osnovne komponente Hadoopa su Java programski model za obradu podataka i HDFS (Hadoop distribuirani datotečni sustav) za pohranu podataka na distribuirani način. Podaci su podijeljeni u komade i raspodijeljeni su u više čvorova prisutnih u istoj grupi.

Hadoop klaster sastoji se od 1 tona (može varirati prema zahtjevu) broja čvorova robnog (manje skupog) hardvera i zadatak se izvodi na istom čvoru na kojem su podaci prisutni i ako pretpostavimo da se podaci distribuiraju na 10 različitih čvorova nego isti posao će se izvoditi na svih 10 čvorova.

Hadoop djeluje na principu da ako će jedan čvor (računalo) zadatak obaviti u 10 sati, tada će zadatak završiti u 10 sati.

Hadoop ne povećava obradu zadatka, već raspoređuje zadatak na više čvorova i svi čvorovi paralelno rade na dovršetku zadatka u mnogo kraćem vremenu, nakon što se svi poslovi dovrše, podaci iz svakog čvora se prikupljaju i kombiniraju natrag kako bi se dao izlaz.

Prema zadanim postavkama, Hadoop stvara 3 replike izvornih podataka u HDFS-u na svakom drugom čvoru i budući da koristi robni hardver, kvar hardvera je vrlo čest i ako neki čvor propadne tijekom obrade podataka, uvijek su prisutna dva druga čvora s istim podacima obradi.

Teradata:

Teradata je proizvod tvrtke Teradata i jedan je od dobro poznatih RDMS-ova (sustav upravljanja relacijskim bazama podataka) koji je najprikladniji za aplikaciju skladištenja baza podataka koja se bavi s ogromnom količinom podataka. Teradata se sastoji od tablica kao i u bilo koje druge tradicionalne baze podataka i mogu se upitati koristeći jezik upita sličan tradicionalnim bazama podataka.

Teradata ima patentirani softver PDE (paralelno proširenje baze podataka) koji je instaliran na hardversku komponentu Teradata, ovaj PDE dijeli procesor sustava na više procesora virtualnog softvera gdje svaki virtualni procesor djeluje kao pojedinačni procesor i sposoban je samostalno obavljati sve zadatke. Na sličan je način komponenta hardverskog diska Teradata također podijeljena na više virtualnih diskova koji odgovaraju svakom virtualnom procesoru.

Sada, kad god se podaci upita, svaki procesor tražiće podatke samo u odgovarajućoj virtualnoj memoriji i svi će virtualni procesori raditi paralelno na pretraživanju podataka u njihovoj odgovarajućoj virtualnoj memoriji. Budući da se proces odvija paralelno, naziva se arhitekturom Massively Parallel Processing (MPP). Zbog paralelne obrade, Teradata je brža s velikom maržom u odnosu na tradicionalne baze podataka.

Usporedba između Hadoopa i Teradata (Infographics)

Ispod je 11 najboljih usporedbi Hadoopa i Teradata

Ključne razlike između Hadoopa i Teradata

Ispod su razlike između Hadoopa i teradata:

Razlika u tehnologiji:
Hadoop je tehnologija velikih podataka koja se koristi za pohranjivanje velike količine podataka na raspodijeljeni način između čvorova, dok je Teradata relacijsko skladište baze podataka implementirano u jednom RDBMS-u, a djeluje kao središnje spremište.

Faktor troškova:
Hadoop je okvir otvorenog koda i za njega nema troškova licenciranja, a dostupan je i hardver koji se koristi u Hadoop Ekosustavu je roba hardvera, tako da je ukupni trošak Hadoop ekosustava vrlo manji, s druge strane Teradata ima licencu trošak i korišteni hardver također su razmjerno skupi što Teradate čini skupljima od Hadoopa.

Vrsta podataka:
Hadoop može pohraniti i obraditi bilo koju vrstu podataka koristeći više otvorenih izvora BigData alata posebno dizajniranih za Hadoop ekosustav. Hadoop ima vrlo veliku paletu alata za obradu strukturnih, polustrukturiranih i nestrukturiranih podataka, dok se Teradata uglavnom bavi strukturiranim podacima tabelarnog formata, također može pohranjivati i obrađivati nestrukturirane i polustrukturirane podatke, ali obrađuje nestrukturirane i polustrukturirane podatke. podaci nisu tako jednostavni jer se podaci moraju obraditi pomoću jezika upita.

