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上传时间: 2014-07-09
详细说明: 数据分析与业务建模:随着数据仓库的不断发展和成熟,“大数据”概念的风靡,有越来越多的相关产品出来,最常见的技术解决方案包括hadoop和hive,oracle,mysql的infobright,greenplum及nosql,或者多个结合使用。 其实归纳起来就两类:一是用传统RDBMS为主导的数据库管理数据,oracle、mysql等都是基于传统的关系型数据库,优势就是有更严谨的数据结构,关系型数据库对数据的管理更加规范,数据处理过程中可能出现的非人为误差极小,而且标准的SQL接口使数据获取的成本较低,数据的查询和获取更加灵活和高效;但劣势也很明显,对海量数据的处理和存储的能力不足,当数据量达到一定程度的时候就会出现明显的瓶颈。而是基于文本的分布式处理引擎,hadoop、greenplum和nosql都是基于文本数据的处理和存储,优势是强大的数据处理能力,分布式的架构支持并行计算,并且具备超强的扩展延伸能力;劣势就是上层接口不方便,因此Hadoop上层的hive和greenplum上层的postgreSQL都是为了解决数据接口的问题,并且数据的查询和获取很难做到实时响应,灵活性不足。
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