हडूप और टेराडेटा के बीच मतभेद
हडूप:
हडूप एक खुला स्त्रोत अपाचे प्रोजेक्ट है जो डेटा की बड़ी मात्रा को स्टोर, प्रोसेस और विश्लेषण करने के लिए ढांचा प्रदान करता है । डेटा और एचडीएफएस प्रसंस्करण के लिए हडूप के मुख्य घटक जावा प्रोग्रामिंग मॉडल हैं वितरित करने के लिए डेटा को संग्रहीत करने के लिए (हडूप वितरित फाइल सिस्टम) । डेटा को टुकड़ों में बांटा गया है और उसी क्लस्टर में मौजूद कई नोड्स के बीच वितरित किया जाता है।
हडूप क्लस्टर में 1 टन (आवश्यकता के हिसाब से भिन्न हो सकता है) कमोडिटी (कम महंगे) हार्डवेयर के नोड्स की संख्या और कार्य उसी नोड पर किया जाता है जिस पर डेटा मौजूद होता है और यदि मान लीजिए कि डेटा 10 अलग-अलग नोड्स पर वितरित किया गया है एक ही नौकरी सभी 10 नोड्स पर चलेगी।
हडूप सिद्धांत पर काम करता है कि यदि एक नोड (कंप्यूटर) 10 नोड्स से 10 घंटों में एक कार्य पूरा करेगा, तो कार्य को एक घंटे में पूरा करना चाहिए।
हडूप कार्य की प्रसंस्करण में वृद्धि नहीं करता है बल्कि यह कार्य को कई नोड्स में वितरित करता है और सभी नोड्स कार्य को बहुत कम समय में पूरा करने के समानांतर में काम करते हैं, एक बार सभी नौकरियां पूरी हो जाती हैं, प्रत्येक नोड से डेटा एकत्र किया जाता है और वापस देने के लिए संयुक्त किया जाता है उत्पादन।
डिफ़ॉल्ट रूप से, हडूप प्रत्येक अलग नोड पर मूल डेटा के एचडीएफएस में 3 प्रतिकृतियां बनाता है और चूंकि यह कमोडिटी हार्डवेयर का उपयोग करता है, हार्डवेयर विफलता बहुत आम है और यदि डेटा संसाधित करते समय कुछ नोड नीचे चला जाता है तो हमेशा दो अन्य नोड्स उसी डेटा के साथ मौजूद होते हैं इसकी प्रक्रिया।
टेराडेटा:
टेराडेटा टेराडेटा कंपनी का एक उत्पाद है और यह एक अच्छी तरह से ज्ञात आरडीएमएस (रिलेशनल डेटा बेस मैनेजमेंट सिस्टम) में से एक है जो डेटाबेस वेयरहाउसिंग एप्लिकेशन के लिए सबसे उपयुक्त डेटा से निपटने के लिए उपयुक्त है। टेराडेटा में किसी अन्य पारंपरिक डेटाबेस की तरह तालिकाओं होते हैं और पारंपरिक डेटाबेस के समान क्वेरी भाषा का उपयोग करके पूछताछ की जा सकती है।
टेराडेटा में पेटेंट सॉफ़्टवेयर पीडीई (समांतर डेटाबेस एक्सटेंशन) है जो टेराडेटा हार्डवेयर घटक पर स्थापित है, यह पीडीई एक सिस्टम के प्रोसेसर को कई वर्चुअल सॉफ़्टवेयर प्रोसेसर में विभाजित करता है जहां प्रत्येक वर्चुअल प्रोसेसर एक व्यक्तिगत प्रोसेसर के रूप में कार्य करता है और सभी कार्यों को स्वतंत्र रूप से करने में सक्षम होता है। इसी तरह, टेराडेटा के हार्डवेयर डिस्क घटक को प्रत्येक वर्चुअल प्रोसेसर से संबंधित कई वर्चुअल डिस्क में भी विभाजित किया जाता है।
अब, जब भी डेटा प्रोसेसर पूछताछ की जाती है तो डेटा केवल इसी वर्चुअल मेमोरी में डेटा की तलाश करेगा और सभी वर्चुअल प्रोसेसर डेटा को उनके संबंधित वर्चुअल मेमोरी में खोजने के लिए समानांतर में काम करेंगे। चूंकि प्रक्रिया समानांतर में की जाती है, इसे व्यापक रूप से समांतर प्रसंस्करण (एमपीपी) वास्तुकला रखने के रूप में जाना जाता है। इसके समानांतर प्रसंस्करण के कारण, पारंपरिक डेटाबेस की तुलना में टेराडेटा एक महान मार्जिन के साथ तेज़ है।
हडूप बनाम टेराडेटा (इन्फोग्राफिक्स) के बीच हेड टू हेड तुलना
नीचे हडूप बनाम टेराडेटा के बीच शीर्ष 11 तुलना है
