Hadoop和Teradata之间的区别

目前，市场上有许多大数据技术，对处理大数据的新兴技术栈产生了重大影响。Apache Hadoop就是这样一个平台，它一直是大数据讨论的中心。Hadoop是大数据业务中最大的技术。Teradata是一个管理关系型数据库的系统，也是一个领先的数据仓库解决方案，为管理数据提供分析解决方案。它被用来安全地存储和处理大量的结构化数据。技术已经彻底改变了数据的生成、处理和使用方式。随着许多组织的大量计算机生成的数据，这些工具作为一种计算数据的手段。

Hadoop存储和分析各种数据，使数据驱动的组织能够轻松地从他们的所有信息中获取全部价值。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具有处理非结构化数据的独特能力。相比之下，Teradata是一个传统的关系型仓库系统，最适合于存储和分析大量的结构化表格数据。它不适合处理半结构化或非结构化的数据。Teradata是一个建立在高度并行处理技术上的无共享架构。

Hadoop并不加快任务的执行，相反，它将任务分布在几个节点上，所有节点并行工作，以更少的时间完成工作。一旦所有收费执行完毕，来自每个服务器的信息就会被收集起来，并结合起来产生结果。Hadoop使用其数据仓库工具，命名为hive，在分布式文件系统中查询平面文件中的数据集，但它比Teradata慢。Hive缺乏主键，但Teradata有主键的优势，这增强了使用Teradata查询数据的有效性。

什么是Hadoop

Hadoop是一个流行的框架。它有几个组件，促进数据的存储和分析。财富500强公司广泛使用Hadoop，因为它具有大数据分析能力。Hadoop是为检查大数据而建立的。它可以处理巨大的数据量，并在短时间内处理它。它使你能够存储大量的信息，而不影响你的存储系统的效率。Hadoop将你的数据分成几组，并对其进行并行分析。它可以使用较少的网络带宽，因为它将逻辑传输到工作节点。它通过并行化数据处理为你节省了大量的时间和精力。

Hadoop通过允许你使用商品存储设备而降低了运营费用。你可以使用多个小型和简单的数据存储设备，而不是使用单一的大型和昂贵的存储系统。运行一个大数据存储设备是昂贵的。升级同样也是昂贵的。有了Hadoop，你可以采用更少的数据存储设备，同时以较低的成本升级它们。Hadoop还可以提高运营效率。总的来说，它对任何企业来说都是一个了不起的选择。由于其适应性和有效性，Hadoop被广泛用于各个领域。

什么是Teradata

Teradata是使用最广泛的关系型数据库管理系统（RDBMS）之一。Teradata是大数据仓储应用的理想选择。Teradata能够处理海量数据，并且具有极高的可扩展性。Teradata系统是非常灵活和线性的。它可以轻松地一次性管理大量的数据。它可以扩展到最大2048个节点，从而提高系统效率。

Teradata的架构是围绕大规模并行处理器（MPP）建立的，它将巨大的数据量分成较小的任务。这些微小的处理器中的每一个都是平行工作的。这种执行方法加快了困难工作的完成。我们可以在许多部署选择中从Teradata接收相同的数据。Teradata的平行系統可與網絡或大型電腦等通道連接設備互動。Teradata 提供实用程序，用于向 Teradata 系统加载和卸载数据。

Teradata提供低延迟，并产生比Hadoop更快的结果。由于Teradata的低延迟，它被应用于时间是一个重要问题的情况下。Teradata有许可费，它所需要的硬件也相当昂贵，这使得Teradata的成本比Hadoop高。

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，以及所提供的其他服务。该公司生产的软件可以将各种来源的信息集中起来，并提供给人们检查。Teradata公司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之间的差异

下表强调了Hadoop和Teradata之间的主要区别 –

结论

如果节约成本是最重要的方面，而且客户愿意在执行时间上做出妥协，那么应该选择Hadoop而不是Teradata。如果客户希望快速执行，并且能够负担Teradata的许可费用，那么Teradata是最合适的方式。假设用户需要处理非结构化或半结构化的数据。在这种情况下，建议使用Hadoop，因为由于有各种Hadoop工具，处理非结构化和半结构化数据非常简单。

Teradata是一个建立在大规模并行处理（MPP）系统上的无共享架构。相比之下，Hadoop是建立在 “主从架构 “上的，其中一个集群由一个控制器节点组成，所有其他节点都是辅助节点。