Hadoop vs Teradata -11 Cele mai bune diferențe utile de învățat

Diferențele dintre Hadoop și Teradata

Hadoop:

Hadoop este un proiect Apache open source care oferă cadrul pentru stocarea, procesarea și analizarea volumului mare de date. Componentele de bază ale lui Hadoop sunt modelul de programare Java pentru procesarea datelor și HDFS (sistem de fișiere distribuit Hadoop) pentru stocarea datelor într-o manieră distribuită. Datele sunt împărțite în bucăți și sunt distribuite între mai multe noduri prezente în același cluster.

Clusterul Hadoop constă dintr-o tonă (poate varia în funcție de cerință) număr de noduri de mărfuri (mai puțin costisitoare) hardware și sarcina este realizată pe același nod pe care sunt prezente datele și dacă presupunem că datele sunt distribuite pe 10 noduri diferite decât aceeași lucrare va rula pe toate cele 10 noduri.

Hadoop funcționează pe principiul că, dacă un nod (computer) va finaliza o sarcină în 10 ore, mai mult de 10 noduri ar trebui să finalizeze sarcina într-o oră.

Hadoop nu mărește procesarea sarcinii, ci distribuie sarcina în mai multe noduri și toate nodurile lucrează în paralel pentru a finaliza sarcina într-un timp mult mai mic, odată ce toate lucrările sunt finalizate, datele de la fiecare nod sunt colectate și combinate înapoi pentru a da de ieșire.

În mod implicit, Hadoop creează 3 replici în HDFS de date originale pe fiecare nod diferit și, deoarece folosește hardware-ul de marfă, eșecul hardware este foarte frecvent și dacă un anumit nod scade în timpul procesării datelor, există întotdeauna alte două noduri prezente cu aceleași date pentru procesati-l.

Teradata:

Teradata este un produs al companiei Teradata și este unul dintre cele mai cunoscute RDMS (sistemul relațional de gestionare a bazelor de date) cel mai potrivit pentru aplicația de depozitare a bazelor de date care se ocupă cu o cantitate foarte mare de date. Teradata constă din tabele ca orice altă bază de date tradițională și poate fi interogată folosind un limbaj de interogare similar cu bazele de date tradiționale.

Teradata are un PDE software patentat (extensie de bază de date paralelă), care este instalat pe componenta hardware Teradata, acest PDE împarte procesorul unui sistem în mai multe procesoare de software virtuale în care fiecare procesor virtual acționează ca un procesor individual și este capabil să îndeplinească toate sarcinile în mod independent. În mod similar, componenta de disc hardware a Teradata este, de asemenea, împărțită în mai multe discuri virtuale corespunzătoare fiecărui procesor virtual.

Acum, ori de câte ori datele sunt interogate, fiecare procesor va căuta datele numai în memoria virtuală corespunzătoare și toate procesoarele virtuale vor lucra în paralel pentru a căuta datele în memoria virtuală corespunzătoare. Deoarece procesul se desfășoară în paralel, este denumit arhitectură de procesare masivă în paralel (MPP). Datorită procesării sale paralele, Teradata este mai rapidă cu o marjă mare în comparație cu bazele de date tradiționale.

Comparație față în față între Hadoop și Teradata (Infografie)

Mai jos este Top 11 Comparație între Hadoop și Teradata

Diferențele cheie între Hadoop și Teradata

Mai jos sunt diferențele dintre Hadoop și Teradata:

Diferență de tehnologie:
Hadoop este o tehnologie Big Data, care este folosită pentru a stoca cantitatea foarte mare de date într-o manieră distribuită între noduri, în timp ce Teradata este un depozit de baze de date relaționale implementat în RDBMS unic, care acționează ca un depozit central.

Factorul de cost:
Hadoop este un cadru open source și nu există costuri de licențiere pentru acesta și este disponibil gratuit, de asemenea, hardware-ul utilizat în Hadoop Ecosystem este hardware de mărfuri, deci costul total al ecosistemului Hadoop este foarte mic, pe de altă parte Teradata are o licență costul și hardware-ul folosit este, de asemenea, relativ scump, ceea ce face ca Teradata să fie mai scump decât Hadoop.

Tipul de date:
Hadoop poate stoca și prelucra orice tip de date utilizând mai multe instrumente BigData cu sursă deschisă special concepute pentru ecosistemul Hadoop. Hadoop are o varietate foarte mare de instrumente pentru prelucrarea structurii, semistructurate, precum și date nestructurate, în timp ce Teradata se ocupă în principal de datele cu format tabular structurat, poate stoca și prelucra date nestructurate și semi-structurate, dar prelucrarea nestructurată și semi-structurată datele nu sunt atât de ușoare, deoarece datele trebuie prelucrate folosind un limbaj de interogare.

