Hadoop vs Teradata -11 Beste nuttige verschillen om te leren

Verschillen tussen Hadoop en Teradata

Hadoop:

Hadoop is een open source Apache-project dat het raamwerk biedt voor het opslaan, verwerken en analyseren van de grote hoeveelheid gegevens. De kerncomponenten van Hadoop zijn het Java-programmeermodel voor het verwerken van gegevens en HDFS (Hadoop distributed file system) voor het opslaan van de gegevens op een gedistribueerde manier. De gegevens zijn verdeeld in brokken en worden verdeeld over de meerdere knooppunten in hetzelfde cluster.

Hadoop-cluster bestaat uit 1 ton (afhankelijk van de behoefte) aantal knooppunten van goederen (minder dure) hardware en de taak wordt uitgevoerd op hetzelfde knooppunt waarop gegevens aanwezig zijn en als veronderstellen dat de gegevens op 10 verschillende knooppunten worden verdeeld dan dezelfde taak wordt op alle 10 knooppunten uitgevoerd.

Hadoop werkt volgens het principe dat als een knooppunt (computer) een taak binnen 10 uur voltooit, 10 knooppunten de taak binnen een uur moeten voltooien.

Hadoop verhoogt de taakverwerking niet, maar verdeelt de taak over meerdere knooppunten en alle knooppunten werken parallel om de taak in veel minder tijd te voltooien. Zodra alle taken zijn voltooid, worden de gegevens van elk knooppunt verzameld en terug gecombineerd om de output.

Hadoop maakt standaard 3 replica's in HDFS van originele gegevens op elk ander knooppunt en aangezien het gebruik maakt van hardware voor hardware, is hardwarefout heel gebruikelijk en als een knooppunt uitvalt tijdens het verwerken van de gegevens, zijn er altijd twee andere knooppunten aanwezig met dezelfde gegevens om verwerk het.

Teradata:

Teradata is een product van het bedrijf Teradata en is een van de bekende RDMS (Relational Database management systeem) die het meest geschikt is voor database warehousing-applicaties die een enorme hoeveelheid gegevens verwerken. Teradata bestaat uit tabellen zoals elke andere traditionele database en kan worden opgevraagd met behulp van query-taal vergelijkbaar met traditionele databases.

Teradata heeft een gepatenteerde software-PDE (parallelle database-extensie) die op de Teradata-hardwarecomponent is geïnstalleerd. Deze PDE verdeelt de processor van een systeem in meerdere virtuele softwareprocessors waarbij elke virtuele processor als een individuele processor fungeert en in staat is alle taken onafhankelijk uit te voeren. Op vergelijkbare wijze is de hardwareschijfcomponent van Teradata ook verdeeld in meerdere virtuele schijven die overeenkomen met elke virtuele processor.

Wanneer nu gegevens worden opgevraagd, zoekt elke processor alleen naar de gegevens in het bijbehorende virtuele geheugen en alle virtuele processors werken parallel om de gegevens in het bijbehorende virtuele geheugen te zoeken. Omdat het proces parallel wordt uitgevoerd, wordt het genoemd als een architectuur voor massaal parallelle verwerking (MPP). Vanwege de parallelle verwerking is de Teradata sneller met een grote marge in vergelijking met traditionele databases.

Head to Head-vergelijking tussen Hadoop en Teradata (infographics)

Hieronder vindt u de Top 11-vergelijking tussen Hadoop en Teradata

Belangrijkste verschillen tussen Hadoop en Teradata

Hieronder staan de verschillen tussen Hadoop en Teradata:

Technologie verschil:
Hadoop is een big data-technologie, die wordt gebruikt om de zeer grote hoeveelheid gegevens op een gedistribueerde manier tussen de knooppunten op te slaan, terwijl Teradata een relationeel database-magazijn is dat is geïmplementeerd in één RDBMS dat fungeert als centrale opslagplaats.

Kosten factor:
Hadoop is een open source framework en er zijn geen licentiekosten voor en het is gratis beschikbaar. De hardware die in het Hadoop Ecosystem wordt gebruikt, is commodity hardware, dus de totale kosten van het Hadoop-ecosysteem zijn minder, aan de andere kant heeft Teradata een licentie de kosten en gebruikte hardware zijn ook relatief duur, wat de Teradata duurder maakt dan Hadoop.

Type gegevens:
Hadoop kan elk type gegevens opslaan en verwerken met behulp van meerdere open source BigData-tools die speciaal zijn ontworpen voor het Hadoop-ecosysteem. Hadoop heeft een zeer grote verscheidenheid aan tools om zowel gestructureerde, semi-gestructureerde als ongestructureerde gegevens te verwerken, terwijl Teradata voornamelijk de gestructureerde gegevens in tabelvorm behandelt, het kan ook ongestructureerde en semi-gestructureerde gegevens opslaan en verwerken, maar ongestructureerde en semi-gestructureerde verwerking gegevens zijn niet zo eenvoudig als de gegevens moeten worden verwerkt met behulp van query-taal.

