Különbségek a Hadoop és a Teradata között
Hadoop:
A Hadoop egy nyílt forráskódú Apache projekt, amely keretet biztosít a nagy mennyiségű adat tárolásához, feldolgozásához és elemzéséhez. A Hadoop alapvető elemei a Java programozási modell az adatok feldolgozásához és a HDFS (Hadoop elosztott fájlrendszer) az adatok elosztott tárolására. Az adatokat darabonként osztják és ugyanazon klaszterben lévő több csomópont között oszlanak el.
A Hadoop klaszter 1 tonnából áll (az igény szerint változhat) az árucikk (olcsóbb) hardver csomópontjaiból, és a feladatot ugyanazon a csomóponton hajtják végre, amelyen vannak az adatok, és ha feltételezzük, hogy az adatok 10 különböző csomóponton vannak elosztva, mint ugyanaz a munka fut mind a 10 csomóponton.
A Hadoop azon az elven működik, hogy ha egy csomópont (számítógép) 10 órán belül elvégzi a feladatot, akkor 10 csomópontnak kell elvégeznie a feladatot egy órán belül.
A Hadoop nem növeli a feladat feldolgozását, hanem elosztja a feladatot több csomópontra, és az összes csomópont párhuzamosan működik a feladat sokkal rövidebb idő alatt történő elvégzésében, miután az összes feladat befejeződött, az egyes csomópontokból az adatokat összegyűjtik és összevonják, hogy megkapják a Kimenet.
Alapértelmezés szerint a Hadoop 3 másolatot készít az eredeti adatok HDFS formátumában minden egyes különálló csomóponton, és mivel árucikk hardvert használ, a hardver hiba nagyon gyakori, és ha valamelyik csomópont leáll az adatok feldolgozásakor, akkor mindig két másik csomópont van jelen ugyanazon adatokkal. dolgozzuk fel.
Teradata:
A Teradata a Teradata cég terméke, és az egyik legismertebb RDMS (Relational Database management system), amely a hatalmas mennyiségű adatot kezelő adatbázis-tárolási alkalmazásokhoz leginkább megfelelő. A Teradata táblázatokból áll, mint bármely más hagyományos adatbázis, és a hagyományos adatbázisokhoz hasonló lekérdezési nyelv segítségével lekérdezhető.
A Teradata rendelkezik egy szabadalmaztatott PDE szoftverrel (Párhuzamos adatbázis kiterjesztés), amely telepítve van a Teradata hardverkomponensre. Ez a PDE a rendszer processzora több virtuális szoftver processzorra osztja, ahol minden virtuális processzor önálló processzorként működik, és képes minden feladatot függetlenül elvégezni. Hasonló módon a Teradata hardverlemez-összetevője szintén több virtuális lemezre van felosztva, az egyes virtuális processzoroknak megfelelően.
Most, amikor az adatok lekérdezésre kerülnek, minden processzor az adatokat csak a megfelelő virtuális memóriában keresi, és az összes virtuális processzor párhuzamosan működik az adatok keresésében a megfelelő virtuális memóriában. Mivel a folyamat párhuzamosan zajlik, úgy hívják, hogy Massively Parallel Processing (MPP) architektúrával rendelkezik. A párhuzamos feldolgozásnak köszönhetően a Teradata gyorsabb, nagy mozgástérrel, összehasonlítva a hagyományos adatbázisokkal.
Összehasonlítás a Hadoop és a Teradata között (Infographics)
Az alábbiakban a Hadoop és a Teradata közötti 11 legjobb összehasonlítás található
Főbb különbségek a Hadoop és a Teradata között
Az alábbiakban bemutatjuk a különbségeket a Hadoop és a Teradata között:
Technológiai különbség:
A Hadoop nagyméretű adattechnológia, amelyet a nagyon nagy mennyiségű adat tárolására használnak a csomópontok között, míg a Teradata egy Relációs adatbázis-raktár, amelyet egyetlen RDBMS-ben valósítanak meg, és amely központi tárolóként működik.
Költségi tényező:
A Hadoop egy nyílt forráskódú keret, amelyre nincs licencköltség, és szabadon elérhető a Hadoop ökoszisztémában használt hardver is árucikk-hardver, tehát a Hadoop ökoszisztéma összköltsége nagyon alacsonyabb, másrészt a Teradata rendelkezik licenccel A felhasznált hardver és a hardver szintén viszonylag drága, ami a Teradatot drágábbá teszi, mint a Hadoop.
Az adatok típusa:
A Hadoop bármilyen típusú adatot tárolhat és feldolgozhat több, kifejezetten a Hadoop ökoszisztéma számára tervezett, nyílt forráskódú BigData eszközzel. A Hadoop-nak nagyon hatalmas választékát kínálja a szerkezet, a félig strukturált és a nem strukturált adatok feldolgozása, míg a Teradata elsősorban a strukturált táblázatos formátumú adatokkal foglalkozik, strukturálatlan és félig strukturált adatokat is képes tárolni és feldolgozni, de strukturálatlan és félig strukturált adatokat dolgoz fel. az adatok nem olyan egyszerűek, mivel az adatokat feldolgozni kell a lekérdezési nyelv használatával.
Több nyelv támogatása:
A Hadoop a Hadoop ökoszisztémájában párhuzamosan több programozási nyelv végrehajtását is támogatja, ellentétben a Teradata-val, amely lekérdezési nyelvet használ az adatok feletti műveletek végrehajtására.
