Hadoop vs Teradata -11 Parhaat hyödylliset erot oppimiseen

Erot Hadoopin ja Teradatan välillä

Hadoop:

Hadoop on avoimen lähdekoodin Apache-projekti, joka tarjoaa puitteet suuren tietomäärän tallentamiselle, käsittelemiselle ja analysoinnille. Hadoopin ydinkomponentit ovat Java-ohjelmointimalli datan käsittelemiseksi ja HDFS (Hadoop hajautettu tiedostojärjestelmä) datan tallentamiseksi hajautetulla tavalla. Tiedot jaetaan palasiksi ja jaetaan useiden solmujen kesken, jotka ovat samassa klusterissa.

Hadoop-klusteri koostuu 1 tonnin (voi vaihdella vaatimuksesta) lukumäärästä hyödykelaitteiston (halvempaa) solmua ja tehtävä suoritetaan samalle solmulle, jolla tietoja on, ja jos oletetaan, että tiedot on jaettu 10 eri solmuun kuin sama työ suoritetaan kaikilla 10 solmulla.

Hadoop toimii periaatteella, että jos yksi solmu (tietokone) suorittaa tehtävän 10 tunnissa, 10 solmun tulisi suorittaa tehtävä yhdessä tunnissa.

Hadoop ei lisää tehtävän käsittelyä, vaan jakaa tehtävän useille solmuille ja kaikki solmut toimivat samanaikaisesti suorittaakseen tehtävän paljon lyhyemmässä ajassa, kun kaikki työt on suoritettu, kustakin solmusta tiedot kerätään ja yhdistetään takaisin antamaan ulostulo.

Oletusarvon mukaan Hadoop luo 3 replikoa alkuperäisen datan HDFS-tiedostoihin jokaisesta eri solmusta ja koska se käyttää hyödykelaitteistoa, laitteistovika on hyvin yleinen ja jos jokin solmu menee alas tietojen käsittelyn aikana, siellä on aina kaksi muuta solmua, joilla on sama tieto käsittele se.

Teradata:

Teradata on Teradata-yrityksen tuote ja se on yksi tunnetuista RDMS (Relational Database management system) -sovelluksista, jotka soveltuvat parhaiten tietokantojen varastointisovelluksiin, jotka käsittelevät erittäin suurta määrää dataa. Teradata koostuu taulukoista kuten mikä tahansa muu perinteinen tietokanta, ja siitä voi tehdä kyselyjä perinteisten tietokantojen kaltaisella kyselykielellä.

Teradatalla on patentoitu ohjelmisto-PDE (Parallel database extension), joka on asennettu Teradata-laitteistokomponenttiin. Tämä PDE jakaa järjestelmän prosessorin useisiin virtuaalisiin ohjelmistoprosessoreihin, joissa kukin virtuaaliprosessori toimii erillisenä prosessorina ja pystyy suorittamaan kaikki tehtävät itsenäisesti. Samalla tavalla Teradatan laitteistolevykomponentti on myös jaettu useisiin virtuaalilevyihin, jotka vastaavat kutakin virtuaaliprosessoria.

Nyt, kun tietoja kysytään, kukin prosessori etsii tietoja vain vastaavasta virtuaalimuististaan ja kaikki virtuaaliprosessorit toimivat samanaikaisesti etsiäkseen tietoja vastaavasta virtuaalimuistista. Koska prosessi suoritetaan rinnakkain, sitä kutsutaan MPP (Massively Parallel Processing) -arkkitehtuuriksi. Rinnakkaisprosessointinsa ansiosta Teradata on nopeampi suurella marginaalilla perinteisiin tietokantoihin verrattuna.

Head to Head -vertailu Hadoopin ja Teradatan välillä (infografia)

Ohessa on Hadoopin ja Teradatan 11 parhaan vertailu

Keskeiset erot Hadoop vs Teradata välillä

Alla on erot Hadoopin ja Teradatan välillä:

Teknologinen ero:
Hadoop on iso tietotekniikka, jota käytetään erittäin suuren tietomäärän tallentamiseen hajautetusti solmujen kesken, kun taas Teradata on relaatiotietokantavarasto, joka on toteutettu yhdessä RDBMS: ssä ja toimii keskitettynä arkistona.

Kustannuskerroin:
Hadoop on avoimen lähdekoodin kehys, eikä siitä ole lisensointikustannuksia, ja se on vapaasti saatavana myös Hadoop Ekosysteemissä käytetty laitteisto on hyödykelaitteisto, joten Hadoop-ekosysteemin kokonaiskustannukset ovat hyvin pienemmät, toisaalta Teradatalla on lisensointi kustannukset ja käytetty laitteisto ovat myös suhteellisen kalliita, mikä tekee Teradatasta kalliimman kuin Hadoop.

Tyyppi:
Hadoop voi tallentaa ja käsitellä minkä tahansa tyyppisiä tietoja käyttämällä useita avoimen lähdekoodin BigData-työkaluja, jotka on erityisesti suunniteltu Hadoop-ekosysteemeille. Hadoopilla on erittäin suuri valikoima työkaluja prosessoimaan rakenteellista, puolijärjestelmäistä ja jäsentämätöntä dataa, kun taas Teradata käsittelee pääasiassa jäsenneltyä taulukkomuotoista tietoa, se voi myös tallentaa ja prosessoida jäsentämätöntä ja osittain jäsenneltyä tietoa, mutta prosessoida jäsentämätöntä ja osittain jäsentämätöntä tietoa. data ei ole niin helppoa, koska tiedot on käsiteltävä kyselykieltä käyttämällä.

