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nosql數(shù)據(jù)庫特點是,nosql數(shù)據(jù)庫特點是什么

什么是NoSQL,它有什么優(yōu)缺點?

NoSQL,指的是非關(guān)系型的數(shù)據(jù)庫。NoSQL有時也稱作Not Only SQL的縮寫,是對不同于傳統(tǒng)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)的統(tǒng)稱。

讓客戶滿意是我們工作的目標,不斷超越客戶的期望值來自于我們對這個行業(yè)的熱愛。我們立志把好的技術(shù)通過有效、簡單的方式提供給客戶,將通過不懈努力成為客戶在信息化領(lǐng)域值得信任、有價值的長期合作伙伴,公司提供的服務(wù)項目有:域名注冊、虛擬主機、營銷軟件、網(wǎng)站建設(shè)、滿洲網(wǎng)站維護、網(wǎng)站推廣。

NoSQL用于超大規(guī)模數(shù)據(jù)的存儲。(例如谷歌或Facebook每天為他們的用戶收集萬億比特的數(shù)據(jù))。這些類型的數(shù)據(jù)存儲不需要固定的模式,無需多余操作就可以橫向擴展。

NoSQL的優(yōu)點/缺點

優(yōu)點:

- 高可擴展性

- 分布式計算

- 低成本

- 架構(gòu)的靈活性,半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)

- 沒有復(fù)雜的關(guān)系

缺點:

- 沒有標準化

- 有限的查詢功能(到目前為止)

- 最終一致是不直觀的程序 (BY三人行慕課)

什么是NoSQL數(shù)據(jù)庫?

2. 什么是NoSQL?

2.1 NoSQL 概述

NoSQL(NoSQL = Not Only SQL ),意即“不僅僅是SQL”,

泛指非關(guān)系型的數(shù)據(jù)庫。隨著互聯(lián)網(wǎng)web2.0網(wǎng)站的興起,傳統(tǒng)的關(guān)系數(shù)據(jù)庫在應(yīng)付web2.0網(wǎng)站,特別是超大規(guī)模和高并發(fā)的SNS類型的web2.0純動態(tài)網(wǎng)站已經(jīng)顯得力不從心,暴露了很多難以克服的問題,而非關(guān)系型的數(shù)據(jù)庫則由于其本身的特點得到了非常迅速的發(fā)展。NoSQL數(shù)據(jù)庫的產(chǎn)生就是為了解決大規(guī)模數(shù)據(jù)集合多重數(shù)據(jù)種類帶來的挑戰(zhàn),尤其是大數(shù)據(jù)應(yīng)用難題,包括超大規(guī)模數(shù)據(jù)的存儲。

(例如谷歌或Facebook每天為他們的用戶收集萬億比特的數(shù)據(jù))。這些類型的數(shù)據(jù)存儲不需要固定的模式,無需多余操作就可以橫向擴展。

2.2 NoSQL代表

MongDB、 Redis、Memcache

3. 關(guān)系型數(shù)據(jù)庫與NoSQL的區(qū)別?

3.1 RDBMS

高度組織化結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)

結(jié)構(gòu)化查詢語言(SQL)

數(shù)據(jù)和關(guān)系都存儲在單獨的表中。

數(shù)據(jù)操縱語言,數(shù)據(jù)定義語言

嚴格的一致性

基礎(chǔ)事務(wù)

ACID

關(guān)系型數(shù)據(jù)庫遵循ACID規(guī)則

事務(wù)在英文中是transaction,和現(xiàn)實世界中的交易很類似,它有如下四個特性:

A (Atomicity) 原子性

原子性很容易理解,也就是說事務(wù)里的所有操作要么全部做完,要么都不做,事務(wù)成功的條件是事務(wù)里的所有操作都成功,只要有一個操作失敗,整個事務(wù)就失敗,需要回滾。比如銀行轉(zhuǎn)賬,從A賬戶轉(zhuǎn)100元至B賬戶,分為兩個步驟:1)從A賬戶取100元;2)存入100元至B賬戶。這兩步要么一起完成,要么一起不完成,如果只完成第一步,第二步失敗,錢會莫名其妙少了100元。

