Diferența dintre Hadoop și Redshift
Hadoop este un cadru open-source dezvoltat de Apache Software Foundation cu principalele sale avantaje de scalabilitate, fiabilitate și calcul distribuit. Prelucrarea datelor, stocarea, accesul, securitatea sunt mai multe tipuri de caracteristici disponibile pe ecosistemul Hadoop. HDFS are un debit mare ceea ce înseamnă capabil să gestioneze cantități mari de date cu capacitate de procesare paralelă. Redshift este un serviciu web ce găzduiește cloud dezvoltat de unitatea Amazon Web Services din cadrul Amazon.com Inc., din serviciile existente furnizate de Amazon. Este utilizat pentru a proiecta un depozit de date pe scară largă în cloud. Redshift este un serviciu de depozit de date pe scară largă a petabyte-ului care este complet gestionat și rentabil pentru a opera pe seturi de date mari.
Să studiem mai multe despre Hadoop și Redshift în detaliu:
Hadoop HDFS are o capacitate ridicată de toleranță la erori și a fost proiectat să funcționeze pe sisteme hardware cu costuri reduse. Hadoop poate gestiona o dimensiune minimă de TeraBytes pentru GigaBytes de fișiere din sistemul său. HDFS este o arhitectură master-slave constând din Nume de nume și noduri de date în care Nodul nume conține metadate și Nodul de date conține date reale care trebuie prelucrate sau operate.
RedShift utilizează diferite tehnici de încărcare a datelor, cum ar fi raportarea BI (Business Intelligence), instrumente analitice și extragerea datelor. Redshift oferă o consolă pentru a crea și gestiona clustere Amazon Redshift. Componenta de bază a depozitului de date Redshift este un cluster.
Sursa imaginii: Apache.org
Arhitectură RedShift:
Sursa imaginii: Amazon.com
Comparație față în față între Hadoop și Redshift (Infografie):
Mai jos, top 10 comparație între Hadoop și Redshift sunt următoarele
Diferențele cheie între Hadoop și Redshift:
Mai jos este prezentată diferențele cheie între Hadoop și Redshift ca urmare
1. Arhitectura Hadoop HDFS (Sistem de fișiere distribuite Hadoop) are Noduri de nume și Noduri de date, în timp ce Redshift are Noduri Leader și Noduri de Calcul unde nodurile de Calcul vor fi partiționate ca Slices.
2. Hadoop oferă o interfață de linie de comandă pentru a interacționa cu sistemul de fișiere, în timp ce RedShift are consola de administrare pentru a interacționa cu serviciile de stocare Amazon, cum ar fi S3, DynamoDB etc.
3. Operațiile bazei de date trebuie să fie configurate de dezvoltatori. În Redshift automatizează operațiunile bazei de date analizând planurile de execuție.
4.Hadoop are mai multe instrumente terțe pentru a fi integrate cu ușurință, în timp ce Redshift acceptă numai produsele dezvoltate de Amazon în cloud.
5. În ceea ce privește designul arhitectural Hadoop, rețeaua, stocarea, securitatea și performanța au fost considerate elemente principale, în timp ce în Redshift aceste elemente pot fi configurate ușor și flexibil folosind consola de gestionare a norului Amazon.
6.Hadoop este o arhitectură a sistemului de fișiere bazată pe interfețe de programare a aplicațiilor Java (API), în timp ce Redshift se bazează pe modelul relațional de gestionare a bazelor de date (RDBMS).
7.Hadoop poate avea integrări cu diferiți furnizori, iar Redshift nu are suport în acest caz în care Amazon este singurul lor furnizor. Ce se întâmplă dacă un utilizator nu este mulțumit de serviciu? În acest caz, Hadoop este un avantaj.
8. Majoritatea companiilor existente utilizează încă Hadoop, în timp ce noii clienți aleg RedShift.
9. În termeni, performanța Hadoop rămâne întotdeauna în urmă și Redshift câștigă întotdeauna în cazul executării interogărilor pe volume mari de date.
10. Hadoop utilizează modelul de programare Map Reduce pentru rularea lucrărilor. Amazon Redshift utilizează Reducerea hărții elastice a Amazonului.
11. Hadoop folosește modelul de programare Map Reduce pentru rularea lucrărilor. Amazon Redshift utilizează Reducerea hărții elastice a Amazonului.
12. Hadoop este de preferat să execute zilnic joburi de lot, care devin mai ieftine, în timp ce Redshift iese mai ieftin în cazul tehnologiei de analiză analitică online (OLAP) care există în spatele multor instrumente Business Intelligence.