Useiden kielten tuki:
Hadoop tukee useita ohjelmointikielen suorituksia rinnakkain Hadoop-ekosysteemissä toisin kuin Teradata, joka käyttää kyselykieltä toimintojen suorittamiseen datan yli.

Esitys:
Hadoopilla on oma tietovarastointityökalu nimeltään pesä, jota käytetään hajautettuun tiedostojärjestelmään kuuluvien tasotiedostojen rakenteellisen tiedon kyselyyn, mutta joka on suhteellisen hitaampi kuin Teradata. Hivellä ei myöskään ole mitään käsitystä ensisijaisesta avaimesta, kun taas Teradata tässä hyötyy, koska se tukee ensisijaista avainta, joka myös työntää tietojen kyselyn suorituskykyä Teradatan avulla.

Viive:
Teradatalla on matala viive ja se tarjoaa tulokset nopeammin verrattuna Hadoopiin. Teradatan alhaisen latenssin takia sitä käytetään, kun aika on tärkein vaatimustekijä.

Tietoturva:
Teradata on paljon turvallisempi kuin Hadoop.

skeema:
Ennen tietojen lataamista Teradatalle vaaditaan tarkkaan määritelty kaavio, kun taas Hadoopissa ei ole tällaista huolta.

Vertailutaulukko Hadoopin ja Teradatan välillä

Alla on luettelo pisteistä, kuvaile eroja Hadoopin ja Teradatan välillä:

Vertailun perusteet	Teradata	Hadoop
Rinnakkaiskäsittely	Työmäärä on jaettu järjestelmässä ja tasaisesti järjestelmän prosessoreiden kesken.	Työmäärä jaetaan niiden eri solmujen kesken, joissa asiaankuuluvaa tietoa on läsnä, ja kukin solmu käsittelee tehtävää erikseen rinnakkain, mikä vähentää tehtävän suorittamiseen kuluvaa kokonaisaikaa.
Jaa-ei-arkkitehtuuri	Teradata-tehtävien suorittaminen virtuaaliprosessorissa on riippumaton muiden virtuaaliprosessorien tehtävistä.	Tehtävien suorittaminen millä tahansa Hadoopin solmulla on riippumaton muissa solmuissa suoritettavista tehtävistä.
Erittäin skaalautuva	Lisää solmuja / levyjä voidaan lisätä, mutta se lisää lisensointikustannuksia.	Lisää määrää solmuja / levyjä voidaan lisätä tarvittaessa lisäämään käsittely- ja tallennustehoa.
Automaattinen tiedonjakelu	Teradatassa hajautusoperaatio suoritetaan taulukon ensisijaisella avaimella datan jakamiseksi tasaisesti levyille.	Hadoop-järjestelmässä data on jaettu solmujen välillä datasolmuissa käytettävissä olevan tilan mukaan.
Useita kopioita tiedoista	Joo	Joo
Laitteiston vikasietoisuus	Jos työ epäonnistuu, sama työ käynnistyy eri prosessorissa, jolla on erilainen datakopio.	Jos työ / solmu epäonnistuu, sama työ laukaistaan toisella solmulla, jolla tietokopio on läsnä.
Pääomasijoitus	Valtava (ohjelmistojen lisensointi + laitteistot)	Vähemmän (hyödykelaitteisto (halvempi) ja ilman lisenssiä).
Käsittelyn nopeus	Suhteellisen nopeampi kuin Hadoop.	Suhteellisen hitaampi kuin Teradata.
Käsittelee tietojen tallennustyyppiä	Pystyy tallentamaan rakenteellista, puolistrukturoimatonta ja jäsentämätöntä tietoa.	Pystyy tallentamaan rakenteellista, puolistrukturoimatonta ja jäsentämätöntä tietoa.
Strukturoimattoman ja osittain jäsennellyn datan käsittelyn vaikeudet	Suhteellisen vaikea kuin Hadoop.	Verrattain helpompaa kuin Teradata.
Helppo koodikehitys	Helppo käyttää, koska SQL-kysely on kirjoitettava.	Hieman vaikeaa, koska koodaus on tehtävä kielillä, kuten Java / python jne. Kirjoitettaessa mapperia ja pelkistimiä.

Johtopäätös - Hadoop vs Teradata

Joten tässä voimme nyt päätellä, pitäisikö Hadoopin ja Teradatan käyttää, kolmen tärkeän tekijän, eli sijoituskustannusten, toteutusajan ja käsiteltävän tiedon tyypin perusteella.

Jos tärkein tekijä on vähemmän sijoituskustannuksia ja käyttäjä voi kompromissiin toteutusajan kanssa, on valittava Hadoop Teradatan yläpuolelle.

Jos nopea suorittaminen on käyttäjän prioriteetti ja se voi investoida Teradatan lisensointikustannuksiin, sinun on mentävä Teradatalle.

Jos käyttäjän on käsiteltävä jäsentämätöntä tai osittain jäsentämätöntä tietoa, niin Hadoop on suositeltavampi, koska Hadoopille tarjolla olevien monien työkalujen vuoksi on suhteellisen helppo käsitellä jäsentämätöntä ja osittain jäsentynyttä tietoa.

Suositeltava artikkeli

Tämä on opas Hadoop vs Teradata -sovellukseen, niiden merkitykseen, Head to Head -vertailuun, avainerot, vertailutaulukko ja johtopäätökset. Voit myös katsoa seuraavia artikkeleita saadaksesi lisätietoja -