Unterschiede zwischen Hadoop und Teradata
Hadoop:
Hadoop ist ein Open-Source-Apache-Projekt, das das Framework zum Speichern, Verarbeiten und Analysieren des großen Datenvolumens bereitstellt. Die Kernkomponenten von Hadoop sind das Java-Programmiermodell zur Datenverarbeitung und HDFS (Hadoop Distributed File System) zur verteilten Speicherung der Daten. Die Daten sind in Blöcke unterteilt und auf mehrere Knoten im selben Cluster verteilt.
Hadoop-Cluster besteht aus 1 Tonne (kann je nach Anforderung variieren) Knoten von Standardhardware (weniger teuer), und die Aufgabe wird auf demselben Knoten ausgeführt, auf dem Daten vorhanden sind, und wenn die Daten auf 10 andere Knoten verteilt sind als Auf allen 10 Knoten wird derselbe Job ausgeführt.
Hadoop arbeitet nach dem Prinzip, dass, wenn ein Knoten (Computer) eine Aufgabe in 10 Stunden erledigt, 10 Knoten die Aufgabe in einer Stunde erledigen sollten.
Hadoop erhöht nicht die Verarbeitung der Aufgabe, sondern verteilt die Aufgabe auf mehrere Knoten, und alle Knoten arbeiten parallel, um die Aufgabe in viel kürzerer Zeit zu erledigen. Sobald alle Aufträge erledigt sind, werden die Daten von jedem Knoten gesammelt und wieder zusammengeführt, um die zu erhalten Ausgabe.
Standardmäßig erstellt Hadoop drei Replikate der Originaldaten in HDFS auf jedem einzelnen Knoten. Da Standardhardware verwendet wird, kommt es häufig zu Hardwarefehlern. Wenn ein Knoten während der Datenverarbeitung ausfällt, sind immer zwei andere Knoten mit denselben Daten vorhanden verarbeiten.
Teradata:
Teradata ist ein Produkt der Firma Teradata und eines der bekanntesten RDMS-Systeme (Relational Database Management System), das sich am besten für Datenbank-Warehousing-Anwendungen eignet, die mit einer sehr großen Datenmenge umgehen. Teradata besteht wie jede andere herkömmliche Datenbank aus Tabellen und kann mit einer Abfragesprache abgefragt werden, die der herkömmlicher Datenbanken ähnelt.
Teradata verfügt über eine patentierte Software-PDE (Parallele Datenbankerweiterung), die auf der Teradata-Hardwarekomponente installiert ist. Diese PDE unterteilt den Prozessor eines Systems in mehrere virtuelle Softwareprozessoren, wobei jeder virtuelle Prozessor als einzelner Prozessor fungiert und alle Aufgaben unabhängig ausführen kann. In ähnlicher Weise ist die Hardware-Festplattenkomponente von Teradata auch in mehrere virtuelle Festplatten unterteilt, die jedem virtuellen Prozessor entsprechen.
Wenn jetzt Daten abgefragt werden, sucht jeder Prozessor nur in seinem entsprechenden virtuellen Speicher nach den Daten, und alle virtuellen Prozessoren arbeiten parallel, um die Daten in ihrem entsprechenden virtuellen Speicher zu suchen. Da der Prozess parallel ausgeführt wird, wird er als MPP-Architektur (Massively Parallel Processing) bezeichnet. Aufgrund der parallelen Verarbeitung sind die Teradata im Vergleich zu herkömmlichen Datenbanken mit großem Abstand schneller.
Head to Head Vergleich zwischen Hadoop und Teradata (Infografik)
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Hauptunterschiede zwischen Hadoop und Teradata
Hier sind die Unterschiede zwischen Hadoop und Teradata:
Technologischer Unterschied:
Hadoop ist eine Big-Data-Technologie, mit der die sehr große Datenmenge auf die Knoten verteilt gespeichert wird, während Teradata ein relationales Datenbank-Warehouse ist, das in einem einzelnen RDBMS implementiert ist und als zentrales Repository fungiert.
Kostenfaktor:
Hadoop ist ein Open-Source-Framework, für das keine Lizenzkosten anfallen. Außerdem ist die im Hadoop-Ökosystem verwendete Hardware als Commodity-Hardware frei verfügbar. Die Gesamtkosten für das Hadoop-Ökosystem sind daher sehr gering. Teradata verfügt hingegen über eine Lizenz Kosten und eingesetzte Hardware sind zudem vergleichsweise teuer, was die Teradata teurer macht als Hadoop.
Art der Daten:
Hadoop kann jede Art von Daten speichern und verarbeiten, indem mehrere Open-Source-BigData-Tools verwendet werden, die speziell für das Hadoop-Ökosystem entwickelt wurden. Hadoop verfügt über eine Vielzahl von Tools zur Verarbeitung von strukturierten, halbstrukturierten und unstrukturierten Daten. Teradata verarbeitet hauptsächlich strukturierte Daten im Tabellenformat. Es kann auch unstrukturierte und halbstrukturierte Daten speichern und verarbeiten, jedoch unstrukturierte und halbstrukturierte Daten verarbeiten Daten sind nicht so einfach, da die Daten unter Verwendung der Abfragesprache verarbeitet werden müssen.
