Hadoop vs Teradata -11 Meilleures différences utiles à apprendre

Différences entre Hadoop et Teradata

Hadoop:

Hadoop est un projet Apache open source qui fournit le cadre pour stocker, traiter et analyser le grand volume de données. Les principaux composants de Hadoop sont le modèle de programmation Java pour le traitement des données et HDFS (système de fichiers distribué Hadoop) pour le stockage des données de manière distribuée. Les données sont divisées en morceaux et réparties entre les multiples nœuds présents dans le même cluster.

Le cluster Hadoop comprend 1 tonne (peut varier selon les besoins) de nombre de nœuds de matériel (moins cher) et la tâche est effectuée sur le même nœud sur lequel les données sont présentes et, si vous supposez que les données sont distribuées sur 10 nœuds différents de le même travail s'exécutera sur les 10 nœuds.

Hadoop fonctionne sur le principe que si un nœud (ordinateur) terminera une tâche en 10 heures, 10 nœuds devraient terminer la tâche en une heure.

Hadoop n'augmente pas le traitement de la tâche, mais la répartit sur plusieurs nœuds et tous les nœuds travaillent en parallèle pour terminer la tâche en beaucoup moins de temps, une fois tous les travaux terminés, les données de chaque nœud sont collectées et combinées pour donner la production.

Par défaut, Hadoop crée 3 répliques en HDFS des données originales sur chaque nœud différent et comme il utilise du matériel de base, la défaillance matérielle est très courante et si un nœud tombe en panne pendant le traitement des données, il y a toujours deux autres nœuds présents avec les mêmes données à traiter.

Teradata:

Teradata est un produit de la société Teradata et est l'un des RDMS (système de gestion de bases de données relationnelles) les mieux adaptés aux applications d'entreposage de bases de données traitant une très grande quantité de données. Teradata se compose de tables comme toute autre base de données traditionnelle et peut être interrogé à l'aide d'un langage de requête similaire aux bases de données traditionnelles.

Teradata dispose d'un logiciel breveté PDE (extension de base de données parallèle) qui est installé sur le composant matériel Teradata, ce PDE divise le processeur d'un système en plusieurs processeurs logiciels virtuels où chaque processeur virtuel agit comme un processeur individuel et est capable d'exécuter toutes les tâches de manière indépendante. De manière similaire, le composant de disque matériel de Teradata est également divisé en plusieurs disques virtuels correspondant à chaque processeur virtuel.

Désormais, chaque fois que des données sont interrogées, chaque processeur ne recherchera les données que dans sa mémoire virtuelle correspondante et tous les processeurs virtuels travailleront en parallèle pour rechercher les données dans leur mémoire virtuelle correspondante. Étant donné que le processus est effectué en parallèle, il est appelé comme possédant une architecture de traitement massivement parallèle (MPP). En raison de son traitement parallèle, le Teradata est plus rapide avec une grande marge par rapport aux bases de données traditionnelles.

Comparaison directe entre Hadoop et Teradata (infographie)

Ci-dessous se trouve le Top 11 de la comparaison entre Hadoop et Teradata

Différences clés entre Hadoop et Teradata

Voici les différences entre Hadoop et Teradata:

Différence technologique:
Hadoop est une technologie Big Data, qui est utilisée pour stocker la très grande quantité de données de manière répartie entre les nœuds, tandis que Teradata est un entrepôt de bases de données relationnelles implémenté dans un SGBDR unique qui agit comme un référentiel central.

Facteur de coût:
Hadoop est un framework open source et il n'y a pas de coût de licence pour celui-ci et est disponible gratuitement également le matériel utilisé dans l'écosystème Hadoop est du matériel de base, donc le coût global de l'écosystème Hadoop est très inférieur, d'autre part Teradata a une licence le coût et le matériel utilisé sont également relativement chers, ce qui rend le Teradata plus cher que Hadoop.

Type de données:
Hadoop peut stocker et traiter tout type de données en utilisant plusieurs outils BigData open source spécialement conçus pour l'écosystème Hadoop. Hadoop dispose d'une très grande variété d'outils pour traiter la structure, les données semi-structurées et non structurées tandis que Teradata traite principalement les données de format tabulaire structuré, il peut également stocker et traiter des données non structurées et semi-structurées mais en traitant des données non structurées et semi-structurées. les données ne sont pas si faciles que les données doivent être traitées en utilisant le langage de requête.

