Diferença entre Hadoop e Redshift
O Hadoop é uma estrutura de código aberto desenvolvida pela Apache Software Foundation com seus principais benefícios de escalabilidade, confiabilidade e computação distribuída. O processamento de dados, armazenamento, acesso e segurança são vários tipos de recursos disponíveis no ecossistema Hadoop. O HDFS possui uma alta taxa de transferência, o que significa capaz de lidar com grandes quantidades de dados com capacidade de processamento paralelo. Redshift é um serviço web de hospedagem em nuvem desenvolvido pela unidade Amazon Web Services da Amazon.com Inc., dentre os serviços existentes fornecidos pela Amazon. É usado para projetar um data warehouse em larga escala na nuvem. O Redshift é um serviço de armazém de dados em escala de petabytes, totalmente gerenciado e econômico para operar em grandes conjuntos de dados.
Vamos estudar mais sobre o Hadoop e o Redshift em detalhes:
O Hadoop HDFS possui alta capacidade de tolerância a falhas e foi projetado para ser executado em sistemas de hardware de baixo custo. O Hadoop pode manipular um tamanho mínimo do tipo TeraBytes para GigaBytes de arquivos em seu sistema. O HDFS é uma arquitetura mestre-escravo que consiste em nós de nome e nós de dados, nos quais o nó de nome contém metadados e o nó de dados contém dados reais a serem processados ou operados.
O RedShift usa diferentes técnicas de carregamento de dados, como relatórios de BI (Business Intelligence), ferramentas analíticas e mineração de dados. O Redshift fornece um console para criar e gerenciar clusters do Amazon Redshift. O componente principal do Redshift Data Warehouse é um cluster.
Fonte da imagem: Apache.org
Arquitetura RedShift:
Fonte da imagem: Amazon.com
Comparação cara a cara entre Hadoop vs Redshift (Infográficos):
Abaixo está a comparação top 10 entre Hadoop e Redshift são os seguintes
Principais diferenças entre Hadoop e Redshift:
Abaixo está as principais diferenças entre Hadoop e Redshift são as seguintes
1.A arquitetura Hadoop HDFS (Sistema de arquivos distribuídos do Hadoop) possui nós de nome e nós de dados, enquanto o Redshift possui nós de nó líder e de cálculo, onde os nós de computação serão particionados como fatias.
2. O Hadoop fornece interface de linha de comando para interagir com o sistema de arquivos, enquanto o RedShift possui um console de gerenciamento para interagir com os serviços de armazenamento da Amazon, como S3, DynamoDB etc.,
3.As operações do banco de dados devem ser configuradas pelos desenvolvedores. No Redshift automatiza as operações do banco de dados analisando os planos de execução.
O 4.Hadoop possui várias ferramentas de suporte de terceiros para serem integradas facilmente, enquanto o Redshift suporta apenas os produtos desenvolvidos pela Amazon em sua nuvem.
5.Em termos de design de arquitetura, rede, armazenamento, segurança e desempenho do Hadoop, foram considerados elementos principais, enquanto no Redshift esses elementos podem ser configurados de maneira fácil e flexível usando o console de gerenciamento de nuvem da Amazon.
6.Hadoop é uma arquitetura de sistema de arquivos baseada em API (Java Application Programming Interfaces), enquanto o Redshift é baseado no RDBMS (modelo de gerenciamento de banco de dados relacional).
7.O Hadoop pode ter integrações com diferentes fornecedores e o Redshift não tem suporte nesse caso em que a Amazon é o único fornecedor. E se um usuário estiver insatisfeito com o serviço? Nesse caso, o Hadoop é uma vantagem.
8. A maioria das empresas existentes ainda está usando o Hadoop, enquanto novos clientes estão escolhendo o RedShift.
9.Em termos de desempenho, o Hadoop sempre fica para trás e o Redshift sempre vence no caso de execução de consultas em grandes volumes de dados.
10. O Hadoop usa o modelo de programação Map Reduce para executar tarefas. O Amazon Redshift usa o Elastic Map Reduce da Amazon.
