Различия между Hadoop и Teradata
Hadoop:
Hadoop - это проект Apache с открытым исходным кодом, который предоставляет среду для хранения, обработки и анализа большого объема данных. Основными компонентами Hadoop являются модель программирования Java для обработки данных и HDFS (распределенная файловая система Hadoop) для распределенного хранения данных. Данные делятся на куски и распределяются между несколькими узлами, присутствующими в одном кластере.
Кластер Hadoop состоит из 1 тонны (может варьироваться в зависимости от требований) количества узлов аппаратного (менее дорогого) оборудования, и задача выполняется на том же узле, на котором имеются данные, и, если предположить, что данные распределены на 10 разных узлах, чем одно и то же задание будет выполняться на всех 10 узлах.
Hadoop работает по принципу: если один узел (компьютер) завершит задачу за 10 часов, то 10 узлов должны выполнить задачу за один час.
Hadoop не увеличивает обработку задачи, а распределяет задачу по нескольким узлам, и все узлы работают параллельно, чтобы завершить задачу за гораздо меньшее время, после того как все задания завершены, данные с каждого узла собираются и объединяются, чтобы дать выход.
По умолчанию Hadoop создает 3 реплики в HDFS исходных данных на каждом отдельном узле, и поскольку он использует обычное аппаратное обеспечение, аппаратный сбой очень распространен, и если какой-либо узел выходит из строя во время обработки данных, всегда есть два других узла с одинаковыми данными для обработайте это.
Teradata:
Teradata является продуктом компании Teradata и является одной из хорошо известных RDMS (система управления реляционными базами данных), которая лучше всего подходит для приложений хранилища баз данных, работающих с очень большим объемом данных. Teradata состоит из таблиц, как и любая другая традиционная база данных, и может запрашиваться с использованием языка запросов, аналогичного традиционным базам данных.
Teradata имеет запатентованное программное обеспечение PDE (расширение параллельной базы данных), которое установлено на аппаратном компоненте Teradata. Этот PDE делит процессор системы на несколько виртуальных программных процессоров, где каждый виртуальный процессор действует как отдельный процессор и способен выполнять все задачи независимо. Аналогичным образом компонент аппаратного диска Teradata также разделяется на несколько виртуальных дисков, соответствующих каждому виртуальному процессору.
Теперь каждый раз, когда запрашиваются данные, каждый процессор будет искать данные только в своей соответствующей виртуальной памяти, и все виртуальные процессоры будут работать параллельно для поиска данных в своей соответствующей виртуальной памяти. Поскольку процесс выполняется параллельно, он называется обладающим архитектурой Massively Parallel Processing (MPP). Благодаря параллельной обработке Teradata работает быстрее с большим запасом по сравнению с традиционными базами данных.
Сравнение лицом к лицу между Hadoop и Teradata (инфографика)
Ниже приведено 11 лучших сравнений между Hadoop и Teradata.
Ключевые различия между Hadoop и Teradata
Ниже приведены различия между Hadoop и Teradata:
Разница в технологиях:
Hadoop - это технология больших данных, которая используется для распределенного хранения очень большого объема данных между узлами, тогда как Teradata - это хранилище реляционных баз данных, реализованное в единой СУБД, которая действует как центральное хранилище.
Фактор стоимости:
Hadoop является платформой с открытым исходным кодом, и для нее не требуется никаких затрат на лицензирование, и она свободно доступна, также аппаратное обеспечение, используемое в экосистеме Hadoop, является стандартным оборудованием, поэтому общая стоимость экосистемы Hadoop намного меньше, с другой стороны, у Teradata есть лицензия. стоимость и используемое оборудование также сравнительно дороги, что делает Teradata дороже, чем Hadoop.
Тип данных:
Hadoop может хранить и обрабатывать данные любого типа, используя несколько инструментов BigData с открытым исходным кодом, специально разработанных для экосистемы Hadoop. В Hadoop имеется огромное множество инструментов для обработки структурных, полуструктурированных и неструктурированных данных, в то время как Teradata в основном работает со структурированными данными в табличном формате, а также может хранить и обрабатывать неструктурированные и полуструктурированные данные, но обрабатывать неструктурированные и полуструктурированные. данные не так просты, так как данные должны быть обработаны с использованием языка запросов.
Поддержка нескольких языков:
Hadoop поддерживает несколько параллельных исполнений на языке программирования в экосистеме Hadoop, в отличие от Teradata, которая использует язык запросов для выполнения операций над данными.
