Data Warehouse meets Big Data MapR integriert Hadoop-Distribution in Teradata QueryGrid

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MapR, Anbieter der gleichnamigen Hadoop-Distribution, integriert seine Distribution in Teradata QueryGrid, um Big-Data-Analysen über mehrere Datensätze hinweg mit nur einer einzelnen Anfrage durchführen zu können.

Bereits Ende vergangenen Jahres hatten der Big-Data-Spezialist Teradata und MapR angekündigt, ihre Zusammenarbeit mit dem Ziel ausbauen zu wollen, die Lösungen beider Unternehmen besser aufeinander abzustimmen sowie eine gemeinsame Vermarktungsstrategie zu entwickeln.

Für den ersten Schritt hatten beide Unternehmen im November 2014 angekündigt, die MapR-Distribution in die Unified-Data-Architektur von Teradata einbinden zu wollen, was unter anderem dazu führen soll, dass Orchestrierungsfunktionen wie „Teradata Query Grid“ und „Teradata Loom“ besser mit MapR harmonisieren. Dieser Schritt wurde jetzt vollzogen, wie auf der gerade in Amsterdam zu Ende gegangenen Hausmesse Teradata Universe 2015 bekannt wurde.

Teradata QueryGrid

Teradata hatte erst vor wenigen Tagen QueryGrid dahin gehend erweitert, dass Nutzer mehr Auswahl bei den Analyseplattformen haben. Mit QueryGrid können Unternehmen mit einer einzigen Abfrage auf Daten aus verschiedenen analytischen Systemen zugreifen. So können Anwender von der Teradata Database aus auf die Hadoop-Distribution von Cloudera zugreifen, von Teradata Aster auf Cloudera oder von Teradata auf Teradata, um mehrere Teradata-Database-Systeme zu verbinden. Ferner hat Teradata den Zugriff von der Teradata Database auf die Hortonworks Data Platform (HDP) verbessert und ab sofort funktioniert auch der Zugriff von Teradata auf die Hadoop-Distribution von MapR.

Teradata QueryGrid steuert beispielsweise analytische Engines und Dateisysteme. Dass QueryGrid dabei den parallelen Einsatz von Tools erlaubt, ermöglicht ein Integrieren der in Hadoop vorgehaltenen Datenmengen ins Data Warehouse ebenso, wie das Einbeziehen von Hadoop-Daten in QueryGrid-Abfragen. Die Integration vermeidet Datenduplizierungen und ermöglicht das kostengünstige Speichern und Verarbeiten großer Datenvolumina innerhalb von Hadoop.

Weitere Pläne

Bestandteil der Kooperation ist auch, dass Teradata als Reseller den Vertrieb der MapR-Software und damit verbundener Service- und Supportleistungen übernimmt, inklusive Trainings zu MapR. Im Zuge der Partnerschaft wurde zudem der Teradata-Konnektor für Hadoop für MapR zertifiziert. Beide Unternehmen wollen sich bei der Weiterentwicklung ihrer Produkte künftig noch besser abstimmen und die Integration ihrer Lösungen weiter vorantreiben. Außerdem wollen beide Unternehmen im Bereich Vertrieb und Marketing enger zusammenarbeiten.

Meinungen

Schon im November kommentierte Teradata-Chef Scott Gnau die Partnerschaftsvereinbarung: „Kunden, die in Lösungen von MapR und Teradata investiert haben, verlangten nach deren Integration. Insofern war es an der Zeit, unsere bestehende Partnerschaft zu intensivieren“. Zum Vollzug des ersten Schritts der Partnerschaft sagt Chris Twogood, Vice President Product and Services Marketing bei Teradata: „Kunden von Teradata erhalten mit der Integration über eine SQL-Standardschnittstelle einen nahtlosen Zugang zu den Daten in ihrer MapR Distribution. MapR bietet leistungsfähige und verlässliche Hadoop- und NoSQL-Lösungen, die in Kombination mit unserem Data-Warehousing und der Discovery-Plattform die Analysemöglichkeiten unseren Kunden erweitern – bei niedrigeren Betriebskosten.“

Nach Ansicht der Analysten von Gartner setzt sich in 2015 die seit einigen Jahren zu beobachtende Evolution des Data Warehouse fort, beinhaltet künftig aber mehr Daten-Management-Lösungen für die Analyse. So müssten Data Warehouse Manager, Solution Architects und CIOs die veränderten Bedingungen bei modernen IT-Strategien berücksichtigen und sie mit hybriden Plattformen in Einklang bringen, die das Data Warehouse über die bekannten Anwendungen hinaus erweitern.

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