11. O Hadoop usa o modelo de programação Map Reduce para executar tarefas. O Amazon Redshift usa o Elastic Map Reduce da Amazon.
12. O Hadoop é preferível executar tarefas em lote diariamente que se tornam mais baratas, enquanto o Redshift fica mais barato no caso da tecnologia OLAP (Online Analytical Processing) que existe por trás de muitas ferramentas de Business Intelligence.
13. O Hadoop é 10 vezes mais lento que o Redshift na execução de consultas da mesma maneira que o Hadoop é 10 vezes mais caro que o Redshift, resultando no Hadoop como o menos escolhido antes do Redshift.
14. Em termos de carregamento de dados também, o Hadoop ficou atrás do Redshift em termos de horas, se o sistema levar horas para carregar dados do armazenamento em seu sistema de processamento de arquivos.
15. O Hadoop pode ser usado para armazenamentos de baixo custo, arquivamento de dados, lagos de dados, data warehousing e análise de dados, enquanto o Redshift vem sob os recursos de data warehouse, limitando o uso de múltiplos propósitos.
16.A plataforma Hadoop fornece suporte a vários fornecedores externos e seus próprios projetos Apache, como Storm, Spark, Kafka, Solr etc., e por outro lado o Redshift possui suporte limitado à integração com seus únicos produtos da Amazon
Tabela de comparação Hadoop vs Redshift
| BASE PARA
COMPARAÇÃO | HADOOP | REDSHIFT |
| Disponibilidade | Estrutura de código-fonte aberto da Apache Projects | Serviços com preços fornecidos pela Amazon |
| Implementação | Fornecido pelos fornecedores Hortonworks e Cloudera etc., | Desenvolvido e fornecido pela Amazon |
| atuação | Os trabalhos do Hadoop MapReduce são mais lentos | Redshift executa mais rápido que o cluster Hadoop |
| Escalabilidade | Limitações na escalabilidade | Facilmente reduza / faça upsizing de acordo com a exigência |
| Preços | Custa US $ 200 por mês para executar consultas | O preço depende da região do servidor e é mais barato que o Hadoop
Por exemplo: US $ 20 / mês |
| Rapidez | Mais rápido, mas mais lento em comparação com o Redshift | 10 vezes mais rápido que o Hadoop |
| Velocidade da consulta | Leva 1491 segundos para executar dados de 1, 2 TB | 155 segundos para executar dados de 1, 2 TB |
| Integração de dados | Flexível com sistema de arquivos local e qualquer banco de dados | Pode carregar dados apenas do Amazon S3 ou DynamoDB |
| Formato de dados | Todos os formatos de dados são suportados | Rigoroso em formatos de dados, como formatos de arquivo CSV |
| Fácil de usar | Complexo e complicado para lidar com atividades administrativas | Administração automatizada de backup e data warehouse |
Conclusão - Hadoop vs Redshift
A declaração final para concluir o grande vencedor nesta comparação é o Redshift, que vence em termos de facilidade de operações, manutenção e produtividade, enquanto o Hadoop não possui termos de escalabilidade de desempenho e custo de serviços, com o único benefício de fácil integração com ferramentas de terceiros e produtos. O Redshift evoluiu recentemente com um tremendo crescimento e aceitação por muitos clientes e clientes devido à sua alta disponibilidade e menor custo operacional, em comparação com o Hadoop, tornando-o cada vez mais popular. Mas, até agora, a maioria das empresas existentes da Fortune 1000 usava as plataformas Hadoop em suas arquiteturas para gerenciar os dados do cliente.
Na maioria dos casos, o RedShift tem sido a melhor opção a ser considerada para fins comerciais por qualquer cliente ou cliente, para lidar com os dados grandes e sensíveis de quaisquer instituições financeiras ou informações públicas com mais integridade e segurança.
Além disso, o Hadoop tem suas próprias vantagens em ser um projeto de código aberto e já está disponível há muitos anos, fazendo com que os sistemas existentes sejam substituídos como um processo que gera custos. Finalmente, o produto deve ser escolhido com base nos requisitos e flexibilidade, em vez de preço ou popularidade com base nas necessidades de negócios direcionadas.
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