Hadoop срещу Teradata -11 Най-добри полезни разлики за научаване

Разлики между Хадоп и Терадата

Hadoop:

Hadoop е проект с отворен код Apache, който предоставя рамката за съхраняване, обработка и анализ на големия обем данни. Основните компоненти на Hadoop са модела за програмиране на Java за обработка на данни и HDFS (разпределена файлова система Hadoop) за съхранение на данните по разпределен начин. Данните са разделени на парчета и се разпределят между множеството възли, присъстващи в един и същ клъстер.

Hadoop клъстерът се състои от 1 тон (може да варира според изискванията) брой възли от стоков (по-евтин) хардуер и задачата се изпълнява на същия възел, на който има данни и ако предположим, че данните са разпределени на 10 различни възли, отколкото същата работа ще работи на всички 10 възли.

Hadoop работи на принципа, че ако един възел (компютър) ще изпълни задача за 10 часа, тогава 10 възли трябва да изпълнят задачата за един час.

Hadoop не увеличава обработката на задача, а разпределя задачата на множество възли и всички възли работят паралелно, за да изпълнят задачата за много по-малко време, след като всички задачи са завършени, данните от всеки възел се събират и комбинират обратно, за да дадат изход.

По подразбиране Hadoop създава 3 реплики в HDFS на оригинални данни за всеки различен възел и тъй като използва стоков хардуер, хардуерната повреда е много честа и ако някой възел се спуска по време на обработката на данните, винаги има два други възли, които са налични със същите данни на обработете го.

Teradata:

Teradata е продукт на компания Teradata и е една от добре познатите RDMS (система за управление на релационните бази данни), най-подходяща за приложение за съхранение на база данни, занимаващо се с много огромен обем данни. Teradata се състои от таблици, както всяка друга традиционна база данни и могат да бъдат проверявани, като се използва език на заявки, подобен на традиционните бази данни.

Teradata има патентован софтуер PDE (паралелно разширение на базата данни), който е инсталиран на хардуерния компонент на Teradata, този PDE разделя процесора на система на множество виртуални софтуерни процесори, където всеки виртуален процесор действа като индивидуален процесор и е в състояние да изпълнява всички задачи независимо. По подобен начин компонентът на хардуерния диск на Teradata също е разделен на множество виртуални дискове, съответстващи на всеки виртуален процесор.

Сега, когато данните се запитват, всеки процесор ще търси данните само в съответната виртуална памет и всички виртуални процесори ще работят паралелно, за да търсят данните в съответната виртуална памет. Тъй като процесът се осъществява паралелно, той се нарича като притежаващ архитектура на масивна паралелна обработка (MPP). Поради паралелната си обработка, Teradata е по-бърз с голям запас в сравнение с традиционните бази данни.

Сравнение между главата на Hadoop срещу Teradata (Инфографика)

По-долу е Топ 11 сравнение между Hadoop срещу Teradata

Ключови разлики между Hadoop срещу Teradata

По-долу са разликите между Hadoop и Teradata:

Технологична разлика:
Hadoop е технология за големи данни, която се използва за съхранение на много голямо количество данни по разпределен начин между възлите, докато Teradata е релационен склад на база данни, реализиран в един RDBMS, който действа като централно хранилище.

Коефициент на разходите:
Hadoop е рамка с отворен код и няма лицензионни разходи за нея и е свободно достъпна също хардуерът, използван в Hadoop Ecosystem е стоков хардуер, така че общата цена на екосистемата Hadoop е много по-малка, от друга страна Teradata има лицензиране разходите и хардуерът, който се използва, също са сравнително скъпи, което прави Teradata по-скъпи от Hadoop.

Тип данни:
Hadoop може да съхранява и обработва всякакъв тип данни, като използва множество отворени източници на BigData инструменти, специално проектирани за Hadoop екосистема. Hadoop има много голямо разнообразие от инструменти за обработка на структури, полуструктурирани, както и неструктурирани данни, докато Teradata се занимава главно със структурирани данни от табличен формат, може също така да съхранява и обработва неструктурирани и полуструктурирани данни, но обработва неструктурирани и полуструктурирани данни. Данните не са толкова лесни, тъй като данните трябва да се обработват с езика на заявките.

