Te explicamos la Diferencia entre Hadoop y Teradata con ejemplos y definiciones. Conoce todos los datos para distinguirlos fácilmente.
¿Cuál es la Diferencia entre Hadoop y Teradata?
¿Qué es Hadoop?
Hadoop es el corazón de Big Data. Es un marco de software de código abierto desarrollado por Apache Software Foundation y utilizado para almacenar y procesar diversos tipos de datos que permiten a las empresas orientadas a los datos obtener rápidamente el valor completo de todos sus datos. Hadoop es la respuesta para implementar una estrategia de Big Data. Los creadores originales de Hadoop son Doug Cutting y Mike Cafarella. Estaban trabajando en un proyecto para crear un gran índice web llamado «Nutch». Vieron los documentos MapReduce y GFS de Google, y les parecieron útiles para el proyecto. Así que acabaron integrando los conceptos de los documentos en el proyecto, lo que finalmente constituyó la génesis del proyecto Hadoop. Doug dio el nombre de «Hadoop» a su elefante de juguete, que más tarde utilizó para su proyecto de código abierto. Hadoop almacena terabytes e incluso petabytes de datos de forma económica, sin perder datos ni interrumpir los análisis de datos.
¿Qué es Teradata?
Teradata es un sistema de gestión de bases de datos relacionales como Oracle desarrollado por una empresa de software líder con el mismo nombre. Teradata es el principal proveedor mundial de soluciones de análisis empresarial, soluciones de datos y análisis, y productos y servicios de nube híbrida. Proporciona el sistema de gestión de bases de datos relacionales en un único RDMS que actúa como repositorio central. Su RDBMS se considera una solución líder de almacenamiento de datos que ejecuta las bases de datos comerciales más grandes del mundo. Teradata proporciona capacidades de apoyo a la toma de decisiones para organizaciones y empresas que necesitan almacenar y analizar gigabytes e incluso terabytes de datos. La empresa se constituyó en 1979 y empezó en un garaje de Brentwood, California. El nombre Teradata simbolizaba la capacidad de gestionar billones de bytes de datos. En realidad, la empresa fue fundada por un grupo de personas.
Diferencia entre Hadoop y Teradata
Tecnología
– Hadoop es una tecnología de Big Data desarrollada por Apache Software Foundation para almacenar y procesar aplicaciones de Big Data en clusters escalables de hardware básico. Se trata de una plataforma de código abierto que aborda los retos de Big Data que implican cantidades masivas de datos demasiado diversos y cambiantes para que las tecnologías e infraestructuras convencionales puedan abordarlos con eficacia. Teradata, por su parte, es un almacén de bases de datos relacionales totalmente escalable implementado en un único RDBMS que actúa como repositorio central. Es una solución líder de almacenamiento de datos que ejecuta las mayores bases de datos comerciales del mundo.
Arquitectura
– Hadoop se basa en una «arquitectura maestro-esclavo», en la que un clúster consta de un único nodo maestro y todos los demás nodos son nodos esclavos. La arquitectura Hadoop se basa en tres subcomponentes: HDFS (Hadoop Distributed File System), MapReduce y YARN (Yet Another Resource Negotiator). HDFS es la parte de almacenamiento de la arquitectura Hadoop: MapReduce es el agente que distribuye el trabajo y recoge los resultados: y YARN asigna los recursos disponibles en el sistema.
Teradata es una arquitectura de nada compartida basada en un sistema de procesamiento paralelo masivo (MPP). El DBMS Teradata es escalable de forma lineal y predecible en todas las dimensiones de la carga de trabajo de un sistema de base de datos. Actúa como un único almacén de datos que puede aceptar un gran número de peticiones concurrentes de múltiples aplicaciones cliente. Los principales componentes de Teradata son Parsing Engine, BYNET y AMPs (Access Module Processors).
Tipo de datos
– Hadoop se utiliza para almacenar y procesar diversos tipos de datos que permiten a las empresas impulsadas por los datos obtener rápidamente el valor completo de todos sus datos. Puede procesar cualquier tipo de datos utilizando múltiples herramientas de código abierto, independientemente del tipo de datos, ya sean estructurados, semiestructurados o no estructurados. Las capacidades superiores de Hadoop para procesar datos no estructurados son incomparables. Teradata, por otro lado, es una solución de almacenamiento de datos relacional que se utiliza mejor para almacenar y procesar grandes cantidades de datos estructurados en formato tabular. No sirve para procesar datos semiestructurados o no estructurados.
Hadoop frente a Teradata: Cuadro comparativo
Resumen de Hadoop frente a Teradata
Hadoop almacena terabytes e incluso petabytes de datos de forma económica, sin perder datos. . Puede procesar cualquier tipo de datos utilizando múltiples herramientas de código abierto. Teradata, por su parte, es una solución de gestión de bases de datos relacionales totalmente escalable que se utiliza para almacenar y procesar grandes cantidades de datos estructurados en un repositorio central. Hadoop se basa en una «arquitectura maestro-esclavo», en la que un clúster consta de un único nodo maestro y todos los demás nodos son nodos esclavos, mientras que Teradata es una arquitectura nada compartida basada en un sistema de procesamiento paralelo masivo (MPP).
