Differenze tra Hadoop e Teradata
Hadoop:
Hadoop è un progetto Apache open source che fornisce il framework per archiviare, elaborare e analizzare il grande volume di dati. I componenti principali di Hadoop sono il modello di programmazione Java per l'elaborazione dei dati e HDFS (file system distribuito Hadoop) per l'archiviazione dei dati in modo distribuito. I dati sono divisi in blocchi e sono distribuiti tra più nodi presenti nello stesso cluster.
Il cluster Hadoop è composto da 1 tonnellata (può variare secondo il requisito) numero di nodi di hardware di prodotti (meno costoso) e l'attività viene eseguita sullo stesso nodo su cui sono presenti i dati e se si suppone che i dati siano distribuiti su 10 nodi diversi rispetto a lo stesso lavoro verrà eseguito su tutti e 10 i nodi.
Hadoop funziona in base al principio che se un nodo (computer) completerà un'attività in 10 ore rispetto a 10 nodi dovrebbe completare l'attività in un'ora.
Hadoop non aumenta l'elaborazione dell'attività piuttosto che distribuisce l'attività su più nodi e tutti i nodi lavorano in parallelo per completare l'attività in tempi molto più brevi, una volta completati tutti i lavori i dati di ciascun nodo vengono raccolti e combinati nuovamente per dare il produzione.
Per impostazione predefinita, Hadoop crea 3 repliche in HDFS di dati originali su ciascun nodo diverso e poiché utilizza hardware di base, l'errore hardware è molto comune e se un nodo si arresta durante l'elaborazione dei dati, ci sono sempre altri due nodi presenti con gli stessi dati per elaboralo.
Teradata:
Teradata è un prodotto dell'azienda Teradata ed è uno dei ben noti RDMS (sistema di gestione di database relazionali) più adatti per applicazioni di archiviazione di database che trattano una quantità enorme di dati. Teradata è costituito da tabelle come qualsiasi altro database tradizionale e può essere interrogato utilizzando un linguaggio di query simile ai database tradizionali.
Teradata ha un software brevettato PDE (estensione parallela del database) che viene installato sul componente hardware Teradata, questo PDE divide il processore di un sistema in più processori software virtuali in cui ciascun processore virtuale funge da singolo processore ed è in grado di eseguire tutte le attività in modo indipendente. Allo stesso modo, anche il componente disco hardware di Teradata è diviso in più dischi virtuali corrispondenti a ciascun processore virtuale.
Ora, ogni volta che vengono interrogati i dati, ciascun processore cercherà i dati solo nella sua memoria virtuale corrispondente e tutti i processori virtuali lavoreranno in parallelo per cercare i dati nella loro memoria virtuale corrispondente. Poiché il processo viene eseguito in parallelo, viene chiamato in possesso di un'architettura di elaborazione in parallelo (MPP). Grazie alla sua elaborazione parallela, Teradata è più veloce con un grande margine rispetto ai database tradizionali.
Confronto testa a testa tra Hadoop vs Teradata (infografica)
Di seguito è riportato il Top 11 confronto tra Hadoop vs Teradata
Differenze chiave tra Hadoop vs Teradata
Di seguito le differenze tra Hadoop e Teradata:
Differenza tecnologica:
Hadoop è una tecnologia Big Data, che viene utilizzata per archiviare una grande quantità di dati in modo distribuito tra i nodi, mentre Teradata è un magazzino di database relazionale implementato in un singolo RDBMS che funge da repository centrale.
Fattore di costo:
Hadoop è un framework open source e non prevede costi di licenza ed è liberamente disponibile anche l'hardware utilizzato nell'ecosistema Hadoop è hardware di base, quindi il costo complessivo dell'ecosistema Hadoop è molto inferiore, d'altra parte Teradata ha una licenza il costo e l'hardware utilizzati sono anche relativamente costosi, il che rende Teradata più costoso di Hadoop.
Tipo di dati:
Hadoop può archiviare ed elaborare qualsiasi tipo di dati utilizzando più strumenti BigData open source appositamente progettati per l'ecosistema Hadoop. Hadoop ha una grandissima varietà di strumenti per elaborare dati strutturati, semi-strutturati e non strutturati, mentre Teradata si occupa principalmente dei dati strutturati in formato tabulare, può anche archiviare ed elaborare dati non strutturati e semi-strutturati ma elaborando non strutturati e semi-strutturati i dati non sono così facili in quanto i dati devono essere elaborati utilizzando il linguaggio delle query.
