Hadoop vs Teradata -11 Melhores diferenças úteis para aprender

Diferenças entre Hadoop e Teradata

Hadoop:

O Hadoop é um projeto Apache de código aberto que fornece a estrutura para armazenar, processar e analisar o grande volume de dados. Os principais componentes do Hadoop são o modelo de programação Java para processamento de dados e o HDFS (sistema de arquivos distribuídos Hadoop) para armazenar os dados de maneira distribuída. Os dados são divididos em partes e são distribuídos entre os vários nós presentes no mesmo cluster.

O cluster Hadoop consiste em 1 tonelada (pode variar de acordo com o requisito) número de nós de hardware comum (menos caro) e a tarefa é executada no mesmo nó no qual os dados estão presentes e, se os dados estiverem distribuídos em 10 nós diferentes dos o mesmo trabalho será executado em todos os 10 nós.

O Hadoop trabalha com o princípio de que se um nó (computador) concluir uma tarefa em 10 horas, 10 nós deverão concluir a tarefa em uma hora.

O Hadoop não aumenta o processamento da tarefa, mas distribui a tarefa para vários nós e todos os nós trabalham em paralelo para concluir a tarefa em muito menos tempo. Depois que todas as tarefas são concluídas, os dados de cada nó são coletados e combinados novamente para fornecer o resultado.

Por padrão, o Hadoop cria três réplicas no HDFS dos dados originais em cada nó diferente e, como usa hardware comum, a falha de hardware é muito comum e se algum nó fica inativo durante o processamento dos dados, sempre há outros dois nós com os mesmos dados para fornecer. processe.

Teradata:

O Teradata é um produto da empresa Teradata e é um dos conhecidos RDMS (sistema de gerenciamento de banco de dados relacional) mais adequado para aplicativos de armazenamento de banco de dados que lidam com uma quantidade muito grande de dados. O Teradata consiste em tabelas como qualquer outro banco de dados tradicional e pode ser consultado usando uma linguagem de consulta semelhante aos bancos de dados tradicionais.

O Teradata possui um software patenteado PDE (Parallel database extension) instalado no componente de hardware Teradata. Esse PDE divide o processador de um sistema em vários processadores virtuais, nos quais cada processador virtual atua como um processador individual e é capaz de executar todas as tarefas independentemente. De maneira semelhante, o componente de disco de hardware do Teradata também é dividido em vários discos virtuais correspondentes a cada processador virtual.

Agora, sempre que os dados são consultados, cada processador procurará os dados apenas na memória virtual correspondente e todos os processadores virtuais trabalharão em paralelo para pesquisar os dados na memória virtual correspondente. Como o processo é realizado em paralelo, é chamado como possuindo a arquitetura MPP (Massively Parallel Processing). Devido ao seu processamento paralelo, o Teradata é mais rápido, com uma grande margem em comparação aos bancos de dados tradicionais.

Comparação cara a cara entre Hadoop vs Teradata (Infográficos)

Abaixo está a comparação dos 11 principais entre Hadoop e Teradata

Principais diferenças entre Hadoop e Teradata

Abaixo estão as diferenças entre o Hadoop e o Teradata:

Diferença tecnológica:
O Hadoop é uma tecnologia de Big Data, usada para armazenar uma quantidade muito grande de dados de maneira distribuída entre os nós, enquanto o Teradata é um armazém de banco de dados relacional implementado em um único RDBMS que atua como um repositório central.

Fator de custo:
O Hadoop é uma estrutura de código aberto e não há custo de licenciamento para ele, e está disponível gratuitamente também, o hardware usado no ecossistema Hadoop é um hardware comum, portanto, o custo geral do ecossistema Hadoop é muito menor, por outro lado, a Teradata possui um licenciamento o custo e o hardware usados também são comparativamente caros, o que torna o Teradata mais caro que o Hadoop.

Tipo de dados:
O Hadoop pode armazenar e processar qualquer tipo de dados usando várias ferramentas BigData de código aberto especialmente projetadas para o ecossistema Hadoop. O Hadoop possui uma variedade enorme de ferramentas para processar a estrutura, os dados semiestruturados e não estruturados, enquanto o Teradata lida principalmente com os dados de formato tabular estruturado, mas também pode armazenar e processar dados não estruturados e semiestruturados, mas processando dados não estruturados e semiestruturados os dados não são tão fáceis, pois eles precisam ser processados usando a linguagem de consulta.

