Különbség a Hadoop és a Redshift között
A Hadoop az Apache Software Foundation által kifejlesztett nyílt forrású keret, amelynek fő előnyei a méretezhetőség, a megbízhatóság és az elosztott számítástechnika. Az adatfeldolgozás, a tárolás, a hozzáférés, a biztonság a Hadoop ökoszisztéma számos funkciója. A HDFS nagy átviteli sebességet jelent, ami azt jelenti, hogy képes nagy mennyiségű adat kezelésére párhuzamos feldolgozási képességgel. A Redshift egy felhőalapú webszolgáltatás, amelyet az Amazon Web Services egység fejlesztett ki az Amazon.com Inc.-en belül, az Amazon által nyújtott meglévő szolgáltatások közül. Nagyobb méretű adattárház tervezésére szolgál a felhőben. A Redshift egy petabaites méretű adattárház-szolgáltatás, amelyet teljes körűen kezelnek és költséghatékonyak a nagy adatkészletekkel történő működéshez.
Részletesebben tanulmányozzuk a Hadoop-ot és a Redshift-t:
A Hadoop HDFS magas hibatűrő képességgel rendelkezik, és olcsó hardverrendszereken való működésre tervezték. A Hadoop a rendszerén belül képes kezelni a TeraBytes - Gigabyte fájlok minimális típusát. A HDFS mester-szolga architektúra, amely névcsomópontokból és adatcsomópontokból áll, ahol a névcsomópont metaadatokat tartalmaz, és az adatcsomópont a feldolgozandó vagy működtetett valós adatokat tartalmazza.
A RedShift különféle adatbetöltési technikákat alkalmaz, például a BI (Business Intelligence) jelentést, az analitikai eszközöket és az adatbányászatot. A Redshift konzolt kínál az Amazon Redshift fürtök létrehozásához és kezeléséhez. A Redshift Data Warehouse alapvető alkotóeleme egy klaszter.
Képforrás: Apache.org
RedShift architektúra:
Képforrás: Amazon.com
A fej közötti fej összehasonlítása a Hadoop és a Redshift között (Infographics):
Az alábbiakban a Hadoop és a Redshift közötti tíz legjobb összehasonlítás található:
Főbb különbségek a Hadoop és a Redshift között:
Az alábbiakban bemutatjuk a Hadoop és a Redshift közötti legfontosabb különbségeket
1.A Hadoop HDFS (Hadoop elosztott fájlrendszer) architektúrájának névcsomópontjai és adatcsomópontjai vannak, míg a Redshiftnek van vezérlőcsomópontja és számítási csomópontja, ahol a számítási csomópontok szeletekként lesznek felosztva.
2. A Hadoop parancssori felületet biztosít a fájlrendszerrel való kölcsönhatáshoz, míg a RedShift rendelkezik felügyeleti konzollal az Amazon tárolószolgáltatásokkal, például az S3, a DynamoDB stb.
3.Az adatbázis működését a fejlesztőknek kell konfigurálniuk. A Redshift alkalmazásban az adatbázis-műveleteket a végrehajtási tervek elemzésével automatizálja.
4. A Hadoop számos, harmadik féltől származó eszköz támogatással rendelkezik, hogy könnyen integrálható legyen, míg a Redshift csak az Amazon által kifejlesztett termékeket támogatja a felhőben.
5.A Hadoop építészeti tervezése szempontjából elsődleges elemnek tekintették a hálózatot, a tárolást, a biztonságot és a teljesítményt, míg a Redshiftben ezek az elemek egyszerűen és rugalmasan konfigurálhatók az Amazon felhőkezelő konzolján.
A 6.Hadoop egy fájlrendszer-architektúra, amely a Java alkalmazásprogramozási felületeken (API) alapul, míg a Redshift a Relációs modell Adatbázis-kezelő Rendszeren (RDBMS) alapul.
7. A Hadoop integrálhat különféle gyártókkal, és a Redshift nem támogatja ebben az esetben, amikor az Amazon az egyetlen szállító. Mi van, ha a felhasználó elégedetlen a szolgáltatással? Ebben az esetben a Hadoop előnye.
8.A legtöbb meglévő vállalat továbbra is használja a Hadoop-ot, míg az új ügyfelek a RedShift-et választják.
9. Összefoglalva: a Hadoop teljesítménye mindig hiányzik, és a Redshift mindig legyőz nagy adatmennyiségű lekérdezés végrehajtása esetén.
10.Hadoop a Map Reduce programozási modellt használja a munkák futtatásához. Az Amazon Redshift az Amazon elasztikus térképcsökkentését használja.
11.Hadoop a Map Reduce programozási modellt használja a munkák futtatásához. Az Amazon Redshift az Amazon elasztikus térképcsökkentését használja.
12. A Hadoopnak inkább a kötegelt feladatokat naponta kell futtatnia, ami olcsóbb lesz, míg a Redshift olcsóbb lesz az online analitikai feldolgozás (OLAP) technológia esetén, amely számos üzleti intelligencia eszköz mögött létezik.
