Skillnader mellan Hadoop och Teradata
Hadoop:
Hadoop är ett Apache-projekt med öppen källkod som ger ramarna för att lagra, bearbeta och analysera den stora datamängden. Hadoops kärnkomponenter är Java-programmeringsmodellen för bearbetning av data och HDFS (Hadoop distribuerat filsystem) för lagring av data på ett distribuerat sätt. Uppgifterna är indelade i bitar och fördelas mellan de flera noder som finns i samma kluster.
Hadoop-klustret består av 1 ton (kan variera enligt kravet) antal noder för handelsvara (billigare) hårdvara och uppgiften utförs på samma nod som data finns på och om antas att data är distribuerade på 10 olika noder än samma jobb körs på alla 10 noder.
Hadoop arbetar med principen att om en nod (dator) kommer att slutföra en uppgift på 10 timmar än 10 noder bör slutföra uppgiften på en timme.
Hadoop ökar inte behandlingen av uppgiften utan den distribuerar uppgiften till flera noder och alla noder fungerar parallellt för att slutföra uppgiften på mycket kortare tid, när alla jobb har slutförts samlas data från varje nod och kombineras tillbaka för att ge produktion.
Som standard skapar Hadoop 3 repliker i HDFS av originaldata på varje olika nod och eftersom den använder varuhårdvara är maskinvarufel mycket vanligt och om en del noder går ner vid bearbetning av data är det alltid två andra noder som finns med samma data för bearbeta det.
Teradata:
Teradata är en produkt från Teradata-företaget och är ett av de välkända RDMS (Relational Database management system) som är bäst lämpade för databaslagringsapplikationer som hanterar en mycket enorm mängd data. Teradata består av tabeller som alla andra traditionella databaser och kan fråges med hjälp av frågespråk som liknar traditionella databaser.
Teradata har en patenterad programvara PDE (parallell databasförlängning) som är installerad på Teradata hårdvarukomponent, denna PDE delar processorn i ett system i flera virtuella programvaruprocessorer där varje virtuell processor fungerar som en individuell processor och kan utföra alla uppgifter oberoende. På liknande sätt är hårddiskkomponenten i Teradata också uppdelad i flera virtuella diskar som motsvarar varje virtuell processor.
Varje processor kommer nu att leta efter uppgifterna endast i dess motsvarande virtuella minne och när virtuella processorer kommer att arbeta parallellt för att söka i data i deras motsvarande virtuella minne. Eftersom processen genomförs parallellt kallas den för att ha en Massively Parallel Processing (MPP) -arkitektur. På grund av sin parallella behandling är Teradata snabbare med stor marginal jämfört med traditionella databaser.
Jämförelse mellan huvud och huvud mellan Hadoop vs Teradata (Infographics)
Nedan visas topp 11-jämförelsen mellan Hadoop vs Teradata
Viktiga skillnader mellan Hadoop vs Teradata
Nedan är skillnaderna mellan Hadoop och Teradata:
Teknisk skillnad:
Hadoop är en Big datateknologi, som används för att lagra den mycket stora mängden data på ett distribuerat sätt bland noderna, medan Teradata är Relational databaslager implementerat i enstaka RDBMS som fungerar som ett centrumförråd.
Kostnadsfaktor:
Hadoop är en öppen källkodsram och det finns inga licensieringskostnader för det och är fritt tillgängligt också hårdvaran som används i Hadoop Ecosystem är varuhårdvara, så den totala kostnaden för Hadoop ekosystem är mycket mindre, å andra sidan Teradata har en licensiering kostnad och hårdvara som används är också relativt dyra vilket gör Teradata dyrare än Hadoop.
Typ av data:
Hadoop kan lagra och bearbeta alla typer av data genom att använda flera öppen källkod BigData-verktyg speciellt designade för Hadoop ekosystem. Hadoop har ett mycket stort antal verktyg för att bearbeta struktur, semistrukturerade såväl som ostrukturerade data medan Teradata främst handlar om strukturerade tabellformatdata, det kan också lagra och bearbeta ostrukturerade och semistrukturerade data men bearbeta ostrukturerade och semistrukturerade data är inte så lätt eftersom uppgifterna måste behandlas med frågespråk.
Stöd för flera språk:
Hadoop stöder flera exekveringar av programmeringsspråk parallellt i Hadoop-ekosystemet till skillnad från Teradata, som använder ett frågespråk för att utföra operationerna över data.