C (Consistency) 一致性

一致性也比較容易理解,也就是說數(shù)據(jù)庫要一直處于一致的狀態(tài),事務(wù)的運行不會改變數(shù)據(jù)庫原本的一致性約束。

I (Isolation) 獨立性

所謂的獨立性是指并發(fā)的事務(wù)之間不會互相影響,如果一個事務(wù)要訪問的數(shù)據(jù)正在被另外一個事務(wù)修改,只要另外一個事務(wù)未提交,它所訪問的數(shù)據(jù)就不受未提交事務(wù)的影響。比如現(xiàn)有有個交易是從A賬戶轉(zhuǎn)100元至B賬戶,在這個交易還未完成的情況下,如果此時B查詢自己的賬戶,是看不到新增加的100元的

D (Durability) 持久性

持久性是指一旦事務(wù)提交后,它所做的修改將會永久的保存在數(shù)據(jù)庫上,即使出現(xiàn)宕機也不會丟失。

3.2 NoSQL

代表著不僅僅是SQL

沒有聲明性查詢語言

沒有預(yù)定義的模式

鍵 - 值對存儲,列存儲,文檔存儲,圖形數(shù)據(jù)庫

最終一致性,而非ACID屬性

非結(jié)構(gòu)化和不可預(yù)知的數(shù)據(jù)

CAP定理

高性能,高可用性和可伸縮性

分布式數(shù)據(jù)庫中的CAP原理(了解)

CAP定理:

Consistency(一致性), 數(shù)據(jù)一致更新,所有數(shù)據(jù)變動都是同步的

Availability(可用性), 好的響應(yīng)性能

Partition tolerance(分區(qū)容錯性) 可靠性

P: 系統(tǒng)中任意信息的丟失或失敗不會影響系統(tǒng)的繼續(xù)運作。

定理:任何分布式系統(tǒng)只可同時滿足二點,沒法三者兼顧。

CAP理論的核心是:一個分布式系統(tǒng)不可能同時很好的滿足一致性,可用性和分區(qū)容錯性這三個需求,

因此,根據(jù) CAP 原理將 NoSQL 數(shù)據(jù)庫分成了滿足 CA 原則、滿足 CP 原則和滿足 AP 原則三 大類:

CA - 單點集群,滿足一致性,可用性的系統(tǒng),通常在可擴展性上不太強大。

CP - 滿足一致性,分區(qū)容忍性的系統(tǒng),通常性能不是特別高。

AP - 滿足可用性,分區(qū)容忍性的系統(tǒng),通??赡軐σ恢滦砸蟮鸵恍?。

CAP理論就是說在分布式存儲系統(tǒng)中,最多只能實現(xiàn)上面的兩點。

而由于當(dāng)前的網(wǎng)絡(luò)硬件肯定會出現(xiàn)延遲丟包等問題,所以分區(qū)容忍性是我們必須需要實現(xiàn)的。

所以我們只能在一致性和可用性之間進行權(quán)衡,沒有NoSQL系統(tǒng)能同時保證這三點。

說明:C:強一致性 A:高可用性 P:分布式容忍性

舉例:

CA:傳統(tǒng)Oracle數(shù)據(jù)庫

AP:大多數(shù)網(wǎng)站架構(gòu)的選擇

CP:Redis、Mongodb

注意:分布式架構(gòu)的時候必須做出取舍。

一致性和可用性之間取一個平衡。多余大多數(shù)web應(yīng)用,其實并不需要強一致性。

因此犧牲C換取P,這是目前分布式數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品的方向。

4. 當(dāng)下NoSQL的經(jīng)典應(yīng)用

當(dāng)下的應(yīng)用是 SQL 與 NoSQL 一起使用的。

代表項目:阿里巴巴商品信息的存放。

去 IOE 化。

ps:I 是指 IBM 的小型機,很貴的,好像好幾萬一臺;O 是指 Oracle 數(shù)據(jù)庫,也很貴的,好幾萬呢;M 是指 EMC 的存儲設(shè)備,也很貴的。

難點:

