Hadoop vs Teradata -11 Najboljše uporabne razlike za učenje

Razlike med Hadoopom in Teradatami

Hadoop:

Hadoop je odprtokodni projekt Apache, ki zagotavlja okvir za shranjevanje, obdelavo in analizo velike količine podatkov. Osnovne komponente Hadoopa so programski model Java za obdelavo podatkov in HDFS (Hadoop porazdeljeni datotečni sistem) za shranjevanje podatkov na razdeljen način. Podatki so razdeljeni na koščke in se porazdelijo med več vozlišč, ki so prisotne v istem grozdu.

Skupina Hadoop je sestavljena iz 1 tone (lahko se razlikuje glede na zahtevo) števila vozlišč blagovne (manj drage) strojne opreme in naloga se opravi na istem vozlišču, na katerem so podatki, in če predpostavimo, da so podatki razdeljeni na 10 različnih vozlišč kot isto opravilo se bo izvajalo na vseh 10 vozliščih.

Hadoop deluje po načelu, da če eno vozlišče (računalnik) opravi nalogo v 10 urah, potem mora 10 vozlišč opraviti v eni uri.

Hadoop ne poveča obdelave naloge, temveč nalogo razdeli na več vozlišč in vsa vozlišča delajo vzporedno, da opravijo nalogo v veliko krajšem času, ko so vsa opravila končana, se podatki iz vsakega vozlišča zberejo in združijo nazaj, da bi dali izhod.

Hadoop privzeto ustvari 3 replike izvirnih podatkov v HDFS na vsakem različnem vozlišču in ker uporablja blago strojne opreme, je napaka strojne opreme zelo pogosta in če se pri obdelavi podatkov neko vozlišče spusti, potem sta vedno prisotni še dve vozlišči z istimi podatki obdelati.

Teradata:

Teradata je izdelek podjetja Teradata in je eden izmed dobro znanih RDMS (sistem za upravljanje relacijskih podatkovnih baz), ki je najbolj primeren za aplikacije za skladiščenje baz podatkov, ki se ukvarjajo z zelo veliko količino podatkov. Teradata je sestavljena iz tabel, kot vsaka druga tradicionalna baza podatkov, in jih je mogoče poiskati z uporabo poizvedbenega jezika, podobnega tradicionalnim bazam podatkov.

Teradata ima patentirano programsko opremo PDE (Parallel razširitev baze podatkov), ki je nameščena na komponenti strojne opreme Teradata, ta PDE deli procesor sistema na več procesorjev virtualne programske opreme, kjer vsak virtualni procesor deluje kot posamezen procesor in je sposoben samostojno opravljati vse naloge. Podobno je komponenta strojne diske Teradata razdeljena tudi na več virtualnih diskov, ki ustrezajo vsakemu virtualnemu procesorju.

Zdaj, kadar se podatki vprašajo, bo vsak procesor poiskal podatke le v ustreznem virtualnem pomnilniku in vsi virtualni procesorji bodo vzporedno delovali pri iskanju podatkov v ustreznem virtualnem pomnilniku. Ker se postopek izvaja vzporedno, ga imenujemo kot arhitekturo Massively Parallel Processing (MPP). Teradata je zaradi svoje vzporedne obdelave hitrejša z veliko rezervo v primerjavi s tradicionalnimi zbirkami podatkov.

Primerjava med Hadoopom in Teradata (Infographics)

Spodaj je zgornjih 11 primerjav med Hadoop proti Teradata

Ključne razlike med Hadoop proti Teradata

Spodaj so razlike med Hadoopom in Teradatami:

Razlika v tehnologiji:
Hadoop je tehnologija velikih podatkov, ki se uporablja za shranjevanje zelo velike količine podatkov na razdeljen način med vozlišči, medtem ko je Teradata relacijsko skladišče baze podatkov, ki se izvaja v enem samem RDBMS, ki deluje kot osrednje skladišče.

Faktor stroškov:
Hadoop je odprtokodni okvir in zanj ni stroškov licenciranja ter je prosto dostopen, tudi strojna oprema, ki se uporablja v Hadoop Ekosistemu, je blaga strojna oprema, zato so skupni stroški ekosistema Hadoop zelo manjši, po drugi strani pa ima Teradata licenco stroški in uporabljena strojna oprema so tudi sorazmerno dragi, zato so Teradata dražji od Hadoopa.

Vrsta podatkov:
Hadoop lahko shranjuje in obdeluje katero koli vrsto podatkov z uporabo več odprtokodnih orodij BigData, posebej zasnovanih za Hadoop-ov ekosistem. Hadoop ima zelo veliko orodij za obdelavo strukturnih, polstrukturiranih in nestrukturiranih podatkov, medtem ko Teradata ukvarja predvsem s strukturiranimi podatki v obliki tabele, lahko tudi shranjuje in obdeluje nestrukturirane in polstrukturirane podatke, vendar obdeluje nestrukturirane in polstrukturirane podatke. podatki niso tako enostavni, saj jih je treba obdelati s poizvedbenim jezikom.

