Разница между Hadoop и Teradata
Share
Сейчас, как никогда ранее, технологии играют ключевую роль во всем процессе сбора и использования данных. Технология изменила способ производства, обработки и потребления данных. Поскольку рынок аналитики больших данных быстро расширяется, многие предприятия и предприятия начинают инвестировать в технологии больших данных для хранения и анализа этих огромных объемов данных. Сегодня на рынке существует множество технологий больших данных, которые оказывают значительное влияние на стеки новых технологий для обработки больших данных. Одна из таких технологий, которая была в центре переговоров о больших данных, - это Apache Hadoop. Hadoop - одно из крупнейших имен в индустрии больших данных. Teradata - это система управления реляционными базами данных и ведущее решение для хранения данных, которое предоставляет решения для управления данными для аналитики. Он используется для хранения и обработки большого количества структурированных данных в центральном хранилище. Ниже приведено сравнение двух технологий..
Что такое Hadoop?
Hadoop - это сердце больших данных. Это программная платформа с открытым исходным кодом, разработанная Apache Software Foundation и используемая для хранения и обработки различных типов данных, которые позволяют предприятиям, управляемым данными, быстро извлекать полную ценность из всех своих данных. Hadoop является ответом на реализацию стратегии Big Data. Первоначальными создателями Hadoop являются Doug Cutting и Mike Cafarella. Они работали над проектом по созданию большого веб-индекса под названием «Nutch». Они увидели документы MapReduce и GFS от Google и сочли их полезными для проекта. Итак, они, наконец, интегрировали концепции из документов в проект, который в конечном итоге сформировал генезис проекта Hadoop. Дуг дал имя «Hadoop» своему игрушечному слону, которого он позже использовал для своего проекта с открытым исходным кодом. Hadoop хранит терабайты и даже петабайты данных недорого, без потери данных и не прерывая анализ данных.
Что такое Терадата?
Teradata - это система управления реляционными базами данных, подобная Oracle, разработанная одной из ведущих компаний-разработчиков программного обеспечения. Teradata - ведущий мировой поставщик решений для бизнес-аналитики, данных и аналитических решений, а также гибридных облачных продуктов и услуг. Он обеспечивает систему управления реляционными базами данных в единой СУБД, которая выступает в качестве центрального хранилища. СУБД считается ведущим решением для хранилищ данных, которое использует крупнейшие в мире коммерческие базы данных. Teradata обеспечивает возможности поддержки принятия решений для организаций и предприятий, которым необходимо хранить и анализировать гигабайты и даже терабайты данных. Компания была основана в 1979 году и начала свою деятельность в гараже в Брентвуде, штат Калифорния. Название Teradata символизирует способность управлять триллионами байтов данных. Компания была основана группой людей.
Разница между Hadoop и Teradata
Технологии
- Hadoop - это технология Big Data, разработанная Apache Software Foundation для хранения и обработки приложений Big Data на масштабируемых кластерах аппаратного обеспечения. Это платформа с открытым исходным кодом, которая решает проблемы больших данных, связанных с огромными объемами данных, которые слишком разнообразны и быстро меняются, чтобы традиционные технологии и инфраструктура могли эффективно решать их. Teradata, с другой стороны, является полностью масштабируемым хранилищем реляционных баз данных, реализованным в единой СУБД, которая выступает в качестве центрального хранилища. Это ведущее решение для хранилищ данных, которое использует крупнейшие в мире коммерческие базы данных..
Архитектура
- Hadoop основан на «Master-Slave Architecture», где кластер состоит из одного главного узла, а все остальные узлы являются подчиненными узлами. Архитектура Hadoop основана на трех подкомпонентах: HDFS (распределенная файловая система Hadoop), MapReduce и YARN (еще один согласователь ресурсов). HDFS является частью хранилища архитектуры Hadoop; MapReduce - агент, который распределяет работу и собирает результаты; и YARN распределяет доступные ресурсы в системе.
Teradata - это архитектура с общим доступом, основанная на системе массовой параллельной обработки (MPP). СУБД Teradata является линейно и предсказуемо масштабируемой во всех измерениях рабочей нагрузки системы базы данных. Он действует как единое хранилище данных, которое может принимать большое количество одновременных запросов от нескольких клиентских приложений. Основными компонентами Teradata являются Parsing Engine, BYNET и AMP (процессоры модуля доступа).
Тип данных
- Hadoop используется для хранения и обработки различных типов данных, которые позволяют предприятиям, управляемым данными, быстро извлекать полную ценность из всех своих данных. Он может обрабатывать данные любого типа с использованием нескольких инструментов с открытым исходным кодом - независимо от типа данных, будь то структурированные полуструктурированные или неструктурированные данные. Превосходные возможности Hadoop для обработки неструктурированных данных не имеют себе равных. С другой стороны, Teradata - это реляционное хранилище данных, которое лучше всего использовать для хранения и обработки большого количества структурированных данных в табличном формате. Это не хорошо для обработки полуструктурированных или неструктурированных данных.
Hadoop vs. Teradata: Сравнительная таблица
Краткое описание Hadoop против Teradata
Hadoop хранит терабайты и даже петабайты данных недорого, без потери данных ... Он может обрабатывать данные любого типа, используя несколько инструментов с открытым исходным кодом. Teradata, с другой стороны, является полностью масштабируемым решением для управления реляционными базами данных, используемым для хранения и обработки большого объема структурированных данных в центральном хранилище. Hadoop основан на «Master-Slave Architecture», где кластер состоит из одного Master-узла, а все остальные узлы являются Slave-узлами, тогда как Teradata является архитектурой без разделения ресурсов, основанной на системе массивно-параллельной обработки (MPP)..
