大数据分析平台的Teradata

数据分析已成为当今公司的生死攸关的选择. 我们分析了一些知名的供应商teradata，从Hadoop企业家到传统的市场参与者.

Teradata实现了统一的大数据架构

分析管理系统: Teradata，TeradataAster

内存管理系统: 尽管它不是内存管理系统，但Teradata智能存储仍可实现对最热数据的查询，并自动将这些数据发送到可用的最快存储层，并提供一些选项，包括RAM（随机存取存储器），闪存，SSD和速度不同的传统旋转磁盘.

流分析选项: 无

Hadoop分布式系统: 销售和支持Hortonworks数据平台

硬件/软件系统: Teradata和TeradataAster是集成的软件和硬件系统. Hadoop由两个Teradata组件和一个标准的Dell配置支持.

Teradata进入大数据时代，并一直吹嘘其最长的PB级企业数据仓库（EDW）供应商. 公司花了两到三年的时间才接受SQL不能满足所有需求的事实. 2011年，它收购了AsterData. 在2012年，它与Hortonworks合作，从而可以构建一个称为统一数据架构（UDA）的平台.

Teradata管理系统是统一数据体系结构（UDA）的核心，并支持企业数据仓库（EDW）和旨在满足生产业务智能和分析需求的数据集市. 选项包括SQL和不同的内部分析选项，以及对SAS的广泛支持. 该公司将该管理系统置于混合的行-列压缩性能和智能存储功能的中心，以实现对不同速度的RAM，SSD，闪存和旋转磁盘的快速查询.

Aster是UDA的数据发现平台，这是一个小型临时，旨在每日搜索结构化和多结构化（点击流量，社交或机器）数据. 分析选项包括SQL，SQL-MapReduce和SQL图表分析. Hadoop是，低成本存储的选择. 可以使用SQL-H（该公司的Hadoop SQL查询功能选项）将来自该库的一部分数据复制到TeradataAster中，或提取到Teradata中.

像Cloudera这样的Hadoop支持者会认为，成本和规模优势将引导客户进行更多分析，包括Hadoop上的SQL功能，图表分析，当然还有MapReduce. Teradata一直密切关注构建SQL友好的方法以及Hadoop工具的无关特性以及开发人员使用的语言来维护Teradata的结构化数据分析和TeradataAster的可变数据分析. Hadoop越流行，功能强大且易于使用，对独立数据发现平台的关注就越少. 无论如何teradata，对于许多大型的绩效驱动公司而言，核心的Teradata管理系统将继续成为数据管理的基石.

合辑: 狄元新. 网络数据高级分析师李康

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