Supporto per più lingue:
Hadoop supporta l'esecuzione di più linguaggi di programmazione in parallelo nell'ecosistema Hadoop a differenza di Teradata, che utilizza un linguaggio di query per eseguire le operazioni sui dati.
Prestazione:
Hadoop ha il suo strumento di data warehousing chiamato hive che viene usato per interrogare i dati strutturati presenti in file flat in un file system distribuito ma è relativamente più lento di Teradata. Hive inoltre non ha alcun concetto di chiave primaria mentre Teradata qui ne trae il vantaggio in quanto supporta la chiave primaria che spinge anche le prestazioni di interrogazione dei dati utilizzando Teradata.
Latenza:
Teradata ha una bassa latenza e fornisce i risultati più rapidamente rispetto a Hadoop e, a causa della bassa latenza di Teradata, viene utilizzato laddove il tempo è il principale fattore di requisito.
La sicurezza dei dati:
Teradata è molto più sicuro rispetto a Hadoop.
Schema:
È necessario uno schema ben definito prima di caricare i dati in Teradata, mentre in Hadoop non vi è alcuna preoccupazione.
Tabella comparativa tra Hadoop vs Teradata
Di seguito sono riportati gli elenchi di punti, descrivono le differenze tra Hadoop e Teradata:
| Base di confronto | Teradata | Hadoop |
| Elaborazione parallela | Il carico di lavoro è suddiviso nel sistema e uniformemente tra i processori nel sistema. | Il carico di lavoro è diviso tra i diversi nodi su cui sono presenti i dati rilevanti e ciascun nodo elabora l'attività in parallelo individualmente, riducendo il tempo complessivo impiegato per completare l'attività. |
| Architettura senza condivisione | L'esecuzione di attività Teradata in un processore virtuale è indipendente dalle attività di altri processori virtuali. | L'esecuzione delle attività su qualsiasi nodo di Hadoop è indipendente dalle attività in esecuzione su altri nodi. |
| Altamente scalabile | È possibile aggiungere più nodi / dischi ma aumenterà il costo della licenza. | È possibile aggiungere un numero maggiore di nodi / dischi come e quando richiesto per aumentare la potenza di elaborazione e archiviazione. |
| Distribuzione automatica dei dati | In Teradata l'operazione di hashing viene eseguita sulla chiave primaria di una tabella per distribuire uniformemente i dati sui dischi. | In Hadoop, i dati sono distribuiti tra i nodi secondo lo spazio disponibile nei nodi di dati. |
| Copie multiple di dati | sì | sì |
| Tolleranza ai guasti hardware | Se un lavoro non riesce, lo stesso lavoro viene attivato su un processore diverso con una replica di dati diversa. | Se un processo / nodo ha esito negativo, lo stesso processo viene attivato su un nodo diverso in cui è presente la replica dei dati. |
| Investimento di capitale | Enorme (licenze software + hardware) | Meno (hardware delle materie prime (meno costoso) e nessuna licenza). |
| Velocità di elaborazione | Comparativamente più veloce di Hadoop. | Comparativamente più lento di Teradata. |
| Gestisce il tipo di archiviazione dei dati | Può memorizzare dati strutturati, semistrutturati e non strutturati. | Può memorizzare dati strutturati, semistrutturati e non strutturati. |
| Difficoltà nel trattamento dei dati non strutturati e semi-strutturati | Comparativamente difficile di Hadoop. | Comparativamente più semplice di Teradata. |
| Facilità di sviluppo del codice | Facile da usare come query SQL deve essere scritta. | Un po 'difficile in quanto la codifica deve essere eseguita in linguaggi come Java / Python ecc. Per la scrittura di mapper e riduttori. |
Conclusione - Hadoop vs Teradata
Quindi, qui ora possiamo concludere se si debba optare per Hadoop e Teradata sulla base di tre fattori principali, vale a dire il costo dell'investimento, i tempi di esecuzione e il tipo di dati trattati.
Se il minor costo di investimento è il fattore principale e l'utente può scendere a compromessi con i tempi di esecuzione, allora si deve scegliere Hadoop su Teradata.
Se l'esecuzione rapida è una priorità dell'utente e può investire nel costo di licenza di Teradata, allora si deve optare per Teradata.
Se l'utente ha a che fare con dati non strutturati o semi-strutturati, si preferisce Hadoop in quanto è relativamente facile elaborare dati non strutturati e semi-strutturati a causa di una varietà di strumenti disponibili per Hadoop.
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