Hadoop与Teradata的区别

目前市场上有许多大数据技术，对新兴的大数据处理技术栈产生了重大影响。Apache Hadoop就是这样一种平台，一直是大数据讨论的中心。Hadoop是大数据领域最重要的技术之一。Teradata是一个关系数据库管理系统，也是领先的数据仓库解决方案，提供用于管理数据的分析解决方案。它用于安全地存储和处理大量结构化数据。技术彻底改变了数据生成、处理和使用的方式。随着许多组织产生大量计算机生成的数据，这些工具成为计算数据的一种手段。

Hadoop存储和分析各种类型的数据，使数据驱动型组织能够轻松地从所有信息中获得最大价值。它可以使用多种开源工具处理任何类型的信息，无论数据是有组织的、半结构化的还是非结构化的。Hadoop在处理非结构化数据方面具有独特的优势。相比之下，Teradata是一个传统的关系型数据仓库系统，最适合存储和分析海量结构化表格数据。它不适合处理半结构化或非结构化数据。Teradata是一个基于高度并行处理技术的共享无状态架构。

Hadoop不会加快任务执行速度；相反，它将任务分配到多个节点，所有节点并行工作以在更短的时间内完成作业。一旦所有计算都已完成，则收集来自每个服务器的信息并将其组合以生成结果。Hadoop使用其名为Hive的数据仓库工具来查询分布式文件系统中平面文件中的数据集，但它比Teradata慢。Hive缺乏主键，但Teradata具有主键的优势，这提高了使用Teradata查询数据的效率。

什么是Hadoop？

Hadoop是一个流行的框架。它具有多个组件，有助于数据存储和分析。财富500强公司广泛使用Hadoop，因为它具有大数据分析能力。Hadoop旨在分析大数据。它可以处理海量数据并在短时间内对其进行处理。它允许您存储大量信息，而不会影响存储系统的效率。Hadoop将您的数据分成组并并行分析它。它可以使用更少的网络带宽，因为它将逻辑转移到工作节点。它通过并行化数据处理为您节省大量时间和精力。

Hadoop通过允许您使用商品存储设备来降低运营成本。您可以使用多个小型简单的数椐存储设备，而不是使用单个大型且昂贵的存储系统。运行大型数据存储单元成本很高。升级也是昂贵的。使用Hadoop，您可以在降低升级成本的同时使用更少的数据存储设备。Hadoop还提高了运营效率。总的来说，它是任何企业的绝佳选择。由于其适应性和有效性，Hadoop被广泛应用于各个行业。

什么是Teradata？

Teradata是最广泛使用的关系数据库管理系统 (RDBMS) 之一。Teradata非常适合大型数据仓库应用程序。Teradata能够处理海量数据并且具有极高的可扩展性。Teradata系统非常灵活且线性。它可以轻松同时管理大量数据。它最多可以扩展到2048个节点，从而提高系统效率。

Teradata的架构围绕大规模并行处理器 (MPP) 构建，它将大量数据分解成较小的任务。这些小型处理器中的每一个都并行工作。这种执行方法加快了复杂作业的完成速度。我们可以从Teradata的多个部署选项中获得相同的数据。Teradata的并行系统可以与通道连接的设备（例如网络或大型机）交互。Teradata提供用于将数据加载到Teradata系统和从Teradata系统卸载数据的实用程序。

Teradata提供低延迟并产生比Hadoop更快的结果。由于Teradata的低延迟，它被用于时间至关重要的情况。Teradata需要许可费用，并且所需的硬件也相当昂贵，这使得Teradata比Hadoop更昂贵。

Teradata公司是一家美国信息技术公司。它提供应用程序和数据分析平台以及其他提供的服务。该公司生产的软件可集中来自各种来源的信息，并将其提供用于检查。Teradata提供广泛的数据存储设施服务。它使用服务工作站为大型Teradata多节点系统提供统一的操作视图。

Hadoop和Teradata的区别

下表突出显示了Hadoop和Teradata的主要区别：

结论

如果节省成本是最重要的因素，并且客户愿意在执行时间上做出妥协，则应选择Hadoop而不是Teradata。如果客户需要快速执行并且能够负担Teradata的许可成本，那么Teradata是最佳选择。如果用户需要处理非结构化或半结构化数据，则推荐使用Hadoop，因为它由于各种可用的Hadoop工具而非常易于处理非结构化和半结构化数据。

Teradata是一个基于大规模并行处理 (MPP) 系统的共享无状态架构。相比之下，Hadoop基于“主从架构”，其中集群包含单个控制器节点，所有其他节点都是辅助节点。

Md. Sajid

更新于：2023年1月19日

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