Hadoop vs Teradata -11 Beste nyttige forskjeller å lære

Forskjeller mellom Hadoop og Teradata

Hadoop:

Hadoop er et åpen kildekode-Apache-prosjekt som gir rammer for å lagre, behandle og analysere det store volumet av data. Hadoops kjernekomponenter er Java-programmeringsmodellen for å behandle data og HDFS (Hadoop distribuert filsystem) for lagring av dataene på en distribuert måte. Dataene er delt inn i biter og er fordelt på flere noder som er til stede i samme klynge.

Hadoop-klyngen består av 1 tonn (kan variere i henhold til kravet) antall noder for råvare (rimeligere) maskinvare, og oppgaven utføres på den samme noden som dataene er til stede på, og hvis vi antar at dataene er distribuert på 10 forskjellige noder enn den samme jobben kjøres på alle 10 nodene.

Hadoop jobber med prinsippet om at hvis en node (datamaskin) skal fullføre en oppgave på 10 timer, skal 10 noder fullføre oppgaven på en time.

Hadoop øker ikke behandlingen av oppgaven, den distribuerer oppgaven til flere noder, og alle noder fungerer parallelt for å fullføre oppgaven på mye mindre tid, når alle jobbene er fullført, blir dataene fra hver node samlet inn og kombinert tilbake for å gi produksjon.

Som standard oppretter Hadoop 3 replikker i HDFS av originaldata på hver forskjellige node, og siden den bruker varemaskinvare, er maskinvarefeil veldig vanlig, og hvis noen noder går ned under behandlingen av dataene, er det alltid to andre noder til stede med samme data til behandle det.

Teradata:

Teradata er et produkt av Teradata-selskapet og er et av de kjente RDMS (Relational Database management system) som er best egnet for databaselagringsapplikasjoner som håndterer en veldig stor mengde data. Teradata består av tabeller som alle andre tradisjonelle databaser og kan spørres ved hjelp av spørrespråk som ligner tradisjonelle databaser.

Teradata har en patentert programvare PDE (Parallel database extension) som er installert på Teradata maskinvarekomponent, denne PDE deler prosessoren til et system i flere virtuelle programvareprosessorer der hver virtuelle prosessor fungerer som en individuell prosessor og er i stand til å utføre alle oppgaver uavhengig. På lignende måte er maskinvarediskomponenten til Teradata også delt inn i flere virtuelle disker som tilsvarer hver virtuell prosessor.

Når det spørres om data, vil hver prosessor bare se etter dataene i det tilsvarende virtuelle minnet, og alle virtuelle prosessorer vil fungere parallelt for å søke i dataene i det tilsvarende virtuelle minnet. Siden prosessen utføres parallelt kalles den for å ha massivt parallell prosessering (MPP) -arkitektur. På grunn av sin parallelle behandling er Teradata raskere med stor margin sammenlignet med tradisjonelle databaser.

Sammenligning fra topp til hodet mellom Hadoop vs Teradata (Infographics)

Nedenfor er Topp 11-sammenligningen mellom Hadoop vs Teradata

Viktige forskjeller mellom Hadoop vs Teradata

Nedenfor er forskjellene mellom Hadoop og Teradata:

Teknologiforskjell:
Hadoop er en Big datateknologi, som brukes til å lagre den veldig store datamengden på en distribuert måte blant nodene, mens Teradata er Relational database warehouse implementert i enkelt RDBMS som fungerer som et senterlager.

Kostnadsfaktor:
Hadoop er et open source-rammeverk og det er ingen lisensieringskostnader for det og er fritt tilgjengelig. Også maskinvaren som brukes i Hadoop Ecosystem er varemaskinvare, så de totale kostnadene for Hadoop-økosystemet er veldig mindre, på den annen side har Teradata en lisensiering kostnad og maskinvare som er brukt er også relativt dyrt, noe som gjør Teradata dyrere enn Hadoop.

Type data:
Hadoop kan lagre og behandle alle typer data ved å bruke flere åpen kildekode BigData-verktøy som er spesielt designet for Hadoop økosystem. Hadoop har et veldig stort utvalg av verktøy for å behandle struktur, semistrukturerte så vel som ustrukturerte data, mens Teradata hovedsakelig omhandler strukturerte tabellformatdata, den kan også lagre og behandle ustrukturerte og semistrukturerte data, men behandle ustrukturerte og semistrukturerte data er ikke så lett, da dataene må behandles ved hjelp av spørrespråk.

