Forskellen mellem Hadoop og Teradata

Nu, mere end nogensinde, spiller teknologi en central rolle i hele processen med, hvordan vi indsamler og bruger data. Teknologi har ændret måden, hvorpå data produceres, behandles og forbruges. Da markedet for big data-analyse hurtigt ekspanderer, begynder mange virksomheder og virksomheder at investere i Big Data-teknologier for at gemme og analysere disse enorme datamængder. I dag er der mange Big Data-teknologier på markedet, der har ret stor indflydelse på de nye teknologibunker til håndtering af Big Data. En sådan teknologi, der har været i centrum for Big Data-samtalerne, er Apache Hadoop. Hadoop er et af de største navne i Big Data-branchen. Teradata er et relationsdatabasestyringssystem og en førende datalagringsløsning, der leverer datastyringsløsninger til analyse. Det bruges til at gemme og behandle store mængder strukturerede data i et centralt arkiv. Nedenfor er en sammenligning mellem de to teknologier.

Hvad er Hadoop?

Hadoop er hjertet i Big Data. Det er en open source-softwareramme, der er udviklet af Apache Software Foundation og bruges til at gemme og behandle forskellige datatyper, der gør det muligt for datadrevne virksomheder hurtigt at udlede den fulde værdi fra alle deres data. Hadoop er svaret på at implementere en Big Data-strategi. De originale skabere af Hadoop er Doug Cutting og Mike Cafarella. De arbejdede på et projekt for at skabe et stort webindeks kaldet “Nutch”. De så MapReduce- og GFS-papirerne fra Google og fandt det nyttigt til projektet. Så de integrerede endelig koncepterne fra papirerne i projektet, som til sidst dannede genoprundelsen af ​​Hadoop-projektet. Doug gav navnet “Hadoop” til sin legetøjselefant, som han senere brugte til sit open source-projekt. Hadoop gemmer terabytes og endda petabytes af data billigt uden at miste data eller afbryde dataanalyser.

Hvad er Teradata?

Teradata er et relationsdatabasestyringssystem som Oracle udviklet af et førende softwarefirma med samme navn. Teradata er verdens førende udbyder af forretningsanalyseløsninger, data- og analyseløsninger og hybrid skyprodukter og -tjenester. Det leverer det relationelle databasestyringssystem i et enkelt RDMS, der fungerer som et centralt depot. Dets RDBMS betragtes som en førende datalagringsløsning, der kører verdens største kommercielle databaser. Teradata leverer beslutningsstøttefunktioner til organisationer og virksomheder, der har brug for at gemme og analysere gigabyte og endda terabyte af data. Virksomheden blev indarbejdet i 1979 og startede i en garage i Brentwood, Californien. Navnet Teradata symboliserede evnen til at styre billioner af bytes med data. Virksomheden blev faktisk grundlagt af en gruppe mennesker.

Forskel mellem Hadoop og Teradata

Teknologi

- Hadoop er en Big Data-teknologi udviklet af Apache Software Foundation til at gemme og behandle Big Data-applikationer på skalerbare klynger med råvaremateriale. Det er en open source-platform, der adresserer Big Data-udfordringerne, der involverer enorme mængder data, der er for forskellige og hurtigt skiftende til, at konventionelle teknologier og infrastrukturer kan adresseres effektivt. Teradata er på den anden side et fuldt skalerbart relationsdatabaselager implementeret i et enkelt RDBMS, der fungerer som et centralt lager. Det er en førende datalagringsløsning, der kører verdens største kommercielle databaser.

Arkitektur

- Hadoop er baseret på en 'Master-Slave-arkitektur', hvor en klynge består af en enkelt Master-knude og alle de andre noder er Slave-knudepunkter. Hadoop-arkitekturen er baseret på tre underkomponenter: HDFS (Hadoop Distribueret filsystem), MapReduce og YARN (endnu en anden ressourceforhandler). HDFS er lagringsdelen af ​​Hadoop-arkitekturen; MapReduce er den agent, der distribuerer værket og indsamler resultaterne; og YARN tildeler de tilgængelige ressourcer i systemet.

Teradata er en delt intet-arkitektur baseret på et massivt parallelbehandlingssystem (MPP). Teradata DBMS er lineært og forudsigeligt skalerbar i alle dimensioner af et databasesystemarbejdsbelastning. Det fungerer som et enkelt datalager, der kan acceptere et stort antal samtidige anmodninger fra flere klientapplikationer. De vigtigste komponenter i Teradata er Parsing Engine, BYNET og AMPs (Access Module Processors).

Datatype

- Hadoop bruges til at lagre og behandle forskellige datatyper, der gør det muligt for datadrevne virksomheder hurtigt at hente den fulde værdi fra alle deres data. Det kan behandle enhver type data vha. Flere open source-værktøjer - uanset datatype, hvad enten det er strukturerede semistrukturerede eller ustrukturerede data. Hadoop's overlegne muligheder for behandling af ustrukturerede data er uovertruffen. Teradata er på den anden side en relationel datalagringsløsning, der bedst bruges til at lagre og behandle store mængder strukturerede tabelformatdata. Det er ikke godt til behandling af semistrukturerede eller ustrukturerede data.

Hadoop vs. Teradata: Sammenligningstabel

Resumé af Hadoop vs. Teradata

Hadoop gemmer terabytes og endda petabytes af data billigt uden at miste data… Det kan behandle enhver type data ved hjælp af flere open source-værktøjer. Teradata er på den anden side en fuldt skalerbar relationel databasestyringsløsning, der bruges til at lagre og behandle store mængder strukturerede data i et centralt depot. Hadoop er baseret på en 'Master-Slave Architecture', hvor en klynge består af en enkelt Master-node og alle de andre noder er Slave-noder, hvorimod Teradata er en delt intet-arkitektur baseret på et massivt parallelt behandlingssystem (MPP) -system.