Teradata与Hadoop、Spark等大数据平台的集成方式主要有以下几种：
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数据集成：Teradata可以与Hadoop、Spark等大数据平台进行数据集成，实现数据的互通和共享。通过将大数据平台中的数据加载到Teradata中进行分析，可以充分利用Teradata的高性能和强大的分析能力。
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任务调度：Teradata可以与大数据平台集成，实现任务的调度和协调。通过集成，可以在Teradata中设置任务，然后通过大数据平台执行，实现数据处理的高效和灵活。
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数据存储：Teradata可以与Hadoop、Spark等大数据平台集成，将数据存储在大数据平台上，利用其弹性存储和低成本优势，降低数据存储成本。
优势包括：
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综合分析：通过Teradata与Hadoop、Spark等大数据平台的集成，可以实现综合分析，充分利用各自的优势，提高数据分析效率和准确性。
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灵活性：集成大数据平台可以提高系统的灵活性，可以根据需求灵活选择数据存储和计算资源，满足不同业务需求。
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降低成本：通过与大数据平台集成，可以降低数据存储成本、计算成本等，提高成本效益。同时，可以避免数据冗余和数据不一致等问题，提高数据质量和一致性。
