Hadoop vs Teradata -11 mejores diferencias útiles para aprender

Diferencias entre Hadoop y Teradata

Hadoop

Hadoop es un proyecto de código abierto de Apache que proporciona el marco para almacenar, procesar y analizar el gran volumen de datos. Los componentes principales de Hadoop son el modelo de programación Java para procesar datos y HDFS (sistema de archivos distribuido Hadoop) para almacenar los datos de manera distribuida. Los datos se dividen en fragmentos y se distribuyen entre los múltiples nodos presentes en el mismo clúster.

El clúster de Hadoop consta de 1 tonelada (puede variar según el requisito) de nodos de hardware básico (menos costoso) y la tarea se realiza en el mismo nodo en el que hay datos y, si se supone que los datos se distribuyen en 10 nodos diferentes el mismo trabajo se ejecutará en los 10 nodos.

Hadoop funciona según el principio de que si un nodo (computadora) completará una tarea en 10 horas, 10 nodos deben completar la tarea en una hora.

Hadoop no aumenta el procesamiento de la tarea, sino que la distribuye a múltiples nodos y todos los nodos trabajan en paralelo para completar la tarea en mucho menos tiempo, una vez que se completan todos los trabajos, los datos de cada nodo se recopilan y se combinan para dar el salida.

De manera predeterminada, Hadoop crea 3 réplicas en HDFS de datos originales en cada nodo diferente y dado que usa hardware básico, la falla de hardware es muy común y si algún nodo se cae mientras procesa los datos, siempre hay otros dos nodos presentes con los mismos datos para procesalo.

Teradata

Teradata es un producto de la empresa Teradata y es uno de los RDMS (sistema de gestión de bases de datos relacionales) más adecuado para aplicaciones de almacenamiento de bases de datos que manejan una gran cantidad de datos. Teradata consta de tablas como cualquier otra base de datos tradicional y puede consultarse utilizando un lenguaje de consulta similar a las bases de datos tradicionales.

Teradata tiene un software patentado PDE (extensión de base de datos paralela) que se instala en el componente de hardware Teradata, este PDE divide el procesador de un sistema en múltiples procesadores de software virtual donde cada procesador virtual actúa como un procesador individual y es capaz de realizar todas las tareas de forma independiente. De manera similar, el componente de disco de hardware de Teradata también se divide en múltiples discos virtuales correspondientes a cada procesador virtual.

Ahora, cada vez que se consultan los datos, cada procesador buscará los datos solo en su memoria virtual correspondiente y todos los procesadores virtuales trabajarán en paralelo para buscar los datos en su memoria virtual correspondiente. Dado que el proceso se lleva a cabo en paralelo, se denomina arquitectura de Procesamiento Masivo Paralelo (MPP). Debido a su procesamiento paralelo, el Teradata es más rápido con un gran margen en comparación con las bases de datos tradicionales.

Comparación cabeza a cabeza entre Hadoop y Teradata (infografía)

A continuación se muestra la comparación entre los 11 principales entre Hadoop y Teradata

Diferencias clave entre Hadoop y Teradata

A continuación se muestran las diferencias entre Hadoop y Teradata:

Diferencia tecnológica:
Hadoop es una tecnología de Big Data, que se utiliza para almacenar una gran cantidad de datos de manera distribuida entre los nodos, mientras que Teradata es un almacén de bases de datos relacionales implementado en RDBMS único que actúa como un repositorio central.

Factor de costo:
Hadoop es un marco de código abierto y no tiene un costo de licencia y está disponible de forma gratuita, también el hardware utilizado en el ecosistema de Hadoop es hardware básico, por lo que el costo total del ecosistema de Hadoop es muy menor, por otro lado, Teradata tiene una licencia El costo y el hardware utilizados también son relativamente caros, lo que hace que el Teradata sea más caro que Hadoop.

Tipo de datos:
Hadoop puede almacenar y procesar cualquier tipo de datos mediante el uso de múltiples herramientas BigData de código abierto especialmente diseñadas para el ecosistema Hadoop. Hadoop tiene una gran variedad de herramientas para procesar datos estructurados, semiestructurados y no estructurados, mientras que Teradata se ocupa principalmente de los datos estructurados en formato tabular, también puede almacenar y procesar datos no estructurados y semiestructurados, pero procesando datos no estructurados y semiestructurados Los datos no son tan fáciles, ya que los datos tienen que ser procesados usando el lenguaje de consulta.