數(shù)據(jù)類型多樣性。

數(shù)據(jù)源多樣性和變化重構(gòu)。

數(shù)據(jù)源改造而服務(wù)平臺不需要大面積重構(gòu)。

什么是nosql非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)庫

基本含義NoSQL(NoSQL = Not Only SQL ),意即“不僅僅是SQL”,是一項全新的數(shù)據(jù)庫革命性運動,早期就有人提出,發(fā)展至2009年趨勢越發(fā)高漲。NoSQL的擁護者們提倡運用非關(guān)系型的數(shù)據(jù)存儲,相對于鋪天蓋地的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫運用,這一概念無疑是一種全新的思維的注入。NoSQLNoSQL數(shù)據(jù)庫的四大分類鍵值(Key-Value)存儲數(shù)據(jù)庫這一類數(shù)據(jù)庫主要會使用到一個哈希表,這個表中有一個特定的鍵和一個指針指向特定的數(shù)據(jù)。Key/value模型對于IT系統(tǒng)來說的優(yōu)勢在于簡單、易部署。但是如果DBA只對部分值進行查詢或更新的時候,Key/value就顯得效率低下了。[3] 舉例如:Tokyo Cabinet/Tyrant, Redis, Voldemort, Oracle BDB.列存儲數(shù)據(jù)庫。這部分數(shù)據(jù)庫通常是用來應(yīng)對分布式存儲的海量數(shù)據(jù)。鍵仍然存在,但是它們的特點是指向了多個列。這些列是由列家族來安排的。如:Cassandra, HBase, Riak.文檔型數(shù)據(jù)庫文檔型數(shù)據(jù)庫的靈感是來自于Lotus Notes辦公軟件的,而且它同第一種鍵值存儲相類似。該類型的數(shù)據(jù)模型是版本化的文檔,半結(jié)構(gòu)化的文檔以特定的格式存儲,比如JSON。文檔型數(shù)據(jù)庫可 以看作是鍵值數(shù)據(jù)庫的升級版,允許之間嵌套鍵值。而且文檔型數(shù)據(jù)庫比鍵值數(shù)據(jù)庫的查詢效率更高。如:CouchDB, MongoDb. 國內(nèi)也有文檔型數(shù)據(jù)庫SequoiaDB,已經(jīng)開源。圖形(Graph)數(shù)據(jù)庫圖形結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)庫同其他行列以及剛性結(jié)構(gòu)的SQL數(shù)據(jù)庫不同,它是使用靈活的圖形模型,并且能夠擴展到多個服務(wù)器上。NoSQL數(shù)據(jù)庫沒有標準的查詢語言(SQL),因此進行數(shù)據(jù)庫查詢需要制定數(shù)據(jù)模型。許多NoSQL數(shù)據(jù)庫都有REST式的數(shù)據(jù)接口或者查詢API。[2] 如:Neo4J, InfoGrid, Infinite Graph.因此,我們總結(jié)NoSQL數(shù)據(jù)庫在以下的這幾種情況下比較適用:1、數(shù)據(jù)模型比較簡單;2、需要靈活性更強的IT系統(tǒng);3、對數(shù)據(jù)庫性能要求較高;4、不需要高度的數(shù)據(jù)一致性;5、對于給定key,比較容易映射復(fù)雜值的環(huán)境。

簡述什么是nosql數(shù)據(jù)庫,并列舉兩種常見的nosql數(shù)據(jù)庫名稱及其特點

NoSQL太火,冒出太多產(chǎn)品了,保守估計也成百上千了。

互聯(lián)網(wǎng)公司常用的基本集中在以下幾種,每種只舉一個比較常見或者應(yīng)用比較成功的例子吧。

1. In-Memory KV Store : Redis

in memory key-value store,同時提供了更加豐富的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和運算的能力,成功用法是替代memcached,通過checkpoint和commit log提供了快速的宕機恢復(fù),同時支持replication提供讀可擴展和高可用。

2. Disk-Based KV Store: Leveldb

真正基于磁盤的key-value storage, 模型單一簡單,數(shù)據(jù)量不受限于內(nèi)存大小,數(shù)據(jù)落盤高可靠,Google的幾位大神出品的精品,LSM模型天然寫優(yōu)化,順序?qū)懕P的方式對于新硬件ssd再適合不過了,不足是僅提供了一個庫,需要自己封裝server端。

3. Document Store: Mongodb

分布式nosql,具備了區(qū)別mysql的最大亮點:可擴展性。mongodb 最新引人的莫過于提供了sql接口,是目前nosql里最像mysql的,只是沒有ACID的特性,發(fā)展很快,支持了索引等特性,上手容易,對于數(shù)據(jù)量遠超內(nèi)存限制的場景來說,還需要慎重。

