Hadoop vs Teradata -11 Bedste nyttige forskelle at lære

Forskelle mellem Hadoop og Teradata

Hadoop:

Hadoop er et open source Apache-projekt, der giver rammerne til at gemme, behandle og analysere den store datamængde. Hadoops kernekomponenter er Java-programmeringsmodellen til behandling af data og HDFS (Hadoop distribueret filsystem) til lagring af dataene på en distribueret måde. Dataene er opdelt i bunker og distribueres mellem de flere noder, der findes i den samme klynge.

Hadoop-klynge består af 1 ton (kan variere alt efter behov) antal knudepunkter for råvare (billigere) hardware, og opgaven udføres på den samme knude, som data er til stede, og hvis det antages, at dataene er fordelt på 10 forskellige noder end det samme job kører på alle 10 noder.

Hadoop arbejder ud fra princippet om, at hvis en node (computer) afslutter en opgave på 10 timer, skal 10 noder afslutte opgaven på en time.

Hadoop øger ikke behandlingen af opgaven snarere den distribuerer opgaven til flere noder, og alle noder fungerer parallelt for at udføre opgaven på meget mindre tid, når alle opgaver er afsluttet, samles dataene fra hver node og kombineres tilbage for at give produktion.

Som standard opretter Hadoop 3 replikker i HDFS af originale data på hver forskellige knude, og da den bruger råvarehardware, er hardwarefejl meget almindelig, og hvis nogle knudepunkter går ned, mens de behandler dataene, er der altid to andre noder med samme data til behandle det.

Teradata:

Teradata er et produkt af Teradata-firmaet og er et af det velkendte RDMS (Relational Database management system), der er bedst egnet til databaselagringsapplikation, der håndterer en meget enorm mængde data. Teradata består af tabeller som enhver anden traditionel database og kan spørges ved hjælp af forespørgsel sprog, der ligner traditionelle databaser.

Teradata har en patenteret software PDE (Parallel database extension), der er installeret på Teradata hardwarekomponent, denne PDE deler processorens system i flere virtuelle softwareprocessorer, hvor hver virtuel processor fungerer som en individuel processor og er i stand til at udføre alle opgaver uafhængigt. På lignende måde er harddiskskomponenten i Teradata også opdelt i flere virtuelle diske, der svarer til hver virtuel processor.

Hver gang data bliver spurgt, vil hver processor kun søge efter dataene i den tilsvarende virtuelle hukommelse, og alle virtuelle processorer fungerer parallelt med at søge i dataene i deres tilsvarende virtuelle hukommelse. Da processen udføres parallelt kaldes den for at have en Massively Parallel Processing (MPP) arkitektur. På grund af sin parallelle behandling er Teradata hurtigere med en stor margin sammenlignet med traditionelle databaser.

Sammenligning mellem hoved og hoved mellem Hadoop vs Teradata (Infographics)

Nedenfor er Top 11-sammenligningen mellem Hadoop vs Teradata

Vigtigste forskelle mellem Hadoop vs Teradata

Nedenfor er forskellene mellem Hadoop og Teradata:

Teknologisk forskel:
Hadoop er en Big datateknologi, der bruges til at lagre den meget store mængde data på en distribueret måde blandt knudepunkterne, hvorimod Teradata er Relational database warehouse implementeret i et enkelt RDBMS, der fungerer som et centeropbevaringssted.

Omkostningsfaktor:
Hadoop er en open source ramme, og der er ingen licensudgifter til det og er frit tilgængelig, også den hardware, der bruges i Hadoop Ecosystem, er råvaremateriale, så de samlede omkostninger til Hadoop økosystem er meget mindre, på den anden side har Teradata en licens omkostninger og hardware, der bruges, er også relativt dyre, hvilket gør Teradata dyrere end Hadoop.

Type data:
Hadoop kan lagre og behandle enhver type data ved hjælp af flere open source BigData-værktøjer, der er specielt designet til Hadoop-økosystem. Hadoop har en meget enorm vifte af værktøjer til at behandle struktur, semistrukturerede såvel som ustrukturerede data, mens Teradata hovedsageligt beskæftiger sig med de strukturerede tabelformatdata, den kan også gemme og behandle ustrukturerede og semistrukturerede data, men behandle ustrukturerede og semistrukturerede data er ikke så let, da dataene skal behandles ved hjælp af forespørgselssprog.