Производительность:
Hadoop имеет свой собственный инструмент хранилища данных, называемый hive, который используется для запроса структурированных данных, присутствующих в плоских файлах в распределенной файловой системе, но сравнительно медленнее, чем Teradata. Hive также не имеет понятия первичного ключа, в то время как Teradata здесь получает преимущество, поскольку поддерживает первичный ключ, который также повышает производительность запроса данных с использованием Teradata.
Задержка:
Teradata имеет низкую задержку и обеспечивает результаты быстрее по сравнению с Hadoop, а благодаря низкой задержке Teradata она используется там, где время является основным фактором потребности.
Безопасность данных:
Teradata намного более безопасна по сравнению с Hadoop.
Схема:
Перед загрузкой данных в Teradata требуется четко определенная схема, тогда как в Hadoop такой проблемы нет.
Сравнительная таблица между Hadoop и Teradata
Ниже приведены списки точек, описывающих различия между Hadoop и Teradata:
| Основа сравнения | Teradata | Hadoop |
| Параллельная обработка | Рабочая нагрузка распределяется по системе и равномерно между процессорами в системе. | Рабочая нагрузка распределяется между различными узлами, на которых имеются соответствующие данные, и каждый узел обрабатывает задачу по отдельности параллельно, что сокращает общее время, необходимое для выполнения задачи. |
| Архитектура без участия | Задача Teradata, выполняемая в виртуальном процессоре, не зависит от задач других виртуальных процессоров. | Выполнение задач на любом узле Hadoop не зависит от задач, выполняемых на других узлах. |
| Высоко масштабируемый | Можно добавить больше узлов / дисков, но это увеличит стоимость лицензирования. | Можно добавлять большее количество узлов / дисков по мере необходимости для увеличения мощности обработки и хранения. |
| Автоматическое распределение данных | В Teradata операция хеширования выполняется над первичным ключом таблицы для равномерного распределения данных по дискам. | В Hadoop данные распределяются между узлами в соответствии с пространством, доступным в узлах данных. |
| Несколько копий данных | да | да |
| Отказоустойчивость оборудования | Если задание не выполняется, то это же задание запускается на другом процессоре с другой репликой данных. | Если задание / узел дает сбой, то такое же задание запускается на другом узле, на котором присутствует реплика данных. |
| Капитальные вложения | Огромный (Лицензирование программного обеспечения + оборудование) | Меньше (товарное оборудование (менее дорогое) и без лицензии). |
| Скорость обработки | Сравнительно быстрее, чем Hadoop. | Сравнительно медленнее, чем Терадата. |
| Обрабатывает тип хранения данных | Может хранить структурированные, полуструктурированные и неструктурированные данные. | Может хранить структурированные, полуструктурированные и неструктурированные данные. |
| Трудность в обработке неструктурированных и полуструктурированных данных | Сравнительно сложнее, чем Hadoop. | Сравнительно проще, чем Терадата. |
| Простота разработки кода | Простой в использовании, так как SQL-запрос должен быть написан. | Немного сложно, так как кодирование должно выполняться на таких языках, как Java / python и т. Д. Для написания карт и редукторов. |
Вывод - Hadoop против Teradata
Итак, здесь и сейчас мы можем сделать вывод о том, следует ли выбирать Hadoop и Teradata, основываясь на трех основных факторах: стоимости инвестиций, времени исполнения и типе данных, с которыми приходится иметь дело.
Если основными факторами являются меньшие инвестиционные затраты и пользователь может пойти на компромисс со временем выполнения, то нужно выбрать Hadoop вместо Teradata.
Если быстрое выполнение является приоритетом пользователя и может инвестировать в стоимость лицензирования Teradata, тогда нужно перейти к Teradata.
Если пользователю приходится иметь дело с неструктурированными или полуструктурированными данными, то предпочтительнее использовать Hadoop, поскольку сравнительно легко обрабатывать неструктурированные и полуструктурированные данные благодаря множеству инструментов, доступных для Hadoop.
Рекомендуемая статья
Это было руководство по Hadoop vs Teradata, их значению, сравнению «голова к голове», ключевым различиям, сравнительной таблице и заключению. Вы также можете посмотреть следующие статьи, чтобы узнать больше -
- Узнайте 6 лучших сравнений между Hadoop и SQL
- Узнайте 10 полезных отличий Hadoop от Redshift
- Apache Hadoop против Apache Spark | Лучшие 10 полезных сравнений, чтобы знать
- Hadoop vs Spark: в чем различия
- Laravel vs Codeigniter: каковы преимущества