Hadoop vs Teradata -11 Найкращі корисні відмінності для вивчення

Відмінності між Hadoop і Teradata

Hadoop:

Hadoop - проект Apache з відкритим кодом, який забезпечує основу для зберігання, обробки та аналізу великого обсягу даних. Основними компонентами Hadoop є модель програмування Java для обробки даних та HDFS (розподілена файлова система Hadoop) для зберігання даних в розподіленому вигляді. Дані поділяються на шматки і розподіляються між декількома вузлами, присутніми в одному кластері.

Кластер Hadoop складається з 1 тонни (може змінюватись відповідно до вимоги) кількості вузлів товарного (менш дорогого) обладнання та завдання виконується на тому самому вузлі, на якому є дані, і якщо припустимо, дані розподіляються на 10 різних вузлах, ніж однакова робота буде виконуватися на всіх 10 вузлах.

Hadoop працює за принципом, що якщо один вузол (комп'ютер) виконає завдання за 10 годин, то 10 вузлів повинні виконати завдання за одну годину.

Hadoop не збільшує обробку завдання, скоріше розподіляє завдання на кілька вузлів, і всі вузли працюють паралельно, щоб виконати завдання за набагато менший час, як тільки всі завдання виконані, дані з кожного вузла збираються та об'єднуються назад, щоб дати вихід.

За замовчуванням Hadoop створює 3 репліки в HDFS вихідних даних на кожному різному вузлі, і оскільки він використовує товарне обладнання, помилка апаратних засобів є дуже частою справою, і якщо якийсь вузол виходить з ладу під час обробки даних, то завжди є два інші вузли, присутні з тими ж даними обробляти його.

Терадата:

Teradata є продуктом компанії Teradata і є однією з добре відомих RDMS (система управління реляційними базами даних), найкраще підходить для додатків для зберігання баз даних, що займаються дуже величезною кількістю даних. Teradata складається з таблиць, як і будь-яка інша традиційна база даних, і їх можна запитувати, використовуючи мову запитів, подібну до традиційних баз даних.

Teradata має запатентоване програмне забезпечення PDE (паралельне розширення бази даних), встановлене на апаратному компоненті Teradata, цей PDE розділяє процесор системи на кілька процесорів віртуального програмного забезпечення, де кожен віртуальний процесор діє як окремий процесор і здатний виконувати всі завдання незалежно. Аналогічним чином компонент апаратного диска Teradata також поділяється на кілька віртуальних дисків, що відповідають кожному віртуальному процесору.

Тепер, коли запитуються дані, кожен процесор шукатиме дані лише у відповідній віртуальній пам'яті, і всі віртуальні процесори будуть паралельно працювати над даними у відповідній віртуальній пам'яті. Оскільки процес здійснюється паралельно, він називається архітектурою масивної паралельної обробки (MPP). Завдяки його паралельній обробці, Терадата швидше з великим запасом порівняно з традиційними базами даних.

Порівняння «Хаджоп проти» між Терадатою (Інфографіка)

Нижче представлено найкращі порівняння між 11 Hadoop проти Teradata

Ключові відмінності між Hadoop проти Teradata

Нижче наведено відмінності між Hadoop і Teradata:

Різниця в технології:
Hadoop - це технологія великих даних, яка використовується для зберігання дуже великої кількості даних розподіленим чином між вузлами, тоді як Teradata - це реляційний склад бази даних, реалізований в єдиному RDBMS, який виступає в якості центрального сховища.

Коефіцієнт витрат:
Hadoop - це програма з відкритим кодом, і для неї немає ліцензійних витрат, і вона є у вільному доступі. Також обладнання, яке використовується в екосистемі Hadoop, є товарним обладнанням, тому загальна вартість екосистеми Hadoop дуже менша, з іншого боку, Teradata має ліцензування вартість та обладнання, що використовується, також порівняно дорогі, що робить Терадату дорожчою, ніж Hadoop.

Тип даних:
Hadoop може зберігати та обробляти будь-який тип даних за допомогою декількох інструментів BigData з відкритим кодом, спеціально розроблених для екосистеми Hadoop. Hadoop має дуже велику кількість інструментів для обробки структури, напівструктурованих, а також неструктурованих даних, тоді як Teradata переважно займається структурованими табличними табличними форматами, він також може зберігати та обробляти неструктуровані та напівструктуровані дані, але обробляти неструктуровані та напівструктуровані дані. Дані не так просто, оскільки дані повинні бути оброблені за допомогою мови запитів.

