Rozdíly mezi Hadoopem a Teradatou
Hadoop:
Hadoop je open source projekt Apache, který poskytuje rámec pro ukládání, zpracování a analýzu velkého objemu dat. Hlavní komponenty Hadoop jsou programovací model Java pro zpracování dat a HDFS (distribuovaný systém souborů Hadoop) pro ukládání dat distribuovaným způsobem. Data jsou rozdělena do bloků a jsou rozdělena mezi více uzlů přítomných ve stejném clusteru.
Klastr Hadoop se skládá z 1 tuny (může se lišit podle požadavku) počtu uzlů komoditního (levnějšího) hardwaru a úloha se provádí na stejném uzlu, na kterém jsou data přítomna, a pokud se předpokládají, že jsou data distribuována na 10 různých uzlech, než stejná úloha bude spuštěna na všech 10 uzlech.
Hadoop pracuje na principu, že pokud jeden uzel (počítač) dokončí úlohu za 10 hodin, pak by měla dokončit úlohu za jednu hodinu 10 uzlů.
Hadoop nezpracovává zpracování úkolu, ale distribuuje úlohu do více uzlů a všechny uzly pracují souběžně pro dokončení úkolu v mnohem kratším čase, jakmile jsou dokončeny všechny úlohy, jsou data z každého uzlu shromažďována a kombinována zpět, čímž se získá výstup.
Ve výchozím nastavení vytváří Hadoop v HDFS 3 repliky původních dat na každém odlišném uzlu a protože používá komoditní hardware, selhání hardwaru je velmi časté a pokud některý uzel klesne při zpracování dat, jsou vždy k dispozici dva další uzly se stejnými daty zpracovat.
Teradata:
Teradata je produktem společnosti Teradata a je jedním ze známých RDMS (Relational Database Management System), který je nejvhodnější pro aplikaci pro skladování databází, která se zabývá velmi velkým množstvím dat. Teradata se skládají z tabulek jako každá jiná tradiční databáze a lze je dotazovat pomocí dotazovacího jazyka podobného tradičním databázím.
Teradata má patentovaný softwarový PDE (Parallel database extension), který je nainstalován na hardwarové komponentě Teradata, tento PDE rozděluje procesor systému na více virtuálních softwarových procesorů, kde každý virtuální procesor funguje jako samostatný procesor a je schopen vykonávat všechny úkoly nezávisle. Podobně je složka hardwarového disku Teradata také rozdělena na více virtuálních disků odpovídajících každému virtuálnímu procesoru.
Nyní, když jsou data dotazována, bude každý procesor hledat data pouze ve své odpovídající virtuální paměti a všechny virtuální procesory budou pracovat paralelně pro vyhledávání dat v jejich odpovídající virtuální paměti. Protože se proces provádí paralelně, nazývá se to, že má architekturu Massively Parallel Processing (MPP). Díky paralelnímu zpracování je Teradata rychlejší s velkou rezervou ve srovnání s tradičními databázemi.
Srovnání mezi hlavami mezi Hadoopem a Teradatou (infografika)
Níže je prvních 11 srovnání mezi Hadoop vs Teradata
Klíčové rozdíly mezi Hadoopem a Teradatou
Níže jsou rozdíly mezi Hadoopem a Teradatou:
Technologický rozdíl:
Hadoop je technologie velkých dat, která se používá k ukládání velkého množství dat distribuovaným způsobem mezi uzly, zatímco Teradata je relační databázový sklad implementovaný do jediného RDBMS, který funguje jako centrální úložiště.
Nákladový faktor:
Hadoop je open source framework a nejsou za to žádné licenční náklady a je volně k dispozici také hardware používaný v ekosystému Hadoop je komoditní hardware, takže celkové náklady na ekosystém Hadoop jsou velmi nižší, na druhé straně Teradata má licenci náklady a použitý hardware jsou také poměrně drahé, což Teradata činí dražší než Hadoop.
Typ dat:
Hadoop může ukládat a zpracovávat jakýkoli typ dat pomocí více otevřených zdrojových nástrojů BigData speciálně navržených pro ekosystém Hadoop. Hadoop má velmi širokou škálu nástrojů pro zpracování struktury, polostrukturovaných i nestrukturovaných dat, zatímco Teradata se zabývá hlavně strukturovanými tabulkovými daty formátu, může také ukládat a zpracovávat nestrukturovaná a polostrukturovaná data, ale zpracovávat nestrukturované a polostrukturované údaje. data nejsou tak snadná, protože data musí být zpracována pomocí dotazovacího jazyka.
Podpora více jazyků:
Hadoop podporuje paralelní provádění více programovacích jazyků v ekosystému Hadoop na rozdíl od Teradata, která používá dotazovací jazyk k provádění operací s daty.