Suporte para vários idiomas:
O Hadoop suporta várias execuções da linguagem de programação em paralelo no ecossistema do Hadoop, diferentemente do Teradata, que usa uma linguagem de consulta para executar as operações sobre os dados.

Atuação:
O Hadoop possui sua própria ferramenta de armazenamento de dados chamada hive, que é usada para consultar os dados estruturados presentes em arquivos simples em um sistema de arquivos distribuído, mas é comparativamente mais lenta que o Teradata. O Hive também não tem nenhum conceito de chave primária, enquanto o Teradata obtém a vantagem, pois oferece suporte à chave primária, o que também aumenta o desempenho da consulta de dados usando o Teradata.

Latência:
O Teradata possui baixa latência e fornece os resultados mais rapidamente em comparação com o Hadoop e, devido à baixa latência do Teradata, é usado quando o tempo é o principal fator de exigência.

Segurança de dados:
O Teradata é muito mais seguro em comparação com o Hadoop.

Esquema:
É necessário um esquema bem definido antes de carregar os dados no Teradata, ao passo que não há essa preocupação no Hadoop.

Tabela de comparação entre Hadoop e Teradata

Abaixo estão as listas de pontos, descrevem as diferenças entre o Hadoop e o Teradata:

Base de comparação	Teradata	Hadoop
Processamento paralelo	A carga de trabalho é dividida em todo o sistema e igualmente entre os processadores no sistema.	A carga de trabalho é dividida entre os diferentes nós nos quais os dados relevantes estão presentes e cada nó processa a tarefa individualmente em paralelo, o que reduz o tempo total necessário para concluir a tarefa.
Arquitetura Share-nothing	A tarefa do Teradata em execução em um processador virtual é independente das tarefas em outros processadores virtuais.	A execução de tarefas em qualquer nó do Hadoop é independente das tarefas executadas em outros nós.
Altamente escalável	Mais nós / discos podem ser adicionados, mas aumentarão o custo de licenciamento.	Mais número de nós / discos pode ser adicionado quando necessário, para aumentar o poder de processamento e armazenamento.
Distribuição automática de dados	No Teradata, a operação de hash é realizada sobre a chave primária de uma tabela para distribuir os dados uniformemente pelos discos.	No Hadoop, os dados são distribuídos entre os nós de acordo com o espaço disponível nos nós de dados.
Várias cópias de dados	sim	sim
Tolerância a falhas de hardware	Se um trabalho falhar, o mesmo trabalho será acionado em um processador diferente com uma réplica de dados diferente.	Se um trabalho / nó falhar, o mesmo trabalho será acionado em um nó diferente no qual a réplica de dados está presente.
Investimento de capital	Enorme (licenciamento de software + hardware)	Menos (hardware de commodities (menos caro) e sem licença).
Velocidade de processamento	Comparativamente mais rápido que o Hadoop.	Comparativamente mais lento que Teradata.
Lida com o tipo de armazenamento de dados	Pode armazenar dados estruturados, semiestruturados e não estruturados.	Pode armazenar dados estruturados, semiestruturados e não estruturados.
Dificuldade no processamento de dados não estruturados e semiestruturados	Comparativamente difícil que o Hadoop.	Comparativamente mais fácil que o Teradata.
Facilidade de desenvolvimento de código	Fácil de usar, pois a consulta SQL precisa ser escrita.	Um pouco difícil, pois a codificação precisa ser feita em linguagens como Java / python etc para escrever mapeadores e redutores.

Conclusão - Hadoop vs Teradata

Portanto, aqui agora podemos concluir se devemos escolher o Hadoop e o Teradata com base em três fatores principais: custo do investimento, tempo de execução e tipo de dados que tratam.

Se menos custo de investimento for o principal fator e o usuário puder comprometer o tempo de execução, será necessário escolher o Hadoop em vez do Teradata.

Se a execução rápida for uma prioridade do usuário e puder investir no custo de licenciamento do Teradata, será necessário optar pelo Teradata.

Se o usuário precisar lidar com dados não estruturados ou semiestruturados, é preferível o Hadoop, pois é relativamente fácil processar dados não estruturados e semiestruturados devido a uma variedade de ferramentas disponíveis para o Hadoop.

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