Ondersteuning voor meerdere talen:
Hadoop ondersteunt meerdere programmeertaaluitvoeringen parallel in het Hadoop-ecosysteem in tegenstelling tot Teradata, dat een querytaal gebruikt om de bewerkingen via gegevens uit te voeren.

Prestatie:
Hadoop heeft zijn eigen datawarehousing-tool genaamd hive, die wordt gebruikt om de gestructureerde gegevens in platte bestanden in een gedistribueerd bestandssysteem op te vragen, maar is relatief langzamer dan Teradata. Hive heeft ook geen concept van een primaire sleutel, terwijl Teradata hier het voordeel krijgt omdat het de primaire sleutel ondersteunt die ook de prestaties van het opvragen van gegevens met behulp van Teradata bevordert.

Wachttijd:
Teradata heeft een lage latentie en levert de resultaten sneller op in vergelijking met Hadoop en vanwege de lage latentie van Teradata wordt het gebruikt waar tijd de belangrijkste vereiste is.

Dataveiligheid:
Teradata is veel veiliger in vergelijking met Hadoop.

Schema:
Een goed gedefinieerd schema is vereist voordat de gegevens in Teradata worden geladen, terwijl er in Hadoop geen sprake van is.

Vergelijkingstabel tussen Hadoop versus Teradata

Hieronder staan de lijst met punten, beschrijf de verschillen tussen Hadoop en Teradata:

Vergelijkingsbasis	Teradata	Hadoop
Parallelle verwerking	De werklast is verdeeld over het systeem en gelijkmatig over de processors in het systeem.	De werklast is verdeeld over de verschillende knooppunten waarop relevante gegevens aanwezig zijn en elk knooppunt verwerkt de taak afzonderlijk parallel, waardoor de totale tijd wordt verkort die nodig is om de taak te voltooien.
Share-nothing-architectuur	Het uitvoeren van Teradata-taken in een virtuele processor is onafhankelijk van de taken in andere virtuele processors.	Taakuitvoering op elk knooppunt van de Hadoop is onafhankelijk van taken die op andere knooppunten worden uitgevoerd.
Uiterst schaalbaar	Meer knooppunten / schijven kunnen worden toegevoegd, maar zullen de licentiekosten verhogen.	Er kunnen meer en meer nodes / schijven worden toegevoegd wanneer dat nodig is om de verwerkings- en opslagcapaciteit te vergroten.
Automatische gegevensdistributie	In Teradata wordt de hashing-bewerking uitgevoerd via de primaire sleutel van een tabel om de gegevens gelijkmatig over de schijven te verdelen.	In Hadoop worden de gegevens verdeeld over de knooppunten volgens de beschikbare ruimte in de gegevensknooppunten.
Meerdere kopieën van gegevens	Ja	Ja
Hardware fouttolerantie	Als een taak mislukt, wordt dezelfde taak geactiveerd op een andere processor met een andere replica van gegevens.	Als een taak / knooppunt mislukt, wordt dezelfde taak geactiveerd op een ander knooppunt waarop de replica van gegevens aanwezig is.
Kapitaalinvesteringen	Enorm (softwarelicenties + hardware)	Minder (Commodity-hardware (goedkoper) en geen licentie).
Snelheid van verwerking	Relatief sneller dan Hadoop.	Relatief langzamer dan Teradata.
Verwerkt het type gegevensopslag	Kan gestructureerde, semi-gestructureerde en ongestructureerde gegevens opslaan.	Kan gestructureerde, semi-gestructureerde en ongestructureerde gegevens opslaan.
Moeilijkheden bij het verwerken van ongestructureerde en semi-gestructureerde gegevens	Relatief moeilijker dan Hadoop.	Relatief eenvoudiger dan Teradata.
Gemak van code-ontwikkeling	Makkelijk te gebruiken als SQL-query moet worden geschreven.	Beetje moeilijk omdat codering moet worden gedaan in talen zoals Java / python enz. Voor het schrijven van mapper en verloopstukken.

Conclusie - Hadoop vs Teradata

Dus hier kunnen we nu concluderen of men voor Hadoop en Teradata moet gaan op basis van drie belangrijke factoren, namelijk investeringskosten, uitvoeringstijd en het soort gegevens waarmee wordt omgegaan.

Als minder investeringskosten de belangrijkste factor zijn en de gebruiker een compromis kan sluiten met de uitvoeringstijd, dan moet men Hadoop kiezen boven Teradata.

Als snelle uitvoering een prioriteit van de gebruiker is en kan worden geïnvesteerd in de licentiekosten van Teradata, moet men voor Teradata kiezen.

Als de gebruiker te maken heeft met ongestructureerde of semi-gestructureerde gegevens, heeft Hadoop de voorkeur omdat het relatief eenvoudig is om ongestructureerde en semi-gestructureerde gegevens te verwerken vanwege een verscheidenheid aan beschikbare tools voor Hadoop.

Aanbevolen artikel

Dit is een leidraad geweest voor Hadoop versus Teradata, hun betekenis, vergelijking van persoon tot persoon, belangrijkste verschillen, vergelijkingstabel en conclusie. U kunt ook de volgende artikelen bekijken voor meer informatie -