Razlika med Hadoopom in Redshiftom
Hadoop je odprtokodni okvir, ki ga je razvila Apache Software Foundation s svojimi glavnimi prednostmi razširljivosti, zanesljivosti in porazdeljenega računalništva. Obdelava podatkov, shranjevanje, dostop, varnost so nekatere vrste funkcij, ki so na voljo v ekosistemu Hadoop. HDFS ima visoko prepustnost, kar pomeni, da lahko obdeluje velike količine podatkov z možnostjo vzporedne obdelave. Redshift je spletna storitev v oblaku, ki jo je razvila enota Amazon Web Services znotraj Amazon.com Inc., od obstoječih storitev, ki jih ponuja Amazon. Uporablja se za oblikovanje obsežnega skladišča podatkov v oblaku. Redshift je storitev skladiščenja podatkov v petabajtnem obsegu, ki je v celoti upravljana in stroškovno učinkovita za delovanje na velikih zbirkah podatkov.
Naj podrobneje preučimo Hadoop in Redshift:
Hadoop HDFS ima visoko odpovedno sposobnost in je bil zasnovan za delovanje na poceni strojnih sistemih. Hadoop lahko v svojem sistemu prenese minimalno velikost datotek TeraBytes do GigaBytes. HDFS je arhitektura master-slave, sestavljena iz imenskih vozlišč in podatkovnih vozlišč, kjer ime vozlišče vsebuje metapodatke, podatkovno vozlišče pa vsebuje resnične podatke, ki jih je treba obdelati ali upravljati.
RedShift uporablja različne tehnike nalaganja podatkov, kot so BI (Business Intelligence) poročanje, analitična orodja in rudarjenje podatkov. Redshift ponuja konzolo za ustvarjanje in upravljanje grozdov Amazon Redshift. Osrednja komponenta Redshift Data Warehouse je grozd.
Vir slike: Apache.org
RedShift arhitektura:
Vir slik: Amazon.com
Primerjava med Hadoopom in Redshiftom (Infographics):
Spodaj je zgornjih 10 primerjav med Hadoopom in Redshiftom, kot sledi
Ključne razlike med Hadoop in Redshift:
Spodaj so ključne razlike med Hadoopom in Redshiftom kot sledi
1. V arhitekturi Hadoop HDFS (Hadoop Distributed File System) je nameščena imenska vozlišča in podatkovna vozlišča, medtem ko ima Redshift vodilno vozlišče in računska vozlišča, kjer bodo Compute vozlišča razdeljena kot rezine.
2. Hadoop ponuja vmesnik ukazne vrstice za interakcijo z datotečnim sistemom, medtem ko ima RedShift upravljavsko konzolo za interakcijo s storitvami za shranjevanje Amazon, kot so S3, DynamoDB itd.,
3. Operacije baze podatkov morajo konfigurirati razvijalci. V sistemu Redshift avtomatizira operacije z bazo podatkov z razčlenjevanjem izvedbenih načrtov.
4.Hadoop ima več pripomočkov za orodja drugih proizvajalcev, ki jih je mogoče enostavno integrirati, medtem ko Redshift v svojem oblaku podpira samo izdelke, ki jih je razvil Amazon.
5. Glede arhitekturne zasnove Hadoop omrežje, skladiščenje, varnost in zmogljivosti veljajo za osnovne elemente, medtem ko je pri Redshiftu te elemente mogoče enostavno in fleksibilno konfigurirati s pomočjo nadzorne konzole za upravljanje oblakov Amazon.
6.Hadoop je arhitektura datotečnega sistema, ki temelji na aplikacijskih programskih vmesnikih Java (API), medtem ko Redshift temelji na sistemu za upravljanje podatkovnih baz relacijskega modela (RDBMS).
7.Hadoop ima lahko integracije z različnimi prodajalci in Redshift v tem primeru nima podpore, če je Amazon njihov edini prodajalec. Kaj pa, če uporabnik ni zadovoljen s storitvijo? Hadoop je v tem primeru prednost.
8. Večina obstoječih podjetij še vedno uporablja Hadoop, medtem ko se novi kupci odločajo za RedShift.
9. Glede na uspešnost Hadoop vedno zaostaja in Redshift vedno zmaga v primeru izvajanja poizvedb pri velikih količinah podatkov.
10.Hadoop uporablja programski model Map Reduce za izvajanje opravil. Amazon Redshift uporablja Amazonovo Elastic Map Reduce.
11.Hadoop uporablja programski model Map Reduce za izvajanje opravil. Amazon Redshift uporablja Amazonovo Elastic Map Reduce.
12.Hadoop je zaželeno vsak dan izvajati paketna opravila, ki postanejo cenejša, medtem ko Redshift postane cenejši v primeru tehnologije za spletno analitično obdelavo (OLAP), ki stoji za številnimi orodji Business Intelligence.