Podpora za več jezikov:
Hadoop podpira več izvedb programskih jezikov vzporedno v ekosistemu Hadoop za razliko od Teradata, ki uporablja poizvedbeni jezik za izvajanje operacij nad podatki.

Izvedba:
Hadoop ima svoje orodje za shranjevanje podatkov, imenovano panj, ki se uporablja za poizvedovanje po strukturiranih podatkih, ki so prisotni v ploščatih datotekah v porazdeljenem datotečnem sistemu, vendar je razmeroma počasnejši od Teradata. Hive prav tako nima nobenega koncepta primarnega ključa, medtem ko Teradata tu dobi prednost, saj podpira primarni ključ, ki tudi spodbudi delovanje poizvedovalnih podatkov s pomočjo Teradata.

Zamuda:
Teradata ima nizko zamudo in omogoča hitrejše rezultate v primerjavi s Hadoopom, zaradi nizke zamude Teradata pa se uporablja tam, kjer je čas glavni dejavnik potreb.

Varnost podatkov:
Teradata je v primerjavi s Hadoopom veliko bolj varna.

Shema:
Pred nalaganjem podatkov v Teradata je potrebna natančno definirana shema, medtem ko v Hadoopu teh težav ni.

Primerjalna tabela med Hadoop proti Teradata

Spodaj so seznami točk, opišite razlike med Hadoopom in Teradatami:

Osnove primerjave	Teradata	Hadoop
Vzporedna obdelava	Delovna obremenitev je razdeljena po sistemu in enakomerno med procesorje v sistemu.	Delovna obremenitev je razdeljena med različna vozlišča, na katerih so prisotni ustrezni podatki, in vsako vozlišče vzporedno obdela nalogo, kar zmanjša celoten čas, potreben za dokončanje naloge.
Arhitektura ničesar ne deli	Naloga Teradata, ki se izvrši v virtualnem procesorju, je neodvisna od nalog v drugih virtualnih procesorjih.	Izvajanje nalog na katerem koli vozlišču Hadoop je neodvisno od nalog, ki se izvajajo na drugih vozliščih.
Zelo razširljiv	Dodati je mogoče več vozlišč / diskov, vendar bodo zvišali stroške licenciranja.	Po potrebi lahko dodate več vozlišč / diskov za povečanje moči obdelave in shranjevanja.
Samodejna distribucija podatkov	V Teradata se operacija mešanja izvaja nad primarnim ključem tabele, da se podatki enakomerno porazdelijo po diskih.	V Hadoopu se podatki porazdelijo med vozlišča glede na prostor, ki je na voljo v podatkovnih vozliščih.
Več kopij podatkov	Da	Da
Strojna oprema Odstopanje napak	Če opravilo ne uspe, se isto opravilo sproži v drugem procesorju z drugačno repliko podatkov.	Če opravilo / vozlišče ne uspe, se isto opravilo sproži v drugem vozlišču, na katerem je replika podatkov.
Kapitalske naložbe	Ogromno (licenciranje programske opreme + strojna oprema)	Manj (blaga strojne opreme (cenejša) in brez licence).
Hitrost obdelave	Primerjalno hitreje kot Hadoop.	Primerjalno počasneje kot Teradata.
Obdeluje vrsto shranjevanja podatkov	Lahko shrani strukturirane, polstrukturirane kot tudi nestrukturirane podatke.	Lahko shrani strukturirane, polstrukturirane kot tudi nestrukturirane podatke.
Težave pri obdelavi nestrukturiranih in polstrukturiranih podatkov	Primerjalno težaven kot Hadoop.	Primerjalno lažje kot Teradata.
Enostavnost razvoja kode	V SQL poizvedbo je treba zapisati enostavno uporabo.	Nekoliko težko, saj je kodiranje potrebno narediti v jezikih, kot sta Java / python itd., Za pisanje preslikav in reduktorjev.

Zaključek - Hadoop proti Teradata

Torej, zdaj lahko sklepamo, ali bi morali iti za Hadoop in Teradata na podlagi treh glavnih dejavnikov, to so investicijski stroški, čas izvedbe in vrsta podatkov, s katerimi se ukvarjajo.

Če so manjši stroški naložbe glavni dejavnik in uporabnik lahko ogrozi čas izvedbe, potem mora izbrati Hadoop nad Teradata.

Če je hitra izvedba prednostna naloga uporabnika in lahko investira v stroške licenciranja Teradata, potem morate uporabiti Teradata.

Če se uporabnik mora spoprijeti z nestrukturiranimi ali polstrukturiranimi podatki, potem je prednost Hadoopu, saj je zaradi različnih orodij za Hadoop primerljivo enostavno obdelati nestrukturirane in polstrukturirane podatke.

Priporočeni članek

To je vodnik za Hadoop proti Teradati, njihov pomen, primerjava med seboj, ključne razlike, primerjalna tabela in sklep. Če želite izvedeti več, si oglejte tudi naslednje članke -