Sự khác biệt giữa Hadoop và Teradata

Bây giờ, hơn bao giờ hết, công nghệ đóng một vai trò quan trọng trong toàn bộ quá trình chúng ta thu thập và sử dụng dữ liệu. Công nghệ đã thay đổi cách dữ liệu được sản xuất, xử lý và tiêu thụ. Khi thị trường phân tích dữ liệu lớn đang nhanh chóng mở rộng, nhiều doanh nghiệp và doanh nghiệp bắt đầu đầu tư vào các công nghệ Dữ liệu lớn để lưu trữ và phân tích khối lượng dữ liệu khổng lồ này. Ngày nay, có rất nhiều công nghệ Dữ liệu lớn trên thị trường đang tạo ra ảnh hưởng khá lớn đến các ngăn xếp công nghệ mới để xử lý Dữ liệu lớn. Một công nghệ như vậy đã trở thành tâm điểm của các cuộc đàm phán về Dữ liệu lớn là Apache Hadoop. Hadoop là một trong những tên tuổi lớn nhất trong ngành Dữ liệu lớn. Teradata là một hệ thống quản lý cơ sở dữ liệu quan hệ và là giải pháp lưu trữ dữ liệu hàng đầu cung cấp các giải pháp quản lý dữ liệu cho các phân tích. Nó được sử dụng để lưu trữ và xử lý một lượng lớn dữ liệu có cấu trúc trong một kho lưu trữ trung tâm. Dưới đây là so sánh trực tiếp giữa hai công nghệ.

Hadoop là gì?

Hadoop là trái tim của Dữ liệu lớn. Nó là một khung phần mềm nguồn mở được phát triển bởi Apache Software Foundation và được sử dụng để lưu trữ và xử lý các loại dữ liệu đa dạng cho phép các doanh nghiệp điều khiển dữ liệu nhanh chóng lấy được giá trị hoàn chỉnh từ tất cả dữ liệu của họ. Hadoop là câu trả lời để thực hiện chiến lược Dữ liệu lớn. Những người sáng tạo ban đầu của Hadoop là Doug Cutting và Mike Cafarella. Họ đang làm việc trong một dự án để tạo ra một chỉ mục Web lớn có tên là Nutch Chuyên. Họ đã xem các tài liệu MapReduce và GFS từ Google và thấy nó hữu ích cho dự án. Vì vậy, cuối cùng họ đã tích hợp các khái niệm từ các bài báo vào dự án, cuối cùng đã hình thành nên nguồn gốc của dự án Hadoop. Doug đã đặt tên là Hadoop 'cho con voi đồ chơi của mình, mà sau này ông đã sử dụng cho dự án nguồn mở của mình. Hadoop lưu trữ terabyte và thậm chí cả petabyte dữ liệu mà không mất dữ liệu hoặc làm gián đoạn phân tích dữ liệu.

Siêu dữ liệu là gì?

Teradata là một hệ thống quản lý cơ sở dữ liệu quan hệ như Oracle được phát triển bởi một công ty phần mềm hàng đầu có cùng tên. Teradata là nhà cung cấp giải pháp phân tích kinh doanh, giải pháp dữ liệu và phân tích hàng đầu thế giới cũng như các sản phẩm và dịch vụ đám mây lai. Nó cung cấp hệ thống quản lý cơ sở dữ liệu quan hệ trong một RDMS duy nhất hoạt động như một kho lưu trữ trung tâm. RDBMS của nó được coi là một giải pháp lưu trữ dữ liệu hàng đầu chạy các cơ sở dữ liệu thương mại lớn nhất thế giới. Teradata cung cấp khả năng hỗ trợ quyết định cho các tổ chức và doanh nghiệp cần lưu trữ và phân tích gigabyte và thậm chí terabyte dữ liệu. Công ty được thành lập vào năm 1979 và bắt đầu trong một nhà để xe ở Brentwood, California. Tên Teradata tượng trưng cho khả năng quản lý hàng nghìn tỷ byte dữ liệu. Công ty thực sự được thành lập bởi một nhóm người.