13.Hadoop je pri izvajanju poizvedb 10-krat počasnejši od Redshift-a na podoben način, kot je Hadoop 10-krat dražji od Redshifta, zaradi česar je Hadoop najmanj izbran pred Redshift-om.
14. Tudi glede nalaganja podatkov je Hadoop zaostal za Redshiftom, če sistem traja ure za nalaganje podatkov iz shrambe v sistem za obdelavo datotek.
15.Hadoop se lahko uporablja za shranjevanje poceni, arhiviranje podatkov, podatkovna jezera, shranjevanje podatkov in analiza podatkov, medtem ko Redshift spada pod zmogljivosti skladišč podatkov, kar omejuje večnamensko uporabo.
16.Hadoop platforma ponuja podporo različnim zunanjim prodajalcem in lastnim Apache projektom, kot so Storm, Spark, Kafka, Solr itd., Na drugi strani pa ima Redshift omejeno podporo pri integraciji s svojimi edinimi Amazon izdelki
Hadoop vs Redshift primerjalna tabela
| PODLAGA ZA
PRIMERJAVA | HADOOP | REDSHIFT |
| Razpoložljivost | Open Source Framework s strani projektov Apache | Cenovne storitve, ki jih nudi Amazon |
| Izvajanje | Ponujajo ponudniki Hortonworks in Cloudera itd., | Razvil in ponudil Amazon |
| Izvedba | Naloge Hadoop MapReduce so počasnejše | Redshift deluje hitreje kot Hadoop grozd |
| Prilagodljivost | Omejitve skalabilnosti | Enostavno je treba zmanjšati ali spremeniti v velikost, kot je zahteva |
| Cenitev | Stroški 200 USD na mesec za izvajanje poizvedb | Cena je odvisna od regije strežnika in cenejša od Hadoopa
Npr .: 20 USD / mesec |
| Hitrost | Hitrejša, a počasnejša v primerjavi z Redshiftom | 10-krat hitrejši od Hadoopa |
| Hitrost poizvedbe | Za zagon podatkov 1, 2TB traja 1491 sekund | 155 sekund za zagon podatkov 1, 2TB |
| Integracija podatkov | Prilagodljiv z lokalnim datotečnim sistemom in katero koli bazo podatkov | Podatke lahko nalagate samo iz Amazon S3 ali DynamoDB |
| Oblika podatkov | Podprti so vsi formati podatkov | Strogi v oblikah podatkov, kot so datoteke CSV |
| Enostavnost uporabe | Zapletene in zahtevnejše za upravljanje administrativnih dejavnosti | Samodejno upravljanje varnostnih kopij in podatkovnih skladišč |
Zaključek - Hadoop proti Redshiftu
Končna izjava za največjega zmagovalca v tej primerjavi je Redshift, ki zmaga v smislu enostavnosti delovanja, vzdrževanja in produktivnosti, medtem ko Hadoop primanjkuje v smislu razširljivosti zmogljivosti in stroškov storitev z edino prednostjo enostavne integracije s tretjimi orodji in izdelkov. Redshift se v zadnjem času razvija z izjemno rastjo in sprejemanjem številnih strank in strank zaradi visoke razpoložljivosti in manjših stroškov poslovanja v primerjavi s Hadoopom postaja vse bolj priljubljen. Toda doslej je večina obstoječih podjetij Fortune 1000 v svojih arhitekturah uporabljala platforme Hadoop za upravljanje podatkov o strankah.
RedShift je bila v večini primerov najboljša izbira, ki jo za poslovne namene razmisli katera koli stranka ali stranka, da z večjimi integritetami in varnostjo obdela velike in občutljive podatke finančnih institucij ali javnih informacij.
Poleg tega ima Hadoop svoje prednosti v tem, da je projekt z odprto kodo in je bil na voljo že vrsto let, zaradi česar je treba nadomestiti obstoječe sisteme kot stroške. Izdelek je treba dokončno izbrati na podlagi zahteve in prilagodljivosti, ne pa na ceni ali priljubljenosti na podlagi usmerjenih poslovnih potreb.
Priporočen članek:
To je vodnik za Hadoop vs Redshift, njihov pomen, primerjava med seboj, ključne razlike, tabela primerjave in sklep. Če želite izvedeti več, si oglejte tudi naslednje članke -
- Hadoop vs Hive - odkrijte najboljše razlike
- HADOOP vs RDBMS | Poznajte 12 uporabnih razlik
- Apache Hadoop in Apache Spark | Top 10 primerjav, ki jih moraš vedeti!
- Big Data vs Data Science - kako se razlikujejo?
- Vodnik na Hadoop vs Spark
- Najboljši 4 ponudniki gostovanja v oblaku s funkcijami