Rozdiely medzi Hadoopom a Teradatou
Hadoop:
Hadoop je projekt Apache s otvoreným zdrojovým kódom, ktorý poskytuje rámec na ukladanie, spracovanie a analýzu veľkého množstva údajov. Základnými komponentmi spoločnosti Hadoop sú programovací model Java na spracovanie údajov a HDFS (distribuovaný systém súborov Hadoop) na ukladanie údajov distribuovaným spôsobom. Dáta sú rozdelené na kúsky a sú distribuované medzi viacero uzlov prítomných v tom istom klastri.
Klaster Hadoop pozostáva z 1 tony (môže sa líšiť podľa požiadavky) počtu uzlov komoditného (lacnejšieho) hardvéru a úloha sa vykonáva na tom istom uzle, na ktorom sú údaje prítomné, a ak sa predpokladá, že sú distribuované na 10 rôznych uzloch ako rovnaká úloha sa spustí na všetkých 10 uzloch.
Hadoop pracuje na princípe, že ak jeden uzol (počítač) dokončí úlohu do 10 hodín, potom by mala úloha dokončiť úlohu do jednej hodiny.
Hadoop nezvyšuje spracovanie úlohy, ale distribuuje úlohu do viacerých uzlov a všetky uzly pracujú súbežne na dokončení úlohy v oveľa kratšom čase, keď sú všetky úlohy dokončené, údaje z každého uzla sa zhromažďujú a kombinujú späť, aby poskytli výkon.
Hadoop v predvolenom nastavení vytvára v HDFS 3 repliky pôvodných údajov na každom inom uzle a keďže používa komoditný hardvér, zlyhanie hardvéru je veľmi časté a ak niektorý uzol klesne počas spracovania údajov, vždy existujú dva ďalšie uzly s rovnakými údajmi, ktoré spracovať.
Teradata:
Teradata je produktom spoločnosti Teradata a je jedným zo známych RDMS (Relational Database Management System) najvhodnejších pre aplikáciu na skladovanie databáz, ktorá sa zaoberá veľmi veľkým množstvom údajov. Teradata sa skladajú z tabuliek ako každá iná tradičná databáza a môžu sa zadávať dotazy pomocou jazyka dotazu podobného tradičným databázam.
Teradata má patentovaný softvérový PDE (paralelné databázové rozšírenie), ktorý je nainštalovaný na hardvérovej súčasti Teradata. Tento PDE rozdeľuje procesor systému do viacerých procesorov virtuálneho softvéru, kde každý virtuálny procesor pôsobí ako samostatný procesor a je schopný vykonávať všetky úlohy nezávisle. Podobným spôsobom je hardvérová disková súčasť Teradata tiež rozdelená na viac virtuálnych diskov zodpovedajúcich každému virtuálnemu procesoru.
Teraz, keď sú dáta dotazované, každý procesor bude hľadať dáta iba vo svojej zodpovedajúcej virtuálnej pamäti a všetky virtuálne procesory budú pracovať paralelne na vyhľadávaní údajov vo svojej zodpovedajúcej virtuálnej pamäti. Pretože sa proces uskutočňuje paralelne, nazýva sa to, že má architektúru masívneho paralelného spracovania (MPP). Vďaka paralelnému spracovaniu je Teradata rýchlejšia s veľkou rezervou v porovnaní s tradičnými databázami.
Porovnanie vzájomných vzťahov medzi Hadoopom a Teradatom (infografika)
Nižšie je prvých 11 porovnaní medzi Hadoop a Teradata
Kľúčové rozdiely medzi Hadoopom a Teradatou
Nižšie sú uvedené rozdiely medzi Hadoop a Teradata:
Technologický rozdiel:
Hadoop je technológia veľkých dát, ktorá sa používa na ukladanie veľkého množstva údajov distribuovaným spôsobom medzi uzlami, zatiaľ čo Teradata je relačný databázový sklad implementovaný do jedného RDBMS, ktorý funguje ako centrálny archív.
Nákladový faktor:
Hadoop je open source framework a nie sú za to žiadne licenčné náklady a je voľne k dispozícii aj hardvér používaný v ekosystéme Hadoop je komoditný hardvér, takže celkové náklady na ekosystém Hadoop sú veľmi nižšie, na druhej strane Teradata má licenciu náklady a použitý hardvér sú tiež pomerne drahé, čo robí Teradata drahšie ako Hadoop.
Typ údajov:
Hadoop môže ukladať a spracovávať akýkoľvek typ údajov pomocou viacerých nástrojov BigData s otvoreným zdrojom špeciálne navrhnutých pre ekosystém Hadoop. Hadoop má veľmi veľké množstvo nástrojov na spracovanie štruktúry, pološtrukturovaných aj neštruktúrovaných údajov, zatiaľ čo Teradata sa zaoberá predovšetkým štruktúrovanými údajmi v tabuľkovom formáte, môže tiež ukladať a spracovávať neštruktúrované a pološtrukturované údaje, ale spracovávať neštruktúrované a pološtrukturované údaje. údaje nie sú také ľahké, pretože údaje sa musia spracovať pomocou jazyka dotazu.