Flere sprog understøtter:
Hadoop understøtter flere programmeringssprogudførelser parallelt i Hadoop-økosystemet i modsætning til Teradata, der bruger et forespørgselssprog til at udføre operationerne over data.

Ydeevne:
Hadoop har sit eget datalagringsværktøj kaldet hive, der bruges til at forespørge de strukturerede data, der findes i flade filer i et distribueret filsystem, men er relativt langsommere end Teradata. Hive har heller ikke noget begreb om en primær nøgle, mens Teradata her får fordelen, da den understøtter primær nøgle, der også skubber ydelsen til forespørgseldata ved hjælp af Teradata.

Reaktionstid:
Teradata har lav latenstid og giver resultaterne hurtigere sammenlignet med Hadoop, og på grund af lav latens for Teradata bruges det, hvor tid er den vigtigste faktor.

Datasikkerhed:
Teradata er meget mere sikker sammenlignet med Hadoop.

skema:
Et veldefineret skema er påkrævet, før dataene indlæses i Teradata, mens der ikke er nogen sådan bekymring i Hadoop.

Sammenligningstabel mellem Hadoop vs Teradata

Nedenfor er lister over punkter, der beskriver forskellene mellem Hadoop og Teradata:

Grundlag for sammenligning	Teradata	Hadoop
Parallel behandling	Arbejdsbyrden er fordelt på tværs af systemet og jævnt mellem processorer i systemet.	Arbejdsbyrden er delt mellem de forskellige noder, som relevante data er til stede på, og hver knude behandler opgaven individuelt parallelt, hvilket reducerer den samlede tid, det tager at udføre opgaven.
Del-intet arkitektur	Teradata-opgaveudførelse i en virtuel processor er uafhængig af opgaverne i andre virtuelle processorer.	Opgaveudførelse på enhver knude på Hadoop er uafhængig af opgaver, der udføres på andre noder.
Meget skalerbar	Flere noder / diske kan tilføjes, men øger licensomkostningerne.	Flere antal noder / diske kan tilføjes efterhånden som det kræves for at øge behandlings- og lagerkraften.
Automatisk datadistribution	I Teradata udføres hashing-operationen over den primære nøgle i en tabel for at distribuere dataene jævnt over diskene.	I Hadoop distribueres dataene mellem knudepunkterne pr. Plads tilgængelig i dataknudepunkterne.
Flere kopier af data	Ja	Ja
Hardwarefejltolerance	Hvis et job mislykkes, udløses det samme job på en anden processor med en anden kopi af data.	Hvis et job / knude mislykkes, udløses det samme job på en anden knude, som kopien af data er til stede på.
Investeringskapital	Enorme (softwarelicensering + hardware)	Mindre (råvarehardware (billigere) og ingen licens).
Behandlingshastighed	Forholdsvis hurtigere end Hadoop.	Forholdsvis langsommere end Teradata.
Håndterer type datalagring	Kan gemme strukturerede, semistrukturerede såvel som ustrukturerede data.	Kan gemme strukturerede, semistrukturerede såvel som ustrukturerede data.
Sværhedsgrad ved behandling af ustrukturerede og semistrukturerede data	Forholdsvis vanskeligt end Hadoop.	Forholdsvis lettere end Teradata.
Brugervenlighed for kodeudvikling	Let at bruge som SQL-forespørgsel skal skrives.	Lidt vanskeligt, da kodning skal udføres på sprog som Java / python osv. Til at skrive kort og reducere.

Konklusion - Hadoop vs Teradata

Så her kan vi nu konkludere om man skal gå til Hadoop og Teradata baseret på tre hovedfaktorer, dvs. investeringsomkostninger, udførelsestid og type data, der beskæftiger sig med.

Hvis mindre investeringsomkostninger er den største faktor, og brugeren kan gå på kompromis med udførelsestiden, skal man vælge Hadoop frem for Teradata.

Hvis hurtig udførelse er en prioritet af brugeren og kan investere i licensudgifterne til Teradata, skal man gå til Teradata.

Hvis brugeren skal håndtere ustrukturerede eller semistrukturerede data, foretrækkes Hadoop, da det er relativt let at behandle ustrukturerede og semistrukturerede data på grund af en række forskellige værktøjer, der er tilgængelige for Hadoop.

Anbefalet artikel

Dette har været en guide til Hadoop vs Teradata, deres betydning, sammenligning mellem hoved og hoved, nøgleforskelle, sammenligningstabel og konklusion. Du kan også se på de følgende artikler for at lære mere -