Hadoop vs Teradata -11 Parimad kasulikud erinevused õppimiseks

Erinevused Hadoopi ja Teradata vahel

Hadoop:

Hadoop on avatud lähtekoodiga Apache-projekt, mis loob raamistiku suure hulga andmete salvestamiseks, töötlemiseks ja analüüsimiseks. Hadoopi põhikomponendid on Java programmeerimismudel andmete töötlemiseks ja HDFS (Hadoopi hajutatud failisüsteem) andmete hajutatud viisil hoidmiseks. Andmed jaotatakse tükkideks ja jaotatakse samas klastris asuvate mitmete sõlmede vahel.

Hadoopi klaster koosneb ühest tonnist (vastavalt nõudele võib varieeruda) riistvara (odavam) sõlmede arvust ja ülesanne viiakse läbi samal sõlmel, kus andmed asuvad, ja kui oletame, et andmed on jaotatud 10 erineval sõlmel, kui sama töö töötab kõigil 10 sõlmel.

Hadoop töötab põhimõttel, et kui üks sõlm (arvuti) täidab ülesande 10 tunniga, peaks 10 sõlme täitma ülesande ühe tunniga.

Hadoop ei suurenda ülesande töötlemist, pigem jaotab see ülesande mitmele sõlmele ja kõik sõlmed töötavad paralleelselt, et täita ülesanne palju lühema aja jooksul, kui kõik tööd on lõpule viidud, kogutakse ja ühendatakse iga sõlme andmed, et saada väljund.

Vaikimisi loob Hadoop iga erineva sõlme kohta HDFS-is 3 koopiat ja kuna see kasutab kauba riistvara, on riistvara rike väga levinud ja kui mõni sõlm andmete töötlemise ajal kaob, on alati kaks muud sama andmetega sõlme. töötle seda.

Teradata:

Teradata on ettevõtte Teradata toode ja see on üks hästi tuntud RDMS-i (relatsiooniandmebaasi haldussüsteem), mis sobib kõige paremini andmebaaside ladustamisrakenduste jaoks, mis käsitlevad väga suurt hulka andmeid. Nagu ka kõik muud traditsioonilised andmebaasid, koosneb Teradata tabelitest ja päringuid saab teha traditsiooniliste andmebaasidega sarnase päringikeele abil.

Teradata omab patenteeritud tarkvara PDE (Parallel andmebaasi laiend), mis on installitud Teradata riistvarakomponendile. See PDE jagab süsteemi protsessori mitmeks virtuaalseks tarkvara protsessoriks, kus iga virtuaalne protsessor toimib individuaalse protsessorina ja on võimeline kõiki ülesandeid iseseisvalt täitma. Sarnasel viisil jagatakse Teradata riistvaraketta komponent ka mitmeks virtuaalseks kettaks, mis vastavad igale virtuaalsele protsessorile.

Nüüd, kui andmeid küsitakse, otsib iga protsessor andmeid ainult oma vastavast virtuaalmälust ja kõik virtuaalsed protsessorid töötavad paralleelselt andmete otsimisega oma vastavast virtuaalmälust. Kuna protsess viiakse läbi paralleelselt, nimetatakse seda massiliselt paralleelse töötlemise (MPP) arhitektuuriks. Tänu paralleelsele töötlemisele on Teradata traditsiooniliste andmebaasidega võrreldes suure varuga kiirem.

Võrdlus Hadoopi ja Teradata vahel (infograafika)

Allpool on Hadoopi ja Teradata võrdlus 11 parimat

Peamised erinevused Hadoopi ja Teradata vahel

Allpool on toodud erinevused Hadoopi ja Teradata vahel:

Tehnoloogia erinevus:
Hadoop on suur andmesidetehnoloogia, mida kasutatakse väga suure hulga andmete säilitamiseks sõlmede vahel hajutatud viisil, samas kui Teradata on Relatsioonandmebaasi ladu, mida rakendatakse ühes RDBMS-is ja mis toimib keskhoidlana.

Kulufaktor:
Hadoop on avatud lähtekoodiga raamistik ja selle jaoks pole litsentsimiskulusid ning see on vabalt saadaval ka Hadoopi ökosüsteemis kasutatav riistvara on tarbevara riistvara, seega on Hadoopi ökosüsteemi kogumaksumus väga väiksem, teisalt on Teradatal litsentsimine kulud ja kasutatud riistvara on samuti suhteliselt kallid, mis teeb Teradata kallimaks kui Hadoop.

Andmete tüüp:
Hadoop saab salvestada ja töödelda mis tahes tüüpi andmeid, kasutades mitut avatud lähtekoodiga BigData tööriista, mis on spetsiaalselt loodud Hadoopi ökosüsteemi jaoks. Hadoopil on väga suur valik tööriistu nii struktureeritud, poolstruktureeritud kui ka struktureerimata andmete töötlemiseks, samas kui Teradata tegeleb peamiselt struktureeritud tabeli vormingus andmetega, samuti saab see salvestada ja töödelda struktureerimata ja poolstruktureeritud andmeid, kuid töödelda struktureerimata ja poolstruktureeritud andmeid andmed pole nii lihtsad, kuna andmeid tuleb töödelda päringkeelt kasutades.