Unterstützung für mehrere Sprachen:
Hadoop unterstützt im Gegensatz zu Teradata, das eine Abfragesprache verwendet, um die Operationen über Daten auszuführen, mehrere Programmiersprachenausführungen gleichzeitig im Hadoop-Ökosystem.
Performance:
Hadoop verfügt über ein eigenes Data Warehousing-Tool namens hive, mit dem strukturierte Daten in Einfachdateien in einem verteilten Dateisystem abgefragt werden, die jedoch vergleichsweise langsamer sind als Teradata. Hive hat auch kein Konzept eines Primärschlüssels, während Teradata hier den Vorteil hat, dass es Primärschlüssel unterstützt, wodurch auch die Leistung beim Abfragen von Daten mit Teradata gesteigert wird.
Latenz:
Teradata weist eine geringe Latenz auf und liefert die Ergebnisse im Vergleich zu Hadoop schneller. Aufgrund der geringen Latenz von Teradata wird es dort verwendet, wo Zeit der Hauptanforderungsfaktor ist.
Datensicherheit:
Teradata ist viel sicherer als Hadoop.
Schema:
Vor dem Laden der Daten in Teradata ist ein genau definiertes Schema erforderlich, wohingegen es in Hadoop keine derartigen Bedenken gibt.
Vergleichstabelle zwischen Hadoop und Teradata
Unten sind die Listen von Punkten, beschreiben die Unterschiede zwischen Hadoop und Teradata:
| Vergleichsbasis | Teradata | Hadoop |
| Parallelverarbeitung | Die Arbeitslast wird auf das System und gleichmäßig auf die Prozessoren im System aufgeteilt. | Die Arbeitslast wird auf die verschiedenen Knoten aufgeteilt, auf denen relevante Daten vorhanden sind, und jeder Knoten bearbeitet die Aufgabe einzeln parallel, wodurch sich die Gesamtzeit für die Ausführung der Aufgabe verringert. |
| Share-nothing Architektur | Die Ausführung von Teradata-Tasks in einem virtuellen Prozessor ist unabhängig von den Tasks in anderen virtuellen Prozessoren. | Die Ausführung von Tasks auf einem beliebigen Knoten von Hadoop ist unabhängig von Tasks, die auf anderen Knoten ausgeführt werden. |
| Hoch skalierbar | Weitere Knoten / Festplatten können hinzugefügt werden, erhöhen jedoch die Lizenzkosten. | Je nach Bedarf kann eine größere Anzahl von Knoten / Datenträgern hinzugefügt werden, um die Verarbeitungs- und Speicherleistung zu erhöhen. |
| Automatische Datenverteilung | In Teradata wird die Hashing-Operation über den Primärschlüssel einer Tabelle ausgeführt, um die Daten gleichmäßig auf die Datenträger zu verteilen. | In Hadoop werden die Daten entsprechend dem in den Datenknoten verfügbaren Speicherplatz auf die Knoten verteilt. |
| Mehrere Kopien von Daten | Ja | Ja |
| Hardware-Fehlertoleranz | Wenn ein Auftrag fehlschlägt, wird derselbe Auftrag auf einem anderen Prozessor mit einer anderen Datenreproduktion ausgelöst. | Wenn ein Job / Knoten ausfällt, wird derselbe Job auf einem anderen Knoten ausgelöst, auf dem sich die Datenreproduktion befindet. |
| Kapitalanlage | Riesig (Softwarelizenzierung + Hardware) | Weniger (Commodity-Hardware (billiger) und keine Lizenz). |
| Verarbeitungsgeschwindigkeit | Vergleichsweise schneller als Hadoop. | Vergleichsweise langsamer als Teradata. |
| Behandelt die Art der Datenspeicherung | Kann strukturierte, semistrukturierte sowie unstrukturierte Daten speichern. | Kann strukturierte, semistrukturierte sowie unstrukturierte Daten speichern. |
| Schwierigkeiten bei der Verarbeitung von unstrukturierten und halbstrukturierten Daten | Vergleichsweise schwierig als Hadoop. | Vergleichsweise einfacher als Teradata. |
| Einfache Codeentwicklung | Einfach zu bedienen, da SQL-Abfragen geschrieben werden müssen. | Etwas schwierig, da das Codieren in Sprachen wie Java / Python usw. erfolgen muss, um Mapper und Reducer zu schreiben. |
Fazit - Hadoop gegen Teradata
Hier können wir also anhand von drei Hauptfaktoren, dh Investitionskosten, Ausführungszeit und Art der zu verarbeitenden Daten, abschließen, ob wir uns für Hadoop und Teradata entscheiden sollten.
Wenn weniger Investitionskosten der Hauptfaktor sind und der Benutzer bei der Ausführungszeit Kompromisse eingehen kann, muss man Hadoop anstelle von Teradata wählen.
Wenn schnelle Ausführung eine Priorität des Benutzers ist und in die Lizenzkosten von Teradata investiert werden kann, muss Teradata gewählt werden.
Wenn der Benutzer mit unstrukturierten oder halbstrukturierten Daten arbeiten muss, wird Hadoop bevorzugt, da sich unstrukturierte und halbstrukturierte Daten aufgrund einer Vielzahl von für Hadoop verfügbaren Tools vergleichsweise einfach verarbeiten lassen.
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