Prise en charge de plusieurs langues:
Hadoop prend en charge plusieurs exécutions de langage de programmation en parallèle dans l'écosystème Hadoop contrairement à Teradata, qui utilise un langage de requête pour effectuer les opérations sur les données.

Performance:
Hadoop possède son propre outil de stockage de données appelé ruche qui est utilisé pour interroger les données structurées présentes dans des fichiers plats dans un système de fichiers distribué mais est relativement plus lent que Teradata. Hive n'a pas non plus de concept de clé primaire, alors que Teradata obtient ici l'avantage car il prend en charge la clé primaire, ce qui améliore également les performances d'interrogation des données à l'aide de Teradata.

Latence:
Teradata a une faible latence et fournit les résultats plus rapidement par rapport à Hadoop et en raison de la faible latence de Teradata, il est utilisé lorsque le temps est le principal facteur d'exigence.

Sécurité des données:
Teradata est beaucoup plus sécurisé que Hadoop.

Schéma:
Un schéma bien défini est requis avant de charger les données dans Teradata alors qu'il n'y a pas de problème dans Hadoop.

Tableau de comparaison entre Hadoop et Teradata

Voici les listes de points, décrivez les différences entre Hadoop et Teradata:

Base de comparaison	Teradata	Hadoop
Traitement parallèle	La charge de travail est répartie sur le système et également entre les processeurs du système.	La charge de travail est divisée entre les différents nœuds sur lesquels les données pertinentes sont présentes et chaque nœud traite la tâche individuellement en parallèle, ce qui réduit le temps global nécessaire pour terminer la tâche.
Architecture sans partage	La tâche Teradata exécutée dans un processeur virtuel est indépendante des tâches des autres processeurs virtuels.	L'exécution de tâches sur n'importe quel nœud de Hadoop est indépendante des tâches s'exécutant sur d'autres nœuds.
Très évolutif	Plus de nœuds / disques peuvent être ajoutés, mais augmenteront le coût des licences.	Un plus grand nombre de nœuds / disques peut être ajouté au fur et à mesure des besoins pour augmenter la puissance de traitement et de stockage.
Distribution automatique des données	Dans Teradata, l'opération de hachage est effectuée sur la clé primaire d'une table pour distribuer les données de manière égale sur les disques.	Dans Hadoop, les données sont réparties entre les nœuds selon l'espace disponible dans les nœuds de données.
Copies multiples de données	Oui	Oui
Tolérance aux pannes matérielles	Si un travail échoue, le même travail est déclenché sur un processeur différent avec une réplique de données différente.	Si un travail / nœud échoue, le même travail est déclenché sur un nœud différent sur lequel la réplique de données est présente.
Investissement en capital	Énorme (licence logicielle + matériel)	Moins (matériel de base (moins cher) et aucune licence).
Rapidité de traitement	Comparativement plus rapide que Hadoop.	Comparativement plus lent que Teradata.
Gère le type de stockage de données	Peut stocker des données structurées, semi-structurées et non structurées.	Peut stocker des données structurées, semi-structurées et non structurées.
Difficulté de traitement des données non structurées et semi-structurées	Comparativement difficile que Hadoop.	Comparativement plus facile que Teradata.
Facilité de développement du code	Facile à utiliser car la requête SQL doit être écrite.	Un peu difficile car le codage doit être fait dans des langages comme Java / python, etc. pour écrire le mappeur et les réducteurs.

Conclusion - Hadoop vs Teradata

Donc, ici, nous pouvons maintenant conclure si l'on doit opter pour Hadoop et Teradata sur la base de trois facteurs principaux, à savoir le coût d'investissement, le temps d'exécution et le type de données à traiter.

Si le moindre coût d'investissement est le facteur majeur et que l'utilisateur peut faire des compromis avec le temps d'exécution, alors il faut choisir Hadoop plutôt que Teradata.

Si une exécution rapide est une priorité pour l'utilisateur et peut investir dans le coût de licence de Teradata, il faut opter pour Teradata.

Si l'utilisateur doit traiter des données non structurées ou semi-structurées, alors Hadoop est préféré car il est relativement facile de traiter des données non structurées et semi-structurées en raison d'une variété d'outils disponibles pour Hadoop.

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