Mitu keelt toetab:
Hadoop toetab Hadoopi ökosüsteemis paralleelselt mitut programmeerimiskeele hukkamist erinevalt Teradatast, mis kasutab päringkeelt andmetega seotud toimingute tegemiseks.

Etendus:
Hadoopil on oma andmelaondusriist nimega taru, mida kasutatakse päringus hajutatud failisüsteemis lamedate failide korral, kuid mis on Teradataga võrreldes suhteliselt aeglasem. Tarul ei ole ka primaarvõtme kontseptsiooni, samas kui siin saab eelise Teradata, kuna see toetab primaarvõtit, mis tõukab ka Teradata abil andmete päringuid.

Latentsus:
Teradata on väikese latentsusajaga ja annab tulemusi kiiremini, võrreldes Hadoopiga. Teradata madala latentsuse tõttu kasutatakse seda seal, kus aeg on peamine nõudetegur.

Andmete turvalisus:
Teradata on Hadoopiga võrreldes palju turvalisem.

Skeem:
Enne andmete laadimist Teradatasse on vaja täpselt määratletud skeemi, samas kui Hadoopis sellist muret pole.

Hadoopi ja Teradata võrdlustabel

Allpool on punktide loendid, kirjeldage erinevusi Hadoopi ja Teradata vahel:

Võrdluse alused	Teradata	Hadoop
Paralleelne töötlemine	Töökoormus jaguneb kogu süsteemi vahel ja ühtlaselt süsteemi protsessorite vahel.	Töökoormus jaotatakse erinevate sõlmede vahel, millel on olulised andmed, ja iga sõlm töötleb ülesannet paralleelselt, mis vähendab ülesande täitmiseks kuluvat aega.
Arhitektuur ei jaga midagi	Teradata ülesannete täitmine virtuaalses protsessoris on sõltumatu teiste virtuaalsete protsessorite ülesannetest.	Ülesande täitmine Hadoopi suvalisel sõlmel on sõltumatu teiste sõlmede täitmise ülesannetest.
Väga skaleeritav	Lisada saab rohkem sõlme / kettaid, kuid see suurendab litsentsimiskulusid.	Töötlemis- ja salvestusvõimsuse suurendamiseks saab vajaduse korral lisada rohkem sõlme / kettaid.
Automaatne andmete levitamine	Teradatas tehakse räsimistoiming tabeli primaarvõtme kohal, et andmed jaotuksid ühtlaselt kettale.	Hadoopis jaotatakse andmed sõlmede vahel vastavalt andmetesõlmedes saadaolevale ruumile.
Andmete mitu koopiat	Jah	Jah
Riistvara rikete taluvus	Kui töö ebaõnnestub, käivitatakse sama töö erineval protsessoril, millel on erinev andmete koopia.	Kui töö / sõlm ebaõnnestub, käivitatakse sama töö teises sõlmes, kus andmete koopia asub.
Kapitaliinvesteering	Hiiglaslik (tarkvara litsentsimine + riistvara)	Vähem (kauba riistvara (odavam) ja ilma litsentsita).
Töötlemise kiirus	Võrdlemisi kiiremini kui Hadoop.	Võrdlemisi aeglasem kui Teradata.
Käsitseb andmesalvestuse tüüpi	Saab säilitada nii struktureeritud, poolstruktureeritud kui ka struktureerimata andmeid.	Saab säilitada nii struktureeritud, poolstruktureeritud kui ka struktureerimata andmeid.
Struktureerimata ja poolstruktureeritud andmete töötlemise raskused	Võrdlemisi raske kui Hadoop.	Võrdlemisi lihtsam kui Teradata.
Koodiarenduse lihtsus	Lihtne kasutada, kuna SQL päring tuleb kirjutada.	Natuke keeruline, kuna kaardistaja ja reduktorite kirjutamiseks tuleb kodeerimine teha sellistes keeltes nagu Java / python jne.

Järeldus - Hadoop vs Teradata

Niisiis, siin saab nüüd järeldada, kas tuleks valida Hadoop ja Teradata, tuginedes kolmele peamisele tegurile, st investeerimiskuludele, täitmisajale ja käsitletavate andmete tüübile.

Kui peamine tegur on väiksem investeerimiskulu ja kasutaja saab täitmisajaga ohtu seada, tuleb Teradata asemel valida Hadoop.

Kui kiire täitmine on kasutaja prioriteet ja see võib investeerida Teradata litsentsimiskuludesse, siis tuleb Teradata kasutada.

Kui kasutaja peab tegelema struktureerimata või poolstruktureeritud andmetega, eelistatakse Hadoopi, kuna Hadoopi jaoks saadaval olevate mitmesuguste tööriistade tõttu on struktureerimata ja poolstruktureeritud andmeid suhteliselt lihtne töödelda.

Soovitatav artikkel

See on olnud juhend Hadoop vs Teradata, nende tähenduse, pea võrdluse kohta, peamised erinevused, võrdlustabel ja järeldus. Lisateabe saamiseks võite vaadata ka järgmisi artikleid -