13. Hadoop este de 10 ori mai lent decât Redshift în rularea interogărilor în mod similar Hadoop este de 10 ori mai scump decât Redshift, ceea ce face ca Hadoop să fie cel puțin ales înainte de Redshift.
14. În ceea ce privește încărcarea datelor, Hadoop a fost în spatele Redshift în termeni în care sistemul este luat de ore pentru a încărca date din stocare în sistemul său de procesare a fișierelor.
15.Hadoop poate fi utilizat pentru depozitele cu costuri reduse, arhivarea de date, lacuri de date, depozitare de date și analize de date, în timp ce Redshift se încadrează în capacitățile depozitului de date care determină limitarea utilizării polivalente.
16. Platforma Hadoop oferă asistență pentru diverși furnizori externi și proiecte proprii Apache, cum ar fi Storm, Spark, Kafka, Solr etc., iar pe de altă parte, Redshift are un suport de integrare limitat cu singurele produse Amazon.
Tabelul de comparare Hadoop vs Redshift
| BAZA PENTRU
COMPARAŢIE | Hadoop | TURA ROȘIE |
| Disponibilitate | Cadrul Open Source de Proiecte Apache | Servicii la prețuri furnizate de Amazon |
| Punerea în aplicare | Asigurat de furnizorii Hortonworks și Cloudera etc., | Dezvoltat și furnizat de Amazon |
| Performanţă | Hadoop MapReduce slujbele sunt mai lente | Redshift performează mai rapid decât clusterul Hadoop |
| scalabilitate | Limitări ale scalabilității | Ușor de scăzut / redimensionat conform cerințelor |
| Prețuri | Costă 200 USD pe lună pentru a rula interogări | Prețul depinde de regiunea serverului și mai ieftin decât Hadoop
De exemplu: 20 USD / lună |
| Viteză | Mai rapid, dar mai lent în comparație cu Redshift | De 10 ori mai rapid decât Hadoop |
| Viteza de interogare | Durează 1491 de secunde pentru a rula date 1.2TB | 155 secunde pentru a rula date 1.2TB |
| Integrarea datelor | Flexibil cu sistemul de fișiere local și orice bază de date | Poate încărca date doar de pe Amazon S3 sau DynamoDB |
| Format de date | Toate formatele de date sunt acceptate | Strict în formatele de date, cum ar fi formatele de fișiere CSV |
| Ușurință în utilizare | Complex și complicat pentru a gestiona activitățile de administrare | Copie de rezervă automatizată și administrarea depozitului de date |
Concluzie - Hadoop vs Redshift
Declarația finală pentru a încheia marele câștigător al acestei comparații este Redshift care câștigă din punct de vedere al ușurinței operațiunilor, întreținerii și productivității, în timp ce Hadoop lipsește din punct de vedere al scalabilității performanței și al costurilor serviciilor, cu singurul beneficiu al integrării ușoare cu instrumente terțe. și produse. Redshift a evoluat recent, cu o creștere extraordinară și acceptare de către mulți clienți și clienți, datorită disponibilității sale ridicate și a costului mai mic al operațiunilor comparativ cu Hadoop îl face din ce în ce mai popular. Dar, până în prezent, majoritatea companiilor Fortune 1000 existente foloseau platformele Hadoop în arhitecturile sale pentru a gestiona datele clienților.
În majoritatea cazurilor, RedShift a fost cea mai bună alegere de luat în considerare în scopuri de afaceri de către orice client sau client, pentru a gestiona datele mari și sensibile ale oricărei instituții financiare sau informații publice cu mai multă integritate și securitate a datelor.
În afară de aceasta, Hadoop are propriile avantaje fiind proiectul open source și a fost disponibil timp de mai mulți ani, de asemenea, determină înlocuirea sistemelor existente ca un proces care suportă costurile. Produsul ar trebui să fie ales în sfârșit pe baza cerinței și a flexibilității, mai degrabă decât a prețurilor sau a popularității bazate pe nevoile afacerii.
Articol recomandat:
Acesta a fost un ghid pentru Hadoop vs Redshift, semnificația lor, comparația dintre cap și cap, diferențele cheie, tabelul de comparare și concluzii. De asemenea, puteți consulta următoarele articole pentru a afla mai multe -
- Hadoop vs Hive - Aflați cele mai bune diferențe
- HADOOP vs RDBMS | Cunoaște cele 12 diferențe utile
- Apache Hadoop vs Apache Spark | Top 10 comparații pe care trebuie să le știi!
- Big Data vs Știința Datelor - Cum sunt ele diferite?
- Ghid despre Hadoop vs Spark
- Top 4 furnizori de gazduire cloud cu funcții