13. A Hadoop tízszer lassabb, mint a Vöröseltolódás a futó lekérdezésekben, ugyanúgy, mint a Hadoop, tízszer drágább, mint a Vöröseltolódás, így a Hadoopot a Redshift előtt legkevésbé kell kiválasztani.
14.Az adat betöltése szempontjából is a Hadoop elmaradt a Redshift mögött abban az értelemben, ha a rendszer órákat tölt be az adatok tárolásából a fájlfeldolgozó rendszerébe.
15. A Hadoop alacsony költségű tárolásokhoz, adatok archiválásához, adat-tavakhoz, adattároláshoz és adatelemzéshez használható, míg a Redshift az Adatraktár képességei alá tartozik, ami korlátozza a többcélú felhasználást.
16.Hadoop platform támogatást nyújt különféle külső gyártóknak és saját Apache-projektjeinek, például a Storm, Spark, Kafka, Solr stb., És a Redshift korlátozott integrációs támogatást nyújt egyetlen Amazon termékével
Hadoop vs Redshift összehasonlító táblázat
| AZ ALAPJA
ÖSSZEHASONLÍTÁS | Hadoop | vöröseltolódás |
| Elérhetőség | Apache Projects nyílt forráskódú keretrendszer | Az Amazon által nyújtott díjszolgáltatások |
| Végrehajtás | A Hortonworks és a Cloudera szolgáltatók által biztosított, | Az Amazon fejlesztette és bocsátotta rendelkezésre |
| Teljesítmény | A Hadoop MapReduce jobjai lassabbak | A Vörös váltás gyorsabban teljesít, mint a Hadoop fürt |
| skálázhatóság | A méretezhetőség korlátozásai | Könnyen le / nagy méretű, mint egy követelmény |
| Árazás | Havonta 200 dollárba kerül a lekérdezések futtatása | Az ár a szerver régiójától függ, olcsóbb, mint a Hadoopnál
Pl .: 20 USD / hó |
| Sebesség | Gyorsabb, de lassabb a Redshifthez képest | 10-szer gyorsabb, mint Hadoop |
| Lekérdezés sebessége | Az 1.2TB-os adat futtatásához 1491 másodperc szükséges | 155 másodperc az 1.2 TB adat futtatásához |
| Adatok integrálása | Rugalmas a helyi fájlrendszerrel és bármilyen adatbázissal | Csak az Amazon S3-ból vagy a DynamoDB-ből tölthet be adatokat |
| Adatformátum | Minden adatformátum támogatott | Szigorú adatformátumok, például CSV-formátumok |
| Egyszerű használat | Az adminisztrációs tevékenységek kezelése összetett és trükkösebb | Automatizált biztonsági mentés és adattárház adminisztráció |
Következtetés - Hadoop vs Redshift
Az utolsó nyilatkozat a nagy nyertes levonására ebben az összehasonlításban a Redshift, amely nyer a könnyű üzemeltetés, karbantartás és termelékenység szempontjából, míg a Hadoopnak hiányzik a teljesítmény skálázhatósága és a szolgáltatási költségek, a harmadik féltől származó eszközökkel való egyszerű integráció egyetlen előnye pedig és termékek. A Redshift az utóbbi időben hatalmas növekedéssel és sok vásárló által elfogadott formában van, mivel magas rendelkezésre állású és kevesebb műveleti költséggel rendelkezik a Hadoophoz képest, és egyre népszerűbbé teszi. De eddig a jelenlegi Fortune 1000 társaságok többsége Hadoop platformokat használt az architektúráiban az ügyféladatok kezelésére.
A legtöbb esetben a RedShift volt a legjobb választás, amelyet bármely ügyfél vagy ügyfél üzleti szempontból fontolóra vehet annak érdekében, hogy bármilyen pénzügyi intézmény nagy és érzékeny adatait kezelje, vagy az adatok nagyobb integritásával és biztonságával járjon el.
Ezen túlmenően a Hadoopnak megvannak a maga előnyei a nyílt forráskódú projekt, amely évek óta rendelkezésre állt, és a meglévő rendszerek költségcsökkentő folyamatként történő cseréjét is eredményezik. A terméket végül a követelmény és a rugalmasság alapján kell megválasztani, nem pedig az árazás vagy népszerűség alapján, a vezérelt üzleti igények alapján.
Ajánlott cikk:
Ez egy útmutató a Hadoop vs Redshift, azok jelentésének, a fej közötti összehasonlításnak, a legfontosabb különbségeknek, az összehasonlító táblázatnak és a következtetéseknek. A következő cikkeket is megnézheti további információkért -
- Hadoop vs Hive - derítse ki a legjobb különbségeket
- HADOOP vs RDBMS | Ismerje meg a 12 hasznos különbséget
- Apache Hadoop vs Apache Spark | A tíz legjobb összehasonlítás, amit tudnod kell!
- Big Data vs Data Science - miben különböznek egymástól?
- Útmutató a Hadoop vs Spark oldalhoz
- A 4 legfontosabb szolgáltatással rendelkező felhőalapú szolgáltató