Hadoop與Teradata的區別

目前市場上有許多大資料技術，對新興的大資料處理技術棧產生了重大影響。Apache Hadoop就是這樣一種平臺，一直是大資料討論的中心。Hadoop是大資料領域最重要的技術之一。Teradata是一個關係資料庫管理系統，也是領先的資料倉庫解決方案，提供用於管理資料的分析解決方案。它用於安全地儲存和處理大量結構化資料。技術徹底改變了資料生成、處理和使用的方式。隨著許多組織產生大量計算機生成的資料，這些工具成為計算資料的一種手段。

Hadoop儲存和分析各種型別的資料，使資料驅動型組織能夠輕鬆地從所有資訊中獲得最大價值。它可以使用多種開源工具處理任何型別的資訊，無論資料是有組織的、半結構化的還是非結構化的。Hadoop在處理非結構化資料方面具有獨特的優勢。相比之下，Teradata是一個傳統的關係型資料倉庫系統，最適合儲存和分析海量結構化表格資料。它不適合處理半結構化或非結構化資料。Teradata是一個基於高度並行處理技術的共享無狀態架構。

Hadoop不會加快任務執行速度；相反，它將任務分配到多個節點，所有節點並行工作以在更短的時間內完成作業。一旦所有計算都已完成，則收集來自每個伺服器的資訊並將其組合以生成結果。Hadoop使用其名為Hive的資料倉庫工具來查詢分散式檔案系統中平面檔案中的資料集，但它比Teradata慢。Hive缺乏主鍵，但Teradata具有主鍵的優勢，這提高了使用Teradata查詢資料的效率。

什麼是Hadoop？

Hadoop是一個流行的框架。它具有多個元件，有助於資料儲存和分析。財富500強公司廣泛使用Hadoop，因為它具有大資料分析能力。Hadoop旨在分析大資料。它可以處理海量資料並在短時間內對其進行處理。它允許您儲存大量資訊，而不會影響儲存系統的效率。Hadoop將您的資料分成組並並行分析它。它可以使用更少的網路頻寬，因為它將邏輯轉移到工作節點。它透過並行化資料處理為您節省大量時間和精力。

Hadoop透過允許您使用商品儲存裝置來降低運營成本。您可以使用多個小型簡單的數椐儲存裝置，而不是使用單個大型且昂貴的儲存系統。執行大型資料儲存單元成本很高。升級也是昂貴的。使用Hadoop，您可以在降低升級成本的同時使用更少的資料儲存裝置。Hadoop還提高了運營效率。總的來說，它是任何企業的絕佳選擇。由於其適應性和有效性，Hadoop被廣泛應用於各個行業。

什麼是Teradata？

Teradata是最廣泛使用的關係資料庫管理系統 (RDBMS) 之一。Teradata非常適合大型資料倉庫應用程式。Teradata能夠處理海量資料並且具有極高的可擴充套件性。Teradata系統非常靈活且線性。它可以輕鬆同時管理大量資料。它最多可以擴充套件到2048個節點，從而提高系統效率。

Teradata的架構圍繞大規模並行處理器 (MPP) 構建，它將大量資料分解成較小的任務。這些小型處理器中的每一個都並行工作。這種執行方法加快了複雜作業的完成速度。我們可以從Teradata的多個部署選項中獲得相同的資料。Teradata的並行系統可以與通道連線的裝置（例如網路或大型機）互動。Teradata提供用於將資料載入到Teradata系統和從Teradata系統解除安裝資料的實用程式。

Teradata提供低延遲併產生比Hadoop更快的結果。由於Teradata的低延遲，它被用於時間至關重要的情況。Teradata需要許可費用，並且所需的硬體也相當昂貴，這使得Teradata比Hadoop更昂貴。

Teradata公司是一家美國資訊科技公司。它提供應用程式和資料分析平臺以及其他提供的服務。該公司生產的軟體可集中來自各種來源的資訊，並將其提供用於檢查。Teradata提供廣泛的資料儲存設施服務。它使用服務工作站為大型Teradata多節點系統提供統一的操作檢視。

Hadoop和Teradata的區別

下表突出顯示了Hadoop和Teradata的主要區別：

結論

如果節省成本是最重要的因素，並且客戶願意在執行時間上做出妥協，則應選擇Hadoop而不是Teradata。如果客戶需要快速執行並且能夠負擔Teradata的許可成本，那麼Teradata是最佳選擇。如果使用者需要處理非結構化或半結構化資料，則推薦使用Hadoop，因為它由於各種可用的Hadoop工具而非常易於處理非結構化和半結構化資料。

Teradata是一個基於大規模並行處理 (MPP) 系統的共享無狀態架構。相比之下，Hadoop基於“主從架構”，其中叢集包含單個控制器節點，所有其他節點都是輔助節點。

Md. Sajid

更新於：2023年1月19日

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