Suport pentru mai multe limbi:
Hadoop acceptă mai multe execuții ale limbajului de programare în paralel în ecosistemul Hadoop, spre deosebire de Teradata, care folosește un limbaj de interogare pentru a efectua operațiunile peste date.

Performanţă:
Hadoop are propriul instrument de depozitare a datelor numit stup, care este folosit pentru a interoga datele structurate prezente în fișiere plane într-un sistem de fișiere distribuit, dar este relativ mai lent decât Teradata. Hive nu are, de asemenea, niciun concept de cheie primară, în timp ce Teradata are aici avantajul, deoarece suportă cheia primară, care împinge și performanța interogării datelor folosind Teradata.

Latența:
Teradata are latență scăzută și oferă rezultatele mai rapid în comparație cu Hadoop și datorită latenței scăzute a Teradata, este utilizat acolo unde timpul este factorul major al cerinței.

Securitatea datelor:
Teradata este mult mai sigură în comparație cu Hadoop.

Schemă:
Înainte de a încărca datele în Teradata, este necesară o schemă bine definită, în timp ce Hadoop nu există o astfel de îngrijorare.

Tabelul de comparație între Hadoop și Teradata

Mai jos sunt listele de puncte, descrieți diferențele dintre Hadoop și Teradata:

Bazele comparației	Teradata	Hadoop
Procesare paralelă	Volumul de muncă este împărțit între sistem și uniform în procesoarele din sistem.	Sarcina de lucru este împărțită între diferitele noduri pe care sunt prezente date relevante și fiecare nod procesează sarcina individual în paralel, ceea ce reduce timpul general necesar pentru finalizarea sarcinii.
Arhitectură Share-nothing	Sarcina Teradata care se execută într-un procesor virtual este independentă de sarcinile din alte procesoare virtuale.	Execuția activității pe orice nod al Hadoop este independentă de sarcinile care se execută pe alte noduri.
Foarte scalabil	Mai multe noduri / discuri pot fi adăugate, dar vor crește costurile de licențiere.	Mai mult număr de noduri / discuri pot fi adăugate ca și când este necesar pentru a crește puterea de procesare și stocare.
Distribuția automată a datelor	În Teradata, operația de hashing este efectuată peste cheia primară a unui tabel pentru a distribui datele uniform pe discuri.	În Hadoop, datele sunt distribuite între noduri conform spațiului disponibil în nodurile de date.
Copii multiple de date	da	da
Hardware Toleranță la defecțiuni	Dacă o lucrare nu reușește, aceeași lucrare este declanșată pe un procesor diferit cu o replică diferită de date.	Dacă un job / nod eșuează, aceeași lucrare este declanșată pe un nod diferit pe care este prezentă replica de date.
Investiție de capital	Uriaș (licențe software + hardware)	Mai puțin (hardware de mărfuri (mai puțin costisitor) și fără licență).
Viteza procesării	Comparativ mai rapid decât Hadoop.	Comparativ mai lent decât Teradata.
Gestionează tipul de stocare a datelor	Poate stoca date structurate, semistructurate, precum și nestructurate.	Poate stoca date structurate, semistructurate, precum și nestructurate.
Dificultate în prelucrarea datelor nestructurate și semi-structurate	Comparativ dificil decât Hadoop.	Comparativ mai ușor decât Teradata.
Ușor de dezvoltat codul	Ușor de utilizat ca interogare SQL trebuie să fie scris.	Este dificil, deoarece codificarea trebuie făcută în limbi precum Java / python, etc pentru scrierea mapper și reductoare.

Concluzie - Hadoop vs Teradata

Așadar, acum putem concluziona dacă ar trebui să apelăm la Hadoop și Teradata pe baza a trei factori majori, și anume costul investiției, timpul de execuție și tipul de date care se ocupă.

Dacă costul investiției mai mic este factorul major și utilizatorul poate compromite cu timpul de execuție, atunci trebuie să alegeți Hadoop peste Teradata.

Dacă execuția rapidă este o prioritate a utilizatorului și poate investi în costurile de licențiere a Teradata, atunci trebuie să mergeți pentru Teradata.

Dacă utilizatorul trebuie să se ocupe de date nestructurate sau semi-structurate, atunci Hadoop este preferat, deoarece este relativ ușor să proceseze date nestructurate și semi-structurate, datorită unei varietăți de instrumente disponibile pentru Hadoop.

Articol recomandat

Acesta a fost un ghid pentru Hadoop vs Teradata, semnificația lor, comparația dintre cap și cap, diferențele cheie, tabelul de comparație și concluzii. De asemenea, puteți consulta următoarele articole pentru a afla mai multe -