4. Column Table Store: HBase

這個富二代似乎不用贅述了,最大的優(yōu)勢是開源,對于普通的scan和基于行的get等基本查詢,性能完全不是問題,只是只提供裸的api,易用性上是短板,可擴展性方面是最強的,其次坐上了Hadoop的快車,社區(qū)發(fā)展很快,各種基于其上的開源產(chǎn)品不少,來解決諸如join、聚集運算等復(fù)雜查詢。

目前哪些NoSQL數(shù)據(jù)庫應(yīng)用廣泛,各有什么特點

特點:

它們可以處理超大量的數(shù)據(jù)。

它們運行在便宜的PC服務(wù)器集群上。

PC集群擴充起來非常方便并且成本很低,避免了“sharding”操作的復(fù)雜性和成本。

它們擊碎了性能瓶頸。

NoSQL的支持者稱,通過NoSQL架構(gòu)可以省去將Web或Java應(yīng)用和數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成SQL友好格式的時間,執(zhí)行速度變得更快。

“SQL并非適用于所有的程序代碼,” 對于那些繁重的重復(fù)操作的數(shù)據(jù),SQL值得花錢。但是當(dāng)數(shù)據(jù)庫結(jié)構(gòu)非常簡單時,SQL可能沒有太大用處。

沒有過多的操作。

雖然NoSQL的支持者也承認關(guān)系數(shù)據(jù)庫提供了無可比擬的功能集合,而且在數(shù)據(jù)完整性上也發(fā)揮絕對穩(wěn)定,他們同時也表示,企業(yè)的具體需求可能沒有那么多。

Bootstrap支持

因為NoSQL項目都是開源的,因此它們?nèi)狈?yīng)商提供的正式支持。這一點它們與大多數(shù)開源項目一樣,不得不從社區(qū)中尋求支持。

優(yōu)點:

易擴展

NoSQL數(shù)據(jù)庫種類繁多,但是一個共同的特點都是去掉關(guān)系數(shù)據(jù)庫的關(guān)系型特性。數(shù)據(jù)之間無關(guān)系,這樣就非常容易擴展。也無形之間,在架構(gòu)的層面上帶來了可擴展的能力。

大數(shù)據(jù)量,高性能

NoSQL數(shù)據(jù)庫都具有非常高的讀寫性能,尤其在大數(shù)據(jù)量下,同樣表現(xiàn)優(yōu)秀。這得益于它的無關(guān)系性,數(shù)據(jù)庫的結(jié)構(gòu)簡單。一般MySQL使用 Query Cache,每次表的更新Cache就失效,是一種大粒度的Cache,在針對web2.0的交互頻繁的應(yīng)用,Cache性能不高。而NoSQL的 Cache是記錄級的,是一種細粒度的Cache,所以NoSQL在這個層面上來說就要性能高很多了。

靈活的數(shù)據(jù)模型

NoSQL無需事先為要存儲的數(shù)據(jù)建立字段,隨時可以存儲自定義的數(shù)據(jù)格式。而在關(guān)系數(shù)據(jù)庫里,增刪字段是一件非常麻煩的事情。如果是非常大數(shù)據(jù)量的表,增加字段簡直就是一個噩夢。這點在大數(shù)據(jù)量的web2.0時代尤其明顯。

高可用

NoSQL在不太影響性能的情況,就可以方便的實現(xiàn)高可用的架構(gòu)。比如Cassandra,HBase模型,通過復(fù)制模型也能實現(xiàn)高可用。

主要應(yīng)用:

Apache HBase

這個大數(shù)據(jù)管理平臺建立在谷歌強大的BigTable管理引擎基礎(chǔ)上。作為具有開源、Java編碼、分布式多個優(yōu)勢的數(shù)據(jù)庫,Hbase最初被設(shè)計應(yīng)用于Hadoop平臺,而這一強大的數(shù)據(jù)管理工具,也被Facebook采用,用于管理消息平臺的龐大數(shù)據(jù)。

Apache Storm

用于處理高速、大型數(shù)據(jù)流的分布式實時計算系統(tǒng)。Storm為Apache Hadoop添加了可靠的實時數(shù)據(jù)處理功能,同時還增加了低延遲的儀表板、安全警報,改進了原有的操作方式,幫助企業(yè)更有效率地捕獲商業(yè)機會、發(fā)展新業(yè)務(wù)。