Prestanda:
Hadoop har ett eget datalagringsverktyg som kallas hive som används för att fråga om strukturerade data som finns i platta filer i ett distribuerat filsystem men är relativt långsammare än Teradata. Hive har inte heller något begrepp om en primär nyckel medan Teradata här får fördelen eftersom den stöder primär nyckel som också driver prestandan för frågeställningar med Teradata.
Latens:
Teradata har låg latens och ger resultaten snabbare jämfört med Hadoop och på grund av låg latens för Teradata används den där tiden är den viktigaste faktorn.
Datasäkerhet:
Teradata är mycket säkrare jämfört med Hadoop.
schema:
Ett väldefinierat schema krävs innan data laddas i Teradata medan det inte finns något sådant problem i Hadoop.
Jämförelsetabell mellan Hadoop vs Teradata
Nedan finns listor med punkter som beskriver skillnaderna mellan Hadoop och Teradata:
| Grund för jämförelse | Teradata | Hadoop |
| Parallell bearbetning | Arbetsbelastningen är fördelad över systemet och jämnt mellan processorerna i systemet. | Arbetsbelastningen är indelad mellan de olika noderna som relevant data finns på och varje nod bearbetar uppgiften individuellt parallellt, vilket minskar den totala tiden det tar för att slutföra uppgiften. |
| Dela-inget arkitektur | Teradata-uppgift som körs i en virtuell processor är oberoende av uppgifterna i andra virtuella processorer. | Uppgiftens körning på vilken nod som helst i Hadoop är oberoende av uppgifter som körs på andra noder. |
| Mycket skalbar | Fler noder / diskar kan läggas till men kommer att öka licenskostnaden. | Mer antal noder / skivor kan läggas till efter behov för att öka bearbetnings- och lagringseffekten. |
| Automatisk datadistribution | I Teradata utförs hashningsoperationen över den primära nyckeln i en tabell för att fördela data jämnt över diskarna. | I Hadoop distribueras data mellan noderna enligt det tillgängliga utrymmet i datanoderna. |
| Flera kopior av data | Ja | Ja |
| Maskinvarufel tolerans | Om ett jobb misslyckas, triggas samma jobb på en annan processor med en annan kopia av data. | Om ett jobb / nod misslyckas, utlöses samma jobb på en annan nod på vilken kopian av data finns. |
| Kapitalinvestering | Enorm (mjukvarulicensiering + hårdvara) | Mindre (Hårdvaruvara (billigare) och ingen licens). |
| Behandlingshastighet | Relativt snabbare än Hadoop. | Relativt långsammare än Teradata. |
| Hanterar typ av datalagring | Kan lagra strukturerade, semistrukturerade samt ostrukturerade data. | Kan lagra strukturerade, semistrukturerade samt ostrukturerade data. |
| Svårighet vid bearbetning av ostrukturerade och semistrukturerade data | Relativt svårt än Hadoop. | Relativt enklare än Teradata. |
| Enkel kodutveckling | Lätt att använda som SQL-fråga måste skrivas. | Lite svårt eftersom kodning måste göras på språk som Java / python etc för att skriva mapper och reducers. |
Slutsats - Hadoop vs Teradata
Så här kan vi nu dra slutsatsen om man ska gå för Hadoop och Teradata baserat på tre huvudfaktorer, det vill säga investeringskostnad, genomförande tid och typ av data som hanterar.
Om mindre investeringskostnad är den viktigaste faktorn och användaren kan kompromissa med genomförandetiden, måste man välja Hadoop framför Teradata.
Om snabb exekvering är en prioritering för användaren och kan investera i licenskostnaderna för Teradata måste man gå för Teradata.
Om användaren måste hantera ostrukturerad eller semistrukturerad data föredras Hadoop eftersom det är jämförelsevis lätt att behandla ostrukturerade och semistrukturerade data på grund av en mängd olika verktyg som finns tillgängliga för Hadoop.
Rekommenderad artikel
Detta har varit en guide till Hadoop vs Teradata, deras betydelse, jämförelse mellan huvud och huvud, viktiga skillnader, jämförelsetabell och slutsats. Du kan också titta på följande artiklar för att lära dig mer -
- Ta reda på de bästa 6 jämförelserna mellan Hadoop Vs SQL
- Lär dig de 10 användbara skillnaderna mellan Hadoop vs Redshift
- Apache Hadoop vs Apache Spark | Topp 10 användbara jämförelser att veta
- Hadoop vs Spark: Vad är skillnaderna
- Laravel vs Codeigniter: Vilka är fördelarna?