Поддръжка на няколко езика:
Hadoop поддържа паралелно изпълнение на няколко езика за програмиране в екосистемата Hadoop за разлика от Teradata, който използва език за заявки за изпълнение на операциите над данни.

Производителност:
Hadoop има собствен инструмент за съхранение на данни, наречен кошер, който се използва за търсене на структурираните данни, присъстващи в плоски файлове в разпределена файлова система, но е сравнително по-бавен от Teradata. Hive също няма никаква концепция за първичен ключ, докато Teradata тук получава предимството, тъй като поддържа първичен ключ, който също така тласка производителността на заявки за данни, използвайки Teradata.

Забавяне:
Терадата има ниска латентност и осигурява резултатите по-бързо в сравнение с Hadoop и поради ниската латентност на Teradata, тя се използва там, където времето е основният фактор за изискване.

Сигурност на данните:
Teradata е много по-сигурен в сравнение с Hadoop.

Schema:
Добре дефинирана схема е необходима преди зареждането на данните в Teradata, докато в Hadoop няма такъв проблем.

Таблица за сравнение между Hadoop срещу Teradata

По-долу са списъците с точки, опишете разликите между Hadoop и Teradata:

Основа за сравнение	Teradata	Hadoop
Паралелна обработка	Натовареността е разделена на цялата система и равномерно между процесорите в системата.	Натовареността е разделена между различните възли, по които присъстват съответните данни и всеки възел обработва задачата поотделно паралелно, което намалява общото време, необходимо за изпълнение на задачата.
Архитектура за споделяне - нищо	Задачата на Teradata, изпълнявана във виртуален процесор, не зависи от задачите в други виртуални процесори.	Изпълнението на задачи във всеки възел на Hadoop е независимо от задачите, изпълнявани върху други възли.
Силно мащабируем	Могат да се добавят още възли / дискове, но това ще увеличи разходите за лицензиране.	Може да се добави повече брой възли / дискове, както и когато се изисква за увеличаване на мощността на обработка и съхранение.
Автоматично разпределение на данни	В Teradata операцията на хеширане се извършва над първичния ключ на таблица, за да се разпределят данните равномерно върху дисковете.	В Hadoop данните се разпределят между възлите според пространството, налично в възлите за данни.
Множество копия на данни	да	да
Хардуер Толерантност на повреди	Ако задача не успее, тогава една и съща задача се задейства в различен процесор с различна реплика на данни.	Ако задача / възел се провали, тогава една и съща задача се задейства на различен възел, на който присъства репликата на данни.
Капиталови инвестиции	Огромно (лицензиране на софтуер + хардуер)	По-малко (стоков хардуер (по-евтин) и без лиценз).
Скорост на обработка	Сравнително по-бързо от Hadoop.	Сравнително по-бавно от Teradata.
Обработва вида на съхранението на данни	Може да съхранява структурирани, полуструктурирани, както и неструктурирани данни.	Може да съхранява структурирани, полуструктурирани, както и неструктурирани данни.
Трудност при обработката на неструктурирани и полуструктурирани данни	Сравнително трудно от Hadoop.	Сравнително по-лесно от Teradata.
Лесна разработка на код	Лесен за използване като SQL заявка трябва да бъде написан.	Малко трудно, тъй като кодирането трябва да се извършва на езици като Java / python и т.н. за писане на картограф и редуктори.

Заключение - Хадооп срещу Терадата

И така, тук вече можем да заключим дали трябва да отидем за Hadoop и Teradata въз основа на три основни фактора, т.е. инвестиционни разходи, време за изпълнение и вид на обработката на данните.

Ако по-малко инвестиционни разходи са основният фактор и потребителят може да направи компромиси с времето за изпълнение, тогава човек трябва да избере Hadoop над Teradata.

Ако бързото изпълнение е приоритет на потребителя и може да инвестира в лицензионната цена на Teradata, тогава трябва да отидете за Teradata.

Ако потребителят трябва да се справи с неструктурирани или полуструктурирани данни, тогава Hadoop е предпочитан, тъй като е сравнително лесно да се обработват неструктурирани и полуструктурирани данни поради разнообразни инструменти, налични за Hadoop.

Препоръчителен член

Това е ръководство за Hadoop срещу Teradata, тяхното значение, сравнение между главата, ключови разлики, таблица за сравнение и заключение. Можете също да разгледате следните статии, за да научите повече -