Soporte de múltiples idiomas:
Hadoop admite múltiples ejecuciones de lenguaje de programación en paralelo en el ecosistema de Hadoop, a diferencia de Teradata, que utiliza un lenguaje de consulta para realizar las operaciones sobre los datos.

Actuación:
Hadoop tiene su propia herramienta de almacenamiento de datos llamada colmena que se utiliza para consultar los datos estructurados presentes en archivos planos en un sistema de archivos distribuido, pero es comparativamente más lento que Teradata. Hive tampoco tiene ningún concepto de clave primaria, mientras que Teradata aquí tiene la ventaja, ya que admite la clave primaria, que también impulsa el rendimiento de las consultas de datos utilizando Teradata.

Latencia:
Teradata tiene baja latencia y proporciona los resultados más rápido en comparación con Hadoop y, debido a la baja latencia de Teradata, se usa donde el tiempo es el principal factor de requerimiento.

Seguridad de datos:
Teradata es mucho más seguro en comparación con Hadoop.

Esquema:
Se requiere un esquema bien definido antes de cargar los datos en Teradata, mientras que en Hadoop no existe tal preocupación.

Tabla comparativa entre Hadoop y Teradata

A continuación se encuentran las listas de puntos, describa las diferencias entre Hadoop y Teradata:

Bases de comparación	Teradata	Hadoop
Procesamiento en paralelo	La carga de trabajo se divide en todo el sistema y de manera uniforme entre los procesadores del sistema.	La carga de trabajo se divide entre los diferentes nodos en los que hay datos relevantes y cada nodo procesa la tarea individualmente en paralelo, lo que reduce el tiempo total necesario para completar la tarea.
Arquitectura de nada compartido	La ejecución de tareas de Teradata en un procesador virtual es independiente de las tareas en otros procesadores virtuales.	La ejecución de tareas en cualquier nodo de Hadoop es independiente de las tareas que se ejecutan en otros nodos.
Altamente escalable	Se pueden agregar más nodos / discos, pero aumentará el costo de la licencia.	Se puede agregar más número de nodos / discos cuando sea necesario para aumentar la potencia de procesamiento y almacenamiento.
Distribución automática de datos.	En Teradata, la operación de hash se realiza sobre la clave primaria de una tabla para distribuir los datos de manera uniforme sobre los discos.	En Hadoop, los datos se distribuyen entre los nodos según el espacio disponible en los nodos de datos.
Múltiples copias de datos.	si	si
Tolerancia a fallos de hardware	Si un trabajo falla, se activa el mismo trabajo en un procesador diferente con una réplica de datos diferente.	Si falla un trabajo / nodo, se activa el mismo trabajo en un nodo diferente en el que está presente la réplica de datos.
Inversión de capital	Enorme (Licencia de software + hardware)	Menos (hardware básico (menos costoso) y sin licencia).
Velocidad de procesamiento	Comparativamente más rápido que Hadoop.	Comparativamente más lento que Teradata.
Maneja el tipo de almacenamiento de datos	Puede almacenar datos estructurados, semiestructurados y no estructurados.	Puede almacenar datos estructurados, semiestructurados y no estructurados.
Dificultad para procesar datos no estructurados y semiestructurados	Comparativamente difícil que Hadoop.	Comparativamente más fácil que Teradata.
Facilidad de desarrollo de código	Fácil de usar ya que la consulta SQL necesita ser escrita.	Un poco difícil ya que la codificación debe hacerse en lenguajes como Java / python, etc. para escribir mapeadores y reductores.

Conclusión - Hadoop vs Teradata

Entonces, aquí ahora podemos concluir si uno debería optar por Hadoop y Teradata en función de tres factores principales, es decir, el costo de inversión, el tiempo de ejecución y el tipo de datos que se tratan.

Si el principal factor es un menor costo de inversión y el usuario puede comprometer el tiempo de ejecución, entonces uno debe elegir Hadoop sobre Teradata.

Si la ejecución rápida es una prioridad del usuario y puede invertir en el costo de licencia de Teradata, entonces uno debe optar por Teradata.

Si el usuario tiene que lidiar con datos no estructurados o semiestructurados, entonces se prefiere Hadoop, ya que es relativamente fácil procesar datos no estructurados y semiestructurados debido a una variedad de herramientas disponibles para Hadoop.

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