हडूप बनाम टेराडेटा के बीच महत्वपूर्ण अंतर
नीचे हडूप और टेराडेटा के बीच मतभेद हैं:
प्रौद्योगिकी अंतर:
हडूप एक बड़ी डेटा तकनीक है , जिसका उपयोग नोड्स के बीच एक वितरित फैशन में बहुत बड़ी मात्रा में डेटा को स्टोर करने के लिए किया जाता है, जबकि टेराडेटा रिलेशनल डेटाबेस गोदाम एकल आरडीबीएमएस में लागू होता है जो केंद्र भंडार के रूप में कार्य करता है।
लागत कारक:
हडूप एक खुला स्त्रोफ्रेमवर्क है और इसके लिए कोई लाइसेंसिंग लागत नहीं है और हडूप पारिस्थितिकी तंत्र में इस्तेमाल होने वाले हार्डवेयर भी मुफ्त में उपलब्ध हैं, इसलिए हडूप पारिस्थितिकी तंत्र की कुल लागत बहुत कम है, दूसरी ओर टेराडेटा में एक लाइसेंसिंग लागत और हार्डवेयर का उपयोग अपेक्षाकृत महंगा है जो टेराडेटा को हडूप से अधिक महंगा बनाता है।
डेटा का प्रकार:
हडूप विशेष रूप से हडूप पारिस्थितिक तंत्र के लिए डिज़ाइन किए गए कई खुला स्त्रोतबिगडेटा टूल्स का उपयोग कर किसी भी प्रकार के डेटा को स्टोर और संसाधित कर सकता है। संरचना, अर्ध-संरचित और साथ ही असंगठित डेटा को संसाधित करने के लिए हडूप में बहुत ही विविध प्रकार के औजार हैं, जबकि टेराडेटा मुख्य रूप से संरचित टैब्यूलर प्रारूप डेटा से संबंधित है, यह असंगठित और अर्ध-संरचित डेटा को भी स्टोर और संसाधित कर सकता है लेकिन असंगठित और अर्ध-संरचित प्रोसेसिंग क्वेरी भाषा का उपयोग करके डेटा को संसाधित करना इतना आसान नहीं है।
एकाधिक भाषाओं का समर्थन:
हडूप टेराडेटा के विपरीत हडूप पारिस्थितिक तंत्र में समानांतर में कई प्रोग्रामिंग भाषा निष्पादन का समर्थन करता है, जो डेटा पर संचालन करने के लिए एक क्वेरी भाषा का उपयोग करता है।
प्रदर्शन:
हडूप का अपना डेटा वेयरहाउसिंग उपकरण है जिसे हाइव कहा जाता है जिसका उपयोग एक वितरित फ़ाइल सिस्टम में फ्लैट फाइलों में मौजूद संरचित डेटा से पूछताछ करने के लिए किया जाता है लेकिन टेराडेटा की अपेक्षा तुलनात्मक रूप से धीमी है। हाइव में प्राथमिक कुंजी की कोई अवधारणा नहीं है, जबकि टेराडेटा को लाभ मिलता है क्योंकि यह प्राथमिक कुंजी का समर्थन करता है जो टेराडेटा का उपयोग कर क्वेरीिंग डेटा के प्रदर्शन को भी धक्का देता है।
लेटेंसी:
टेराडेटा में कम विलंबता है और हडूप की तुलना में परिणाम तेजी से प्रदान करता है और टेराडेटा की कम विलंबता के कारण, इसका उपयोग तब किया जाता है जहां समय आवश्यकता का प्रमुख कारक होता है।
डेटा सुरक्षा:
हडूप की तुलना में टेराडेटा अधिक सुरक्षित है।
स्कीमा:
टेराडेटा में डेटा लोड करने से पहले एक अच्छी तरह से परिभाषित स्कीमा आवश्यक है जबकि हडूप में ऐसी कोई चिंता नहीं है।
हडूप बनाम टेराडेटा के बीच तुलना तालिका
नीचे अंक की सूचियां हैं, हडूप और टेराडेटा के बीच मतभेदों का वर्णन करें:
| तुलना की आधार | टेराडेटा | हडूप |
| समानांतर प्रसंस्करण | वर्कलोड सिस्टम में और सिस्टम में प्रोसेसर के बीच समान रूप से विभाजित है।
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वर्कलोड को अलग-अलग नोड्स के बीच बांटा गया है, जिस पर प्रासंगिक डेटा मौजूद है और प्रत्येक नोड समानांतर में कार्य को व्यक्तिगत रूप से संसाधित करता है जो कार्य को पूरा करने के लिए किए गए समग्र समय को कम करता है। |