Sự khác biệt giữa Hadoop và Teradata

Công nghệ

- Hadoop là một công nghệ Dữ liệu lớn được phát triển bởi Apache Software Foundation để lưu trữ và xử lý các ứng dụng Dữ liệu lớn trên các cụm phần cứng hàng hóa có thể mở rộng. Đây là một nền tảng nguồn mở giải quyết các thách thức về Dữ liệu lớn liên quan đến lượng dữ liệu khổng lồ quá đa dạng và thay đổi nhanh chóng để các công nghệ và cơ sở hạ tầng thông thường giải quyết hiệu quả. Mặt khác, Teradata là một kho cơ sở dữ liệu quan hệ có thể mở rộng hoàn toàn được triển khai trong RDBMS đơn, hoạt động như một kho lưu trữ trung tâm. Đây là một giải pháp lưu trữ dữ liệu hàng đầu chạy các cơ sở dữ liệu thương mại lớn nhất thế giới.

Ngành kiến ​​trúc

- Hadoop dựa trên 'Kiến trúc nô lệ chính', trong đó một cụm bao gồm một nút Master duy nhất và tất cả các nút khác là các nút Slave. Kiến trúc Hadoop dựa trên ba thành phần phụ: HDFS (Hệ thống tệp phân tán Hadoop), MapReduce và YARN (Nhà đàm phán tài nguyên khác). HDFS là phần lưu trữ của kiến ​​trúc Hadoop; MapReduce là tác nhân phân phối công việc và thu thập kết quả; và YARN phân bổ các tài nguyên có sẵn trong hệ thống.

Teradata là một kiến ​​trúc không có gì được chia sẻ dựa trên hệ thống xử lý song song (MPP). Teradata DBMS có khả năng mở rộng tuyến tính và có thể dự đoán theo mọi chiều của khối lượng công việc của hệ thống cơ sở dữ liệu. Nó hoạt động như một kho lưu trữ dữ liệu duy nhất có thể chấp nhận số lượng lớn yêu cầu đồng thời từ nhiều ứng dụng khách. Các thành phần chính của Teradata là Parsing Engine, BYNET và AMPs (Bộ xử lý mô-đun truy cập).

Loại dữ liệu

- Hadoop được sử dụng để lưu trữ và xử lý các loại dữ liệu đa dạng cho phép các doanh nghiệp điều khiển dữ liệu nhanh chóng lấy được giá trị hoàn chỉnh từ tất cả dữ liệu của họ. Nó có thể xử lý bất kỳ loại dữ liệu nào bằng nhiều công cụ nguồn mở - bất kể loại dữ liệu nào, cho dù đó là dữ liệu có cấu trúc bán cấu trúc hoặc không cấu trúc. Khả năng vượt trội của Hadoop để xử lý dữ liệu phi cấu trúc là không thể so sánh được. Teradata, mặt khác, là một giải pháp lưu trữ dữ liệu quan hệ được sử dụng tốt nhất để lưu trữ và xử lý một lượng lớn dữ liệu định dạng dạng bảng có cấu trúc. Nó không tốt cho việc xử lý dữ liệu bán cấu trúc hoặc không cấu trúc.

Hadoop so với Teradata: Biểu đồ so sánh

Tóm tắt Hadoop so với Teradata

Hadoop lưu trữ terabyte và thậm chí cả petabyte dữ liệu mà không mất dữ liệu. Nó có thể xử lý bất kỳ loại dữ liệu nào bằng nhiều công cụ nguồn mở. Teradata, mặt khác, là một giải pháp quản lý cơ sở dữ liệu quan hệ có thể mở rộng hoàn toàn được sử dụng để lưu trữ và xử lý một lượng lớn dữ liệu có cấu trúc trong một kho lưu trữ trung tâm. Hadoop dựa trên 'Kiến trúc nô lệ chính', trong đó một cụm bao gồm một nút Master duy nhất và tất cả các nút khác là các nút Slave, trong khi Teradata là kiến ​​trúc không chia sẻ dựa trên hệ thống xử lý song song (MPP).