Flere språk støtter:
Hadoop støtter flere programmeringsspråkutførelser parallelt i Hadoop-økosystemet i motsetning til Teradata, som bruker et spørrespråk for å utføre operasjonene over data.

Opptreden:
Hadoop har et eget datalagerverktøy kalt hive som brukes til å spørre om de strukturerte dataene som er til stede i flate filer i et distribuert filsystem, men er relativt tregere enn Teradata. Hive har heller ikke noe begrep om en primærnøkkel mens Teradata her får fordelen da den støtter primærnøkkel som også skyver ytelsen til spørringsdata ved hjelp av Teradata.

Ventetid:
Teradata har lav latens og gir resultatene raskere sammenlignet med Hadoop, og på grunn av lav latens for Teradata, brukes den der tiden er den viktigste faktor for kravet.

Datasikkerhet:
Teradata er mye sikrere sammenlignet med Hadoop.

skjema:
Et godt definert skjema er nødvendig før du laster inn dataene i Teradata, mens det ikke er noen slik bekymring i Hadoop.

Sammenligningstabell mellom Hadoop vs Teradata

Nedenfor er listen over punkter, som beskriver forskjellene mellom Hadoop og Teradata:

Grunnlag for sammenligning	Teradata	Hadoop
Parallell behandling	Arbeidsmengde er delt på tvers av systemet og jevnt mellom prosessorene i systemet.	Arbeidsmengde er delt mellom de forskjellige nodene som relevante data er til stede på, og hver node behandler oppgaven individuelt parallelt, noe som reduserer den totale tiden det tar å fullføre oppgaven.
Del-ingenting Arkitektur	Teradata oppgaveutførelse i en virtuell prosessor er uavhengig av oppgavene i andre virtuelle prosessorer.	Oppgaveutførelse på hvilken som helst node av Hadoop er uavhengig av oppgaver som utføres på andre noder.
Meget skalerbar	Flere noder / disker kan legges til, men vil øke lisenskostnaden.	Flere antall noder / disker kan legges etter behov for å øke prosesserings- og lagringskraften.
Automatisk datadistribusjon	I Teradata utføres hashing-operasjonen over den primære nøkkelen til en tabell for å fordele dataene jevnt over diskene.	I Hadoop blir dataene distribuert mellom nodene i henhold til det tilgjengelige området i dataknodene.
Flere kopier av data	Ja	Ja
Maskinvarefeil toleranse	Hvis en jobb mislykkes, blir den samme jobben utløst på en annen prosessor med en annen kopi av data.	Hvis en jobb / node mislykkes, blir den samme jobben utløst på en annen nod som kopien av data er til stede på.
Kapitalinvestering	Enorme (Programvarelisensiering + maskinvare)	Mindre (Varemaskinvare (billigere) og ingen lisens).
Behandlingshastighet	Forholdsvis raskere enn Hadoop.	Forholdsvis langsommere enn Teradata.
Håndterer type datalagring	Kan lagre strukturerte, semistrukturerte så vel som ustrukturerte data.	Kan lagre strukturerte, semistrukturerte så vel som ustrukturerte data.
Vanskeligheter med å behandle ustrukturerte og semistrukturerte data	Relativt vanskelig enn Hadoop.	Forholdsvis enklere enn Teradata.
Enkel kodeutvikling	Enkel å bruke som SQL-spørring må skrives.	Litt vanskelig da koding må gjøres på språk som Java / python osv. For å skrive kartleggere og reduksjonsmaskiner.

Konklusjon - Hadoop vs Teradata

Så her nå kan vi konkludere med om man bør gå for Hadoop og Teradata basert på tre hovedfaktorer, det vil si investeringskostnader, utførelsestid og type data som omhandler.

Hvis mindre investeringskostnad er hovedfaktoren og brukeren kan gå på akkord med utførelsestid, må man velge Hadoop fremfor Teradata.

Hvis rask utførelse er en prioritering av brukeren og kan investere i lisensieringskostnaden for Teradata, må man gå for Teradata.

Hvis brukeren må håndtere ustrukturerte eller semistrukturerte data, foretrekkes Hadoop da det er relativt enkelt å behandle ustrukturerte og semistrukturerte data på grunn av en rekke verktøy tilgjengelig for Hadoop.

Anbefalt artikkel

Dette har vært en guide til Hadoop vs Teradata, deres betydning, sammenligning mellom hodet og hodet, viktige forskjeller, sammenligningstabellen og konklusjonen. Du kan også se på følgende artikler for å lære mer -