Podpora viacerých jazykov:
Hadoop podporuje paralelné spustenie viacerých programovacích jazykov v ekosystéme Hadoop na rozdiel od Teradata, ktorá používa dotazovací jazyk na vykonávanie operácií s údajmi.
výkon:
Hadoop má svoj vlastný nástroj na skladovanie údajov s názvom úľ, ktorý sa používa na zisťovanie štruktúrovaných údajov prítomných v plochých súboroch v distribuovanom systéme súborov, ale je relatívne pomalší ako Teradata. Úľ tiež nemá žiadnu koncepciu primárneho kľúča, zatiaľ čo Teradata tu získava výhodu, pretože podporuje primárny kľúč, ktorý tiež tlačí výkon dotazovania údajov pomocou Teradata.
latency:
Teradata má nízku latenciu a poskytuje výsledky rýchlejšie v porovnaní s Hadoopom a kvôli nízkej latencii Teradata sa používa tam, kde je hlavným faktorom požiadavky čas.
Bezpečnosť údajov:
Teradata je v porovnaní s Hadoopom oveľa bezpečnejšia.
Schema:
Pred načítaním údajov do Teradata je potrebná dobre definovaná schéma, zatiaľ čo v Hadoope neexistuje žiadny taký problém.
Porovnávacia tabuľka medzi Hadoopom a Teradatou
Nižšie sú uvedené zoznamy bodov, popíšte rozdiely medzi Hadoop a Teradata:
| Základ porovnania | Teradata | Hadoop |
| Paralelné spracovanie | Pracovné zaťaženie je rozdelené medzi systém a rovnomerne medzi procesory v systéme. | Pracovné zaťaženie je rozdelené medzi rôzne uzly, na ktorých sú prítomné relevantné údaje, a každý uzol spracúva úlohu individuálne paralelne, čím sa znižuje celkový čas potrebný na dokončenie úlohy. |
| Zdieľaná architektúra | Vykonávanie úlohy Teradata vo virtuálnom procesore je nezávislé od úloh v iných virtuálnych procesoroch. | Vykonávanie úloh na ľubovoľnom uzle zariadenia Hadoop je nezávislé od úloh vykonávaných na iných uzloch. |
| Vysoko škálovateľné | Je možné pridať viac uzlov / diskov, ale zvýšia sa licenčné náklady. | Ak je to potrebné, môže sa pridať väčší počet uzlov / diskov, aby sa zvýšila kapacita spracovania a úložného priestoru. |
| Automatická distribúcia údajov | V Teradata sa hashovacia operácia vykonáva cez primárny kľúč tabuľky, aby sa dáta rovnomerne distribuovali cez disky. | V Hadoope sú dáta distribuované medzi uzlami podľa priestoru dostupného v dátových uzloch. |
| Viacnásobné kópie údajov | Áno | Áno |
| Hardvérová tolerancia porúch | Ak úloha zlyhá, rovnaká úloha sa spustí na inom procesore s odlišnou replikou údajov. | Ak úloha / uzol zlyhá, rovnaká úloha sa spustí na inom uzle, na ktorom je replika údajov. |
| Kapitálová investícia | Obrovské (licencovanie softvéru + hardvér) | Menej (Komoditný hardvér (lacnejší) a žiadna licencia). |
| Rýchlosť spracovania | Pomerne rýchlejší ako Hadoop. | Pomerne pomalšie ako Teradata. |
| Spracováva typ ukladania údajov | Dokáže ukladať štruktúrované, pološtruktúrované aj neštruktúrované údaje. | Dokáže ukladať štruktúrované, pološtruktúrované aj neštruktúrované údaje. |
| Ťažkosti so spracovaním neštruktúrovaných a čiastočne štruktúrovaných údajov | Pomerne ťažké ako Hadoop. | Pomerne jednoduchšie ako Teradata. |
| Jednoduchosť vývoja kódu | Ľahko sa používa, pretože SQL dotaz musí byť napísaný. | Je to trochu zložité, pretože pri písaní mapovačov a reduktorov je potrebné kódovanie robiť v jazykoch ako Java / Python atď. |
Záver - Hadoop vs Teradata
Teraz teda môžeme dospieť k záveru, či by sme sa mali obrátiť na spoločnosť Hadoop a Teradata na základe troch hlavných faktorov, tj investičných nákladov, času vykonávania a typu údajov, s ktorými sa zaobchádza.
Ak je hlavným faktorom nižšie investičné náklady a používateľ môže skompromitovať čas vykonávania, potom si musí zvoliť spoločnosť Hadoop over Teradata.
Ak je rýchle vykonanie prioritou používateľa a môže investovať do licenčných nákladov na Teradata, potom musí ísť o Teradata.
Ak musí užívateľ narábať s neštruktúrovanými alebo pološtrukturovanými údajmi, uprednostňuje sa Hadoop, pretože je pomerne ľahko možné spracovávať neštruktúrované a pološtrukturované údaje z dôvodu rôznych nástrojov dostupných pre Hadoop.
Odporúčaný článok
Toto bol sprievodca Hadoop vs Teradata, ich význam, porovnanie medzi dvoma hlavami, kľúčové rozdiely, porovnávacie tabuľky a závery. Ďalšie informácie nájdete aj v nasledujúcich článkoch -
- Nájdite najlepších 6 porovnaní medzi Hadoop Vs SQL
- Naučte sa 10 užitočných rozdielov medzi Hadoopom a Redshiftom
- Apache Hadoop vs Apache Spark | Top 10 užitočných porovnaní, ktoré by ste mali vedieť
- Hadoop vs Spark: Aké sú rozdiely
- Laravel vs Codeigniter: Aké sú výhody