Podrška na više jezika:
Hadoop podržava više izvršenja programskih jezika paralelno u Hadoop ekosustavu za razliku od Teradata koji koristi jezik upita za izvođenje operacija nad podacima.

Izvođenje:
Hadoop ima vlastiti alat za skladištenje podataka koji se zove košnica koji se koristi za ispitivanje strukturiranih podataka prisutnih u ravnim datotekama distribuiranog datotečnog sustava, ali je relativno sporiji od Teradata. Hive također nema koncept primarnog ključa, dok Teradata ovdje ima prednost jer podržava primarni ključ koji također potiče performanse upita podataka koristeći Teradata.

Latentnost:
Teradata ima malu latenciju i daje rezultate brže u usporedbi s Hadoopom, a zbog niske latencije Teradata koristi se tamo gdje je vrijeme glavni faktor zahtjeva.

Sigurnost podataka:
Teradata je mnogo sigurnija u usporedbi s Hadoop-om.

Shema:
Prije učitavanja podataka u Teradata potrebna je dobro definirana shema dok u Hadoopu ne postoji takva briga.

Tabela usporedbe između Hadoopa i Teradata

Ispod su popisi točaka, opišite razlike između Hadoopa i Teradata:

Osnove usporedbe	Teradata	Hadoop
Paralelna obrada	Opterećenje je podijeljeno u sustavu i ravnomjerno između procesora u sustavu.	Opseg posla podijeljen je između različitih čvorova na kojima su prisutni relevantni podaci i svaki čvor paralelno obrađuje zadatak što smanjuje ukupno vrijeme potrebno za dovršavanje zadatka.
Arhitektura bez dijeljenja	Teradata zadatak koji se izvršava u virtualnom procesoru neovisan je od zadataka u drugim virtualnim procesorima.	Izvođenje zadatka na bilo kojem čvoru Hadoop-a neovisno je o zadacima koji se izvršavaju na drugim čvorovima.
Visoko skalabilan	Može se dodati više čvorova / diskova, ali će povećati troškove licenciranja.	Može se dodati veći broj čvorova / diskova kao i kad je potrebno za povećanje snage obrade i pohrane.
Automatska distribucija podataka	U Teradata operaciji hashing se izvodi preko primarnog ključa tablice za ravnomjernu raspodjelu podataka na diskovima.	U Hadoopu se podaci distribuiraju među čvorovima prema prostoru dostupnom u čvorovima podataka.
Višestruke kopije podataka	Da	Da
Tolerancija na grešku hardvera	Ako posao ne uspije, isti se posao pokreće na drugom procesoru s različitom replikom podataka.	Ako posao / čvor ne uspije, tada se isti posao pokreće na drugom čvoru na kojem je prisutna replika podataka.
Kapitalna investicija	Ogromno (licenciranje softvera + hardver)	Manje (robni hardver (jeftiniji) i bez licence).
Brzina obrade	Usporedno brži od Hadoopa.	Relativno sporije od Teradata.
Rukuje vrstom za pohranu podataka	Može pohraniti strukturirane, polustrukturirane i nestrukturirane podatke.	Može pohraniti strukturirane, polustrukturirane i nestrukturirane podatke.
Poteškoće u obradi Nestrukturiranih i polustrukturiranih podataka	Usporedno je težak od Hadoopa.	Usporedno lakši od Teradata.
Jednostavnost razvoja koda	SQL upit treba napisati jednostavno.	Malo je teško jer se kodiranje mora obavljati na jezicima kao što su Java / python itd. Za pisanje preslikača i reduktora.

Zaključak - Hadoop protiv Teradata

Dakle, ovdje sada možemo zaključiti treba li ići za Hadoop i Teradata na temelju tri glavna faktora, tj. Investicijskog troška, vremena izvršenja i vrste podataka koji se bave.

Ako je manji trošak ulaganja glavni faktor i korisnik može kompromitirati s vremenom izvršenja, tada mora odabrati Hadoop preko Teradata.

Ako je brzo izvršenje prioritet za korisnika i može uložiti u trošak licenciranja Teradata, tada treba ići za Teradata.

Ako se korisnik mora baviti nestrukturiranim ili polustrukturiranim podacima, preferira se Hadoop jer je relativno lako obrađivati nestrukturirane i polustrukturirane podatke zbog raznih alata koji su dostupni za Hadoop.

Preporučeni članak

Ovo je vodič za Hadoop vs Teradata, njihovo značenje, uporedba između glave, ključne razlike, tablica usporedbe i zaključak. Možete pogledati i sljedeće članke da biste saznali više -