Apache Spark

該技術(shù)采用內(nèi)存計算,從多迭代批量處理出發(fā),允許將數(shù)據(jù)載入內(nèi)存做反復(fù)查詢,此外還融合數(shù)據(jù)倉庫、流處理和圖計算等多種計算范式,Spark用Scala語言實現(xiàn),構(gòu)建在HDFS上,能與Hadoop很好的結(jié)合,而且運行速度比MapReduce快100倍。

Apache Hadoop

該技術(shù)迅速成為了大數(shù)據(jù)管理標準之一。當(dāng)它被用來管理大型數(shù)據(jù)集時,對于復(fù)雜的分布式應(yīng)用,Hadoop體現(xiàn)出了非常好的性能,平臺的靈活性使它可以運行在商用硬件系統(tǒng),它還可以輕松地集成結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化和甚至非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)集。

Apache Drill

你有多大的數(shù)據(jù)集?其實無論你有多大的數(shù)據(jù)集,Drill都能輕松應(yīng)對。通過支持HBase、Cassandra和MongoDB,Drill建立了交互式分析平臺,允許大規(guī)模數(shù)據(jù)吞吐,而且能很快得出結(jié)果。

Apache Sqoop

也許你的數(shù)據(jù)現(xiàn)在還被鎖定于舊系統(tǒng)中,Sqoop可以幫你解決這個問題。這一平臺采用并發(fā)連接,可以將數(shù)據(jù)從關(guān)系數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)方便地轉(zhuǎn)移到Hadoop中,可以自定義數(shù)據(jù)類型以及元數(shù)據(jù)傳播的映射。事實上,你還可以將數(shù)據(jù)(如新的數(shù)據(jù))導(dǎo)入到HDFS、Hive和Hbase中。

Apache Giraph

這是功能強大的圖形處理平臺,具有很好可擴展性和可用性。該技術(shù)已經(jīng)被Facebook采用,Giraph可以運行在Hadoop環(huán)境中,可以將它直接部署到現(xiàn)有的Hadoop系統(tǒng)中。通過這種方式,你可以得到強大的分布式作圖能力,同時還能利用上現(xiàn)有的大數(shù)據(jù)處理引擎。

Cloudera Impala

Impala模型也可以部署在你現(xiàn)有的Hadoop群集上,監(jiān)視所有的查詢。該技術(shù)和MapReduce一樣,具有強大的批處理能力,而且Impala對于實時的SQL查詢也有很好的效果,通過高效的SQL查詢,你可以很快的了解到大數(shù)據(jù)平臺上的數(shù)據(jù)。

Gephi

它可以用來對信息進行關(guān)聯(lián)和量化處理,通過為數(shù)據(jù)創(chuàng)建功能強大的可視化效果,你可以從數(shù)據(jù)中得到不一樣的洞察力。Gephi已經(jīng)支持多個圖表類型,而且可以在具有上百萬個節(jié)點的大型網(wǎng)絡(luò)上運行。Gephi具有活躍的用戶社區(qū),Gephi還提供了大量的插件,可以和現(xiàn)有系統(tǒng)完美的集成到一起,它還可以對復(fù)雜的IT連接、分布式系統(tǒng)中各個節(jié)點、數(shù)據(jù)流等信息進行可視化分析。

MongoDB

這個堅實的平臺一直被很多組織推崇,它在大數(shù)據(jù)管理上有極好的性能。MongoDB最初是由DoubleClick公司的員工創(chuàng)建,現(xiàn)在該技術(shù)已經(jīng)被廣泛的應(yīng)用于大數(shù)據(jù)管理。MongoDB是一個應(yīng)用開源技術(shù)開發(fā)的NoSQL數(shù)據(jù)庫,可以用于在JSON這樣的平臺上存儲和處理數(shù)據(jù)。目前,紐約時報、Craigslist以及眾多企業(yè)都采用了MongoDB,幫助他們管理大型數(shù)據(jù)集。(Couchbase服務(wù)器也作為一個參考)。

十大頂尖公司:

Amazon Web Services

Forrester將AWS稱為“云霸主”,談到云計算領(lǐng)域的大數(shù)據(jù),那就不得不提到亞馬遜。該公司的Hadoop產(chǎn)品被稱為EMR(Elastic Map Reduce),AWS解釋這款產(chǎn)品采用了Hadoop技術(shù)來提供大數(shù)據(jù)管理服務(wù),但它不是純開源Hadoop,經(jīng)過修改后現(xiàn)在被專門用在AWS云上。

Forrester稱EMR有很好的市場前景。很多公司基于EMR為客戶提供服務(wù),有一些公司將EMR應(yīng)用于數(shù)據(jù)查詢、建模、集成和管理。而且AWS還在創(chuàng)新,F(xiàn)orrester稱未來EMR可以基于工作量的需要自動縮放調(diào)整大小。亞馬遜計劃為其產(chǎn)品和服務(wù)提供更強大的EMR支持,包括它的RedShift數(shù)據(jù)倉庫、新公布的Kenesis實時處理引擎以及計劃中的NoSQL數(shù)據(jù)庫和商業(yè)智能工具。不過AWS還沒有自己的Hadoop發(fā)行版。

Cloudera

Cloudera有開源Hadoop的發(fā)行版,這個發(fā)行版采用了Apache Hadoop開源項目的很多技術(shù),不過基于這些技術(shù)的發(fā)行版也有很大的進步。Cloudera為它的Hadoop發(fā)行版開發(fā)了很多功能,包括Cloudera管理器,用于管理和監(jiān)控,以及名為Impala的SQL引擎等。Cloudera的Hadoop發(fā)行版基于開源Hadoop,但也不是純開源的產(chǎn)品。當(dāng)Cloudera的客戶需要Hadoop不具備的某些功能時,Cloudera的工程師們就會實現(xiàn)這些功能,或者找一個擁有這項技術(shù)的合作伙伴。Forrester表示:“Cloudera的創(chuàng)新方法忠于核心Hadoop,但因為其可實現(xiàn)快速創(chuàng)新并積極滿足客戶需求,這一點使它不同于其他那些供應(yīng)商?!蹦壳埃珻loudera的平臺已經(jīng)擁有200多個付費客戶,一些客戶在Cloudera的技術(shù)支持下已經(jīng)可以跨1000多個節(jié)點實現(xiàn)對PB級數(shù)據(jù)的有效管理。

Hortonworks

和Cloudera一樣,Hortonworks是一個純粹的Hadoop技術(shù)公司。與Cloudera不同的是,Hortonworks堅信開源Hadoop比任何其他供應(yīng)商的Hadoop發(fā)行版都要強大。Hortonworks的目標是建立Hadoop生態(tài)圈和Hadoop用戶社區(qū),推進開源項目的發(fā)展。Hortonworks平臺和開源Hadoop聯(lián)系緊密,公司管理人員表示這會給用戶帶來好處,因為它可以防止被供應(yīng)商套牢(如果Hortonworks的客戶想要離開這個平臺,他們可以輕松轉(zhuǎn)向其他開源平臺)。這并不是說Hortonworks完全依賴開源Hadoop技術(shù),而是因為該公司將其所有開發(fā)的成果回報給了開源社區(qū),比如Ambari,這個工具就是由Hortonworks開發(fā)而成,用來填充集群管理項目漏洞。Hortonworks的方案已經(jīng)得到了Teradata、Microsoft、Red Hat和SAP這些供應(yīng)商的支持。

IBM

當(dāng)企業(yè)考慮一些大的IT項目時,很多人首先會想到IBM。IBM是Hadoop項目的主要參與者之一,F(xiàn)orrester稱IBM已有100多個Hadoop部署,它的很多客戶都有PB級的數(shù)據(jù)。IBM在網(wǎng)格計算、全球數(shù)據(jù)中心和企業(yè)大數(shù)據(jù)項目實施等眾多領(lǐng)域有著豐富的經(jīng)驗?!癐BM計劃繼續(xù)整合SPSS分析、高性能計算、BI工具、數(shù)據(jù)管理和建模、應(yīng)對高性能計算的工作負載管理等眾多技術(shù)?!?/p>