Teljesítmény:
A Hadoop rendelkezik saját adattároló eszközzel, a nevén kaptárral, amely a lapos fájlokban lévő strukturált adatok lekérdezésére szolgál egy elosztott fájlrendszerben, de viszonylag lassabb, mint a Teradata. A Hivenek nincs fogalma sem az elsődleges kulcsról, miközben a Teradata itt előnyt élvez, mivel támogatja az elsődleges kulcsot, amely szintén elősegíti az adatok lekérdezésének végrehajtását a Teradata segítségével.
Késleltetés:
A Teradata alacsony késleltetési ideje alatt gyorsabb eredményeket nyújt, mint a Hadoop, és a Teradata alacsony késleltetése miatt azt használják, ahol az idő a fő követelmény.
Adatbiztonság:
A Teradata sokkal biztonságosabb, mint a Hadoop.
Séma:
Az adatok Teradata-ba történő betöltése előtt pontosan meghatározott sémára van szükség, míg a Hadoop-ban nincs ilyen aggodalom.
Összehasonlító táblázat a Hadoop és a Teradata között
Az alábbiakban felsoroljuk a pontok listáját, írjuk le a Hadoop és a Teradata közötti különbségeket:
| Az összehasonlítás alapjai | Teradata | Hadoop |
| Párhuzamos feldolgozás | A munkaterhelés megoszlik a rendszeren és egyenletesen a rendszer processzorai között. | A munkaterhelést megosztják a különféle csomópontok között, amelyeken releváns adatok vannak, és minden csomópont párhuzamosan dolgozza fel a feladatot, ami csökkenti a feladat elvégzéséhez szükséges teljes időt. |
| Share-semmi építészet | A Teradata feladat végrehajtása virtuális processzorban független a többi virtuális processzor feladatától. | A feladat végrehajtása a Hadoop bármely csomópontján független a többi csomóponton végrehajtott feladatoktól. |
| Nagyon skálázható | További csomópontok / lemezek adhatók hozzá, de növeli az engedélyezési költségeket. | Több darab csomópont / lemezt lehet hozzáadni, amikor és amikor szükséges, a feldolgozási és tárolási teljesítmény növeléséhez. |
| Automatikus adatterjesztés | A Teradata esetében a kivágási műveletet egy táblázat elsődleges kulcsán hajtják végre, hogy az adatokat egyenletesen elosszák a lemezek között. | A Hadoop alkalmazásban az adatok eloszlanak a csomópontok között az adatcsomópontokban rendelkezésre álló hely szerint. |
| Az adatok több példánya | Igen | Igen |
| Hardver hibatolerancia | Ha egy feladat sikertelen, akkor ugyanazt a feladatot egy másik processzor indítja el, eltérő adattáblázattal. | Ha egy job / csomópont meghiúsul, akkor ugyanazt a feladatot egy másik csomóponton indítja el, amelyen az adatok replikája van. |
| Tőkebefektetés | Hatalmas (szoftver licenc + hardver) | Kevesebb (árucikk hardver (olcsóbb) és nincs engedély). |
| A feldolgozás sebessége | Viszonylag gyorsabb, mint a Hadoop. | Viszonylag lassabb, mint a Teradata. |
| Az adattárolás típusát kezeli | Tárolhatja strukturált, félig strukturált és nem strukturált adatokat. | Tárolhatja strukturált, félig strukturált és nem strukturált adatokat. |
| A strukturálatlan és félig strukturált adatok feldolgozási nehézségei | Viszonylag nehéz, mint Hadoop. | Viszonylag könnyebb, mint a Teradata. |
| Könnyű kódfejlesztés | Könnyen használható, mivel SQL lekérdezést kell írni. | Kicsit nehéz, mivel a kódolást olyan nyelveken kell elvégezni, mint a Java / python stb. A mapper és a reduktorok írásához. |
Következtetés - Hadoop vs Teradata
Tehát itt most azt a következtetést vonhatjuk le, hogy a Hadoop és a Teradata vonatkozásában három fő tényező, azaz a beruházási költség, a végrehajtási idő és az érintett adatok típusa alapján kell-e döntni.
Ha a legfontosabb tényező az alacsonyabb beruházási költség, és a felhasználó veszélyeztetheti a végrehajtási időt, akkor a Hadoopot a Teradata felett kell választani.
Ha a gyors végrehajtás a felhasználó prioritása, és beruházhat a Teradata licencköltségeibe, akkor a Teradatát kell alkalmazni.
Ha a felhasználónak nem strukturált vagy félig strukturált adatokkal kell foglalkoznia, akkor a Hadoop-ot részesítik előnyben, mivel a Hadoop-hoz rendelkezésre álló sokféle eszköz miatt viszonylag könnyű a strukturálatlan és félig strukturált adatokat feldolgozni.
Ajánlott cikk
Ez egy útmutató a Hadoop vs Teradata, azok jelentésének, a fej-fej összehasonlításnak, a legfontosabb különbségeknek, az összehasonlító táblázatnak és a következtetéseknek. A következő cikkeket is megnézheti további információkért -
- Tudja meg a Hadoop Vs SQL 6 legjobb összehasonlítását
- Ismerje meg a 10 hasznos különbséget a Hadoop és a Redshift között
- Apache Hadoop vs Apache Spark | 10 legfontosabb hasznos összehasonlítás
- Hadoop vs Spark: Mik a különbségek?
- Laravel vs Codeigniter: Mik az előnyei?