Výkon:
Hadoop má svůj vlastní nástroj pro ukládání dat nazvaný úl, který se používá k dotazování na strukturovaná data přítomná v plochých souborech v distribuovaném systému souborů, ale je relativně pomalejší než Teradata. Úl také nemá žádnou koncepci primárního klíče, zatímco Teradata zde získává výhodu, protože podporuje primární klíč, který také tlačí výkon dotazování dat pomocí Teradata.
Latence:
Teradata má nízkou latenci a poskytuje výsledky rychleji ve srovnání s Hadoopem a díky nízké latenci Teradata se používá tam, kde je hlavním faktorem požadavku čas.
Bezpečnost dat:
Teradata je mnohem bezpečnější ve srovnání s Hadoopem.
Schéma:
Před načtením dat do Teradata je vyžadováno dobře definované schéma, zatímco v Hadoopu neexistuje žádný takový problém.
Srovnávací tabulka mezi Hadoopem a Teradatou
Níže jsou uvedeny seznamy bodů, popište rozdíly mezi Hadoop a Teradata:
| Základy srovnání | Teradata | Hadoop |
| Paralelní zpracování | Pracovní zátěž je rozdělena napříč systémem a rovnoměrně mezi procesory v systému. | Pracovní vytížení je rozděleno mezi různé uzly, na nichž jsou relevantní data, a každý uzel zpracovává úlohu samostatně paralelně, což zkracuje celkovou dobu potřebnou k dokončení úlohy. |
| Architektura bez sdílení | Provedení úlohy Teradata ve virtuálním procesoru je nezávislé na úkolech v jiných virtuálních procesorech. | Provádění úkolů na jakémkoli uzlu Hadoopu je nezávislé na úkolech prováděných na jiných uzlech. |
| Vysoce škálovatelné | Lze přidat více uzlů / disků, ale zvýší se licenční náklady. | Podle potřeby lze přidat větší počet uzlů / disků, aby se zvýšila kapacita zpracování a úložiště. |
| Automatická distribuce dat | V Teradata se hashovací operace provádí přes primární klíč tabulky, aby byla data rovnoměrně distribuována na disky. | V Hadoopu jsou data distribuována mezi uzly podle prostoru dostupného v datových uzlech. |
| Více kopií dat | Ano | Ano |
| Hardwarová odolnost proti chybám | Pokud úloha selže, je stejná úloha spuštěna na jiném procesoru s jinou replikou dat. | Pokud úloha / uzel selže, je stejná úloha spuštěna na jiném uzlu, na kterém je replika dat přítomna. |
| Kapitálové investice | Obrovské (licencování softwaru + hardware) | Méně (Komoditní hardware (levnější) a bez licence). |
| Rychlost zpracování | Poměrně rychlejší než Hadoop. | Poměrně pomalejší než Teradata. |
| Zpracovává typ ukládání dat | Může ukládat strukturovaná, polostrukturovaná i nestrukturovaná data. | Může ukládat strukturovaná, polostrukturovaná i nestrukturovaná data. |
| Potíže se zpracováním nestrukturovaných a polostrukturovaných dat | Poměrně obtížné než Hadoop. | Poměrně jednodušší než Teradata. |
| Snadnost vývoje kódu | Snadné použití, protože SQL dotaz musí být napsán. | Pro psaní mapovače a redukčních prvků je třeba kódování trochu obtížné, protože kódování musí být provedeno v jazycích, jako je Java / Python atd. |
Závěr - Hadoop vs Teradata
Nyní tedy můžeme dospět k závěru, zda by se mělo jednat o Hadoop a Teradata na základě tří hlavních faktorů, tj. Investičních nákladů, doby provedení a typu zpracovávaných údajů.
Je-li hlavním investičním faktorem méně investičních nákladů a uživatel může ohrozit dobu provádění, musí si vybrat společnost Hadoop over Teradata.
Pokud je rychlé provedení prioritou uživatele a může investovat do licenčních nákladů na Teradata, musí se Teradata dostat.
Pokud se uživatel musí vypořádat s nestrukturovanými nebo polostrukturovanými daty, pak je preferováno Hadoop, protože je poměrně snadné zpracovávat nestrukturovaná a polostrukturovaná data díky řadě nástrojů dostupných pro Hadoop.
Doporučený článek
Toto byl průvodce Hadoopem vs. Teradatou, jejich významem, porovnáním hlava-hlava, hlavní rozdíly, srovnávací tabulka a závěr. Další informace naleznete také v následujících článcích -
- Zjistěte nejlepší 6 srovnání Hadoop Vs SQL
- Naučte se 10 užitečných rozdílů mezi Hadoopem a Redshiftem
- Apache Hadoop vs Apache Spark | 10 nejlepších užitečných srovnání, které byste měli vědět
- Hadoop vs Spark: Jaké jsou rozdíly
- Laravel vs Codeigniter: Jaké jsou výhody