Intel

和AWS類似,英特爾不斷改進和優(yōu)化Hadoop使其運行在自己的硬件上,具體來說,就是讓Hadoop運行在其至強芯片上,幫助用戶打破Hadoop系統(tǒng)的一些限制,使軟件和硬件結(jié)合的更好,英特爾的Hadoop發(fā)行版在上述方面做得比較好。Forrester指出英特爾在最近才推出這個產(chǎn)品,所以公司在未來還有很多改進的可能,英特爾和微軟都被認為是Hadoop市場上的潛力股。

MapR Technologies

MapR的Hadoop發(fā)行版目前為止也許是最好的了,不過很多人可能都沒有聽說過。Forrester對Hadoop用戶的調(diào)查顯示,MapR的評級最高,其發(fā)行版在架構(gòu)和數(shù)據(jù)處理能力上都獲得了最高分。MapR已將一套特殊功能融入其Hadoop發(fā)行版中。例如網(wǎng)絡(luò)文件系統(tǒng)(NFS)、災(zāi)難恢復(fù)以及高可用性功能。Forrester說MapR在Hadoop市場上沒有Cloudera和Hortonworks那樣的知名度,MapR要成為一個真正的大企業(yè),還需要加強伙伴關(guān)系和市場營銷。

Microsoft

微軟在開源軟件問題上一直很低調(diào),但在大數(shù)據(jù)形勢下,它不得不考慮讓W(xué)indows也兼容Hadoop,它還積極投入到開源項目中,以更廣泛地推動Hadoop生態(tài)圈的發(fā)展。我們可以在微軟的公共云Windows Azure HDInsight產(chǎn)品中看到其成果。微軟的Hadoop服務(wù)基于Hortonworks的發(fā)行版,而且是為Azure量身定制的。

微軟也有一些其他的項目,包括名為Polybase的項目,讓Hadoop查詢實現(xiàn)了SQLServer查詢的一些功能。Forrester說:“微軟在數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)倉庫、云、OLAP、BI、電子表格(包括PowerPivot)、協(xié)作和開發(fā)工具市場上有很大優(yōu)勢,而且微軟擁有龐大的用戶群,但要在Hadoop這個領(lǐng)域成為行業(yè)領(lǐng)導(dǎo)者還有很遠的路要走?!?/p>

Pivotal Software

EMC和Vmware部分大數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)分拆組合產(chǎn)生了Pivotal。Pivotal一直努力構(gòu)建一個性能優(yōu)越的Hadoop發(fā)行版,為此,Pivotal在開源Hadoop的基礎(chǔ)上又添加了一些新的工具,包括一個名為HAWQ的SQL引擎以及一個專門解決大數(shù)據(jù)問題的Hadoop應(yīng)用。Forrester稱Pivotal Hadoop平臺的優(yōu)勢在于它整合了Pivotal、EMC、Vmware的眾多技術(shù),Pivotal的真正優(yōu)勢實際上等于EMC和Vmware兩大公司為其撐腰。到目前為止,Pivotal的用戶還不到100個,而且大多是中小型客戶。

Teradata

對于Teradata來說,Hadoop既是一種威脅也是一種機遇。數(shù)據(jù)管理,特別是關(guān)于SQL和關(guān)系數(shù)據(jù)庫這一領(lǐng)域是Teradata的專長。所以像Hadoop這樣的NoSQL平臺崛起可能會威脅到Teradata。相反,Teradata接受了Hadoop,通過與Hortonworks合作,Teradata在Hadoop平臺集成了SQL技術(shù),這使Teradata的客戶可以在Hadoop平臺上方便地使用存儲在Teradata數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)。

AMPLab

通過將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)變?yōu)樾畔?,我們才可以理解世界,而這也正是AMPLab所做的。AMPLab致力于機器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)庫、信息檢索、自然語言處理和語音識別等多個領(lǐng)域,努力改進對信息包括不透明數(shù)據(jù)集內(nèi)信息的甄別技術(shù)。除了Spark,開源分布式SQL查詢引擎Shark也源于AMPLab,Shark具有極高的查詢效率,具有良好的兼容性和可擴展性。近幾年的發(fā)展使計算機科學(xué)進入到全新的時代,而AMPLab為我們設(shè)想一個運用大數(shù)據(jù)、云計算、通信等各種資源和技術(shù)靈活解決難題的方案,以應(yīng)對越來越復(fù)雜的各種難題。


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