Aster Data和Hadoop/Hive之间的区别

Question

Aster Data中的所有组件似乎都有一个类似的Hadoop堆栈组件。

AFS => HDFS

SQL-MR =>蜂房

AMC => Ambari

ACT =>直线/蜂巢终端

Postgres的用于存储元数据=>配置单元可以是配置为在任何RDBMS中存储元数据

Queen/Worker => NameNode/Datanode

SQL-GR => Giraph

除了提供预构建函数包之外，还有什么是显着不同的，并且在Hadoop中不可用？

Answer 1

你的问题并不坏，这是错误的。可能来自Hadoop一方，您提出的问题是使用Hadoop架构，它是分层和/或集成有点独立的组件，每个都有其自己的功能规格，配置和执行环境等。Hadoop架构

为什么这是错误的？因为如果比较Hadoop和Oracle或SAP数据库，你不会问同样的问题，对吧？

是的，Aster的每个对应方都与Hadoop堆栈产品相匹配 - 与Aster不同的是没有这样的堆栈（至少从6.x开始）。 Aster是与Hadoop堆栈功能相匹配但不包含组件的数据库和分析引擎。

例如，ACT是一种类似于SQL * Plus的命令行实用程序，用于在客户端/服务器接口上运行的Oracle。它与Hadoop之上的Hive基础设施完全不同。 Aster文件系统是集成到Aster软件中的复杂可插入功能层 - 不是作为HDFS和Hadoop的独立框架和软件。

Aster分析引擎最显着的区别是由SQL，SQL/MR和SQL/GR组成。这意味着在数据存储上运行的数据存储和操作符（SQL语句，SQL/MR或SQL/GR函数）之间没有功能上或操作上的差距 - 它们生活在相同的环境中（配置，执行，维护，支持）。例如，列表和基于行的表对于在它们上执行的任何操作是完全透明的（禁止先前和设计定义的约束）。

因此，您的类比确实解释了Hadoop方程式的一面，而没有真正给出适当的归因于Aster。

Answer 2

我认为你不必要地讨厌。问题是在概念上。说Netezza和Teradata MPP。在基本概念中，他们是相同的，他们做同样的工作，但他们是两个不同的物理实现与他们自己的算法，存储，索引等。

在一个非常高的水平Hive和Aster有相似之处，因为他们都运行映射减少分布式存储。

唯一的区别是，在非常高的水平上，Aster可以运行典型的RDMS查询以及隐式地图缩小，其中Hive只是地图缩小。