| शेयर–कुछ भी वास्तुकला | वर्चुअल प्रोसेसर में निष्पादित टेराडेटा कार्य अन्य वर्चुअल प्रोसेसर में कार्यों से स्वतंत्र है।
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हडूप के किसी भी नोड पर कार्य निष्पादन अन्य नोड्स पर निष्पादित कार्यों के लिए स्वतंत्र है। |
| अत्यधिक स्केलेबल | अधिक नोड्स / डिस्क जोड़े जा सकते हैं लेकिन लाइसेंसिंग लागत में वृद्धि होगी। | प्रसंस्करण और भंडारण शक्ति को बढ़ाने के लिए आवश्यकतानुसार नोड्स / डिस्क की अधिक संख्या को जोड़ा जा सकता है। |
| स्वचालित डेटा वितरण | टेराडेटा में डिस्क पर समान रूप से डेटा वितरित करने के लिए एक तालिका की प्राथमिक कुंजी पर हैशिंग ऑपरेशन किया जाता है। | हडूप में, डेटा नोड्स में उपलब्ध स्थान के अनुसार डेटा नोड्स के बीच वितरित किया जाता है। |
| डेटा की कई प्रतियां | हाँ | हाँ |
| हार्डवेयर गलती सहनशीलता | यदि कोई नौकरी विफल हो जाती है, तो एक ही काम डेटा के एक अलग प्रतिकृति के साथ एक अलग प्रोसेसर पर ट्रिगर किया जाता है।
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यदि कोई नौकरी / नोड विफल रहता है, तो एक ही नौकरी एक अलग नोड पर ट्रिगर होती है जिस पर डेटा की प्रतिकृति मौजूद होती है। |
| पूँजी निवेश | विशाल (सॉफ्टवेयर लाइसेंसिंग + हार्डवेयर)
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कम (कमोडिटी हार्डवेयर (कम महंगी) और कोई लाइसेंस नहीं)। |
| प्रसंस्करण की गति | हडूप की तुलना में तुलनात्मक रूप से तेज़। | टेराडेटा की तुलना में तुलनात्मक रूप से धीमी है। |
| हैंडल प्रकार डेटा भंडारण | संरचित, संगठित और साथ ही असंगठित डेटा स्टोर कर सकते हैं।
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संरचित, संगठित और साथ ही असंगठित डेटा स्टोर कर सकते हैं। |
| असंगठित और अर्ध–संरचित डेटा को संसाधित करने में कठिनाई | हडूप की तुलना में तुलनात्मक रूप से कठिन। | टेराडेटा से तुलनात्मक रूप से आसान है। |
| कोड विकास की आसानी | एसक्यूएल क्वेरी के रूप में उपयोग करने में आसान लिखा जाना चाहिए। | मैप और रेड्यूसर लिखने के लिए जावा / पायथन आदि जैसी भाषाओं में कोडिंग की आवश्यकता होती है। |
निष्कर्ष
तो, अब हम इस बात पर निष्कर्ष निकाल सकते हैं कि किसी को तीन प्रमुख कारकों, यानि निवेश लागत, निष्पादन समय और डेटा के प्रकार के आधार पर हडूप और टेराडेटा के लिए जाना चाहिए या नहीं।
यदि कम निवेश लागत कम कारक है और उपयोगकर्ता निष्पादन समय के साथ समझौता कर सकता है, तो किसी को टेराडेटा पर हडूप चुनना होगा।
यदि तेजी से निष्पादन उपयोगकर्ता की प्राथमिकता है और टेराडेटा की लाइसेंसिंग लागत में निवेश कर सकता है तो उसे टेराडेटा के लिए जाना होगा।
यदि उपयोगकर्ता को असंगठित या अर्ध-संरचित डेटा से निपटना है, तो हडूप को प्राथमिकता दी जाती है क्योंकि यह हडूप के लिए उपलब्ध विभिन्न उपकरणों के कारण असंगठित और अर्द्ध-संरचित डेटा को संसाधित करना अपेक्षाकृत आसान है।
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यह हडूप बनाम टेराडेटा, उनके अर्थ, हेड टू हेड कंपेरिजन, की डिफरेंसेस, कंपेरिजन टेबल और निष्कर्ष के लिए एक मार्गदर्शक रहा है। अधिक जानने के लिए आप निम्नलिखित लेख भी देख सकते हैं –