Підтримка декількох мов:
Hadoop підтримує декілька виконання мов програмування паралельно в екосистемі Hadoop на відміну від Teradata, яка використовує мову запитів для виконання операцій над даними.

Продуктивність:
Hadoop має власний інструмент зберігання даних під назвою вулик, який використовується для запиту структурованих даних, присутніх у плоских файлах розподіленої файлової системи, але порівняно повільніше, ніж Teradata. Hive також не має жодного поняття первинного ключа, тоді як Teradata тут отримує перевагу, оскільки він підтримує первинний ключ, який також підштовхує продуктивність запитів даних за допомогою Teradata.

Затримка:
Терадата має низьку затримку і забезпечує результати швидше порівняно з Hadoop, а через низьку затримку Терадати вона використовується там, де час є основним фактором потреби.

Безпека даних:
Терадата набагато безпечніше порівняно з Hadoop.

Схема:
Перед завантаженням даних у Teradata потрібна чітко визначена схема, тоді як у Hadoop такого не виникає.

Порівняльна таблиця між Hadoop проти Teradata

Нижче наведено списки пунктів, опишіть відмінності між Hadoop і Teradata:

Основи порівняння	Терадата	Hadoop
Паралельна обробка	Навантаження на роботу розподіляється по всій системі та рівномірно між процесорами в системі.	Навантаження на роботу поділяється між різними вузлами, про які є відповідні дані, і кожен вузол обробляє завдання окремо паралельно, що зменшує загальний час, необхідний для виконання завдання.
Архітектура без паїв	Завдання Teradata, яке виконується у віртуальному процесорі, не залежить від завдань інших віртуальних процесорів.	Виконання завдань на будь-якому вузлі Hadoop не залежить від завдань, що виконуються на інших вузлах.
Високо масштабований	Можна додати більше вузлів / дисків, але це збільшить вартість ліцензування.	Більше число вузлів / дисків можна додати як і коли потрібно для збільшення потужності обробки та зберігання.
Автоматичний розподіл даних	У Teradata операція хешування виконується над первинним ключем таблиці для рівномірного розподілу даних по дисках.	У Hadoop дані розподіляються між вузлами відповідно до місця, доступного у вузлах даних.
Кілька копій даних	Так	Так
Апаратна відмовність	Якщо завдання виходить з ладу, те саме завдання запускається на іншому процесорі з різною репліками даних.	Якщо завдання / вузол не виходить, то те саме завдання запускається на іншому вузлі, на якому присутня репліка даних.
Капіталовкладення	Величезне (ліцензування програмного забезпечення + обладнання)	Менше (товарне обладнання (менш дороге) та без ліцензії).
Швидкість обробки	Порівняно швидше, ніж Hadoop.	Порівняно повільніше, ніж Терадата.
Обробляє тип зберігання даних	Може зберігати структуровані, напівструктуровані, а також неструктуровані дані.	Може зберігати структуровані, напівструктуровані, а також неструктуровані дані.
Складність в обробці неструктурованих і напівструктурованих даних	Порівняно складний, ніж Hadoop.	Порівняно простіше, ніж Терадата.
Простота розробки коду	Простий у використанні як запит SQL потрібно писати.	Трохи складно, оскільки кодування потрібно виконувати на таких мовах, як Java / python тощо для написання картографа та редукторів.

Висновок - Хадоп проти Терадата

Отже, тут ми можемо зробити висновок про те, чи варто їхати до Hadoop та Teradata на основі трьох основних факторів, тобто інвестиційних витрат, часу виконання та типу даних, що стосуються.

Якщо менша вартість інвестицій є основним фактором, і користувач може піти на компроміс із часом виконання, тоді потрібно вибрати Hadoop над Teradata.

Якщо швидке виконання є пріоритетним для користувача і може інвестувати кошти в ліцензійну вартість Teradata, тоді потрібно звернутися до Teradata.

Якщо користувачеві доводиться мати справу з неструктурованими або напівструктурованими даними, тоді Hadoop є кращим, оскільки обробляти неструктуровані та напівструктуровані дані порівняно просто завдяки різноманітним інструментам, доступним для Hadoop.