Różnica między Hadoop a Teradata

Teraz, bardziej niż kiedykolwiek, technologia odgrywa kluczową rolę w całym procesie gromadzenia i wykorzystywania danych. Technologia zmieniła sposób, w jaki dane są wytwarzane, przetwarzane i konsumowane. Ponieważ rynek analizy dużych zbiorów danych szybko się rozwija, wiele przedsiębiorstw i przedsiębiorstw zaczyna inwestować w technologie Big Data, aby przechowywać i analizować te ogromne ilości danych. Obecnie na rynku istnieje wiele technologii Big Data, które mają duży wpływ na stosy nowych technologii do obsługi Big Data. Jedną z takich technologii, która była w centrum rozmów na temat Big Data, jest Apache Hadoop. Hadoop to jedna z największych marek w branży Big Data. Teradata to system zarządzania relacyjnymi bazami danych i wiodące rozwiązanie do hurtowni danych, które zapewnia rozwiązania do zarządzania danymi do celów analitycznych. Służy do przechowywania i przetwarzania dużej ilości danych strukturalnych w centralnym repozytorium. Poniżej znajduje się bezpośrednie porównanie dwóch technologii.

Co to jest Hadoop?

Hadoop to serce Big Data. Jest to platforma oprogramowania typu open source opracowana przez Apache Software Foundation i używana do przechowywania i przetwarzania różnych typów danych, które umożliwiają przedsiębiorstwom opartym na danych szybkie uzyskanie pełnej wartości ze wszystkich danych. Hadoop to odpowiedź na wdrożenie strategii Big Data. Pierwotnymi twórcami Hadoop są Doug Cutting i Mike Cafarella. Pracowali nad projektem stworzenia dużego indeksu internetowego o nazwie „Nutch”. Obejrzeli dokumenty MapReduce i GFS od Google i uznali je za przydatne w projekcie. W końcu włączyli koncepcje z artykułów do projektu, co ostatecznie ukształtowało genezę projektu Hadoop. Doug nadał nazwę „Hadoop” swojemu zabawkowemu słoniu, którego później użył w swoim projekcie open source. Hadoop przechowuje terabajty, a nawet petabajty danych niedrogo, bez utraty danych lub przerywania analiz danych.

Co to jest Teradata?

Teradata to system zarządzania relacyjnymi bazami danych, taki jak Oracle, opracowany przez wiodącą firmę programistyczną o tej samej nazwie. Teradata jest wiodącym na świecie dostawcą rozwiązań z zakresu analizy biznesowej, danych i rozwiązań analitycznych oraz produktów i usług chmury hybrydowej. Zapewnia system zarządzania relacyjnymi bazami danych w jednym RDMS, który działa jako centralne repozytorium. RDBMS jest uważany za wiodące rozwiązanie hurtowni danych, które obsługuje największe komercyjne bazy danych na świecie. Teradata zapewnia funkcje wspomagania decyzji dla organizacji i przedsiębiorstw, które muszą przechowywać i analizować gigabajty, a nawet terabajty danych. Firma została założona w 1979 roku i rozpoczęła działalność w garażu w Brentwood w Kalifornii. Nazwa Teradata symbolizowała zdolność do zarządzania bilionami bajtów danych. Firma została faktycznie założona przez grupę ludzi.

Różnica między Hadoop i Teradata

Technologia

- Hadoop to technologia Big Data opracowana przez Apache Software Foundation do przechowywania i przetwarzania aplikacji Big Data na skalowalnych klastrach sprzętu. Jest to platforma typu open source, która rozwiązuje wyzwania związane z dużymi zbiorami danych obejmujące ogromne ilości danych, które są zbyt różnorodne i szybko się zmieniają, aby konwencjonalne technologie i infrastruktura mogły skutecznie rozwiązać. Z drugiej strony, Teradata to w pełni skalowalny magazyn relacyjnych baz danych zaimplementowany w pojedynczym RDBMS, który działa jako centralne repozytorium. Jest to wiodące rozwiązanie hurtowni danych, które obsługuje największe komercyjne bazy danych na świecie.

Architektura

- Hadoop opiera się na „architekturze Master-Slave”, w której klaster składa się z jednego węzła Master, a wszystkie pozostałe węzły są węzłami Slave. Architektura Hadoop oparta jest na trzech podkomponentach: HDFS (Hadoop Distributed File System), MapReduce i YARN (Yet Another Negotiator zasobów). HDFS jest częścią pamięci masowej architektury Hadoop; MapReduce to agent, który dystrybuuje pracę i zbiera wyniki; a YARN przydziela dostępne zasoby w systemie.

Teradata to wspólna architektura niczego oparta na systemie masowo równoległego przetwarzania (MPP). Teradata DBMS jest skalowalny liniowo i przewidywalnie we wszystkich wymiarach obciążenia systemu bazy danych. Działa jak pojedynczy magazyn danych, który może przyjmować dużą liczbę równoczesnych żądań z wielu aplikacji klienckich. Główne składniki Teradata to Parsing Engine, BYNET i AMP (procesory modułów dostępu).

Typ danych

- Hadoop służy do przechowywania i przetwarzania różnych typów danych, które umożliwiają przedsiębiorstwom opartym na danych szybkie uzyskiwanie pełnej wartości ze wszystkich danych. Może przetwarzać dowolny rodzaj danych za pomocą wielu narzędzi typu open source - niezależnie od typu danych, niezależnie od tego, czy są to ustrukturyzowane dane półstrukturalne, czy nieustrukturyzowane. Doskonałe możliwości Hadoop w zakresie przetwarzania nieustrukturyzowanych danych są niezrównane. Z drugiej strony, Teradata jest relacyjnym rozwiązaniem do hurtowni danych, najlepiej stosowanym do przechowywania i przetwarzania dużej ilości danych o ustrukturyzowanym formacie tabelarycznym. Nie nadaje się do przetwarzania częściowo ustrukturyzowanych lub nieustrukturyzowanych danych.

Hadoop vs. Teradata: Tabela porównawcza

Podsumowanie Hadoop vs. Teradata

Hadoop przechowuje terabajty, a nawet petabajty danych niedrogo, bez utraty danych… Może przetwarzać dowolny rodzaj danych za pomocą wielu narzędzi typu open source. Z drugiej strony, Teradata to w pełni skalowalne rozwiązanie do zarządzania relacyjnymi bazami danych, służące do przechowywania i przetwarzania dużej ilości danych strukturalnych w centralnym repozytorium. Hadoop opiera się na „architekturze Master-Slave”, w której klaster składa się z pojedynczego węzła Master, a wszystkie pozostałe węzły są węzłami Slave, natomiast Teradata jest architekturą typu nic, opartą na systemie przetwarzania masowo równoległego (MPP).