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nosql數(shù)據(jù)庫(kù)改進(jìn)完善,nosql數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)

什么是NoSQL,它有什么優(yōu)缺點(diǎn)?

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

在商都等地區(qū),都構(gòu)建了全面的區(qū)域性戰(zhàn)略布局,加強(qiáng)發(fā)展的系統(tǒng)性、市場(chǎng)前瞻性、產(chǎn)品創(chuàng)新能力,以專注、極致的服務(wù)理念,為客戶提供網(wǎng)站制作、成都網(wǎng)站建設(shè) 網(wǎng)站設(shè)計(jì)制作定制制作,公司網(wǎng)站建設(shè),企業(yè)網(wǎng)站建設(shè),成都品牌網(wǎng)站建設(shè),成都全網(wǎng)營(yíng)銷推廣,成都外貿(mào)網(wǎng)站建設(shè)公司,商都網(wǎng)站建設(shè)費(fèi)用合理。

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

NoSQL的優(yōu)點(diǎn)/缺點(diǎn)

優(yōu)點(diǎn):

- 高可擴(kuò)展性

- 分布式計(jì)算

- 低成本

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

- 沒(méi)有復(fù)雜的關(guān)系

缺點(diǎn):

- 沒(méi)有標(biāo)準(zhǔn)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)

NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)是如何解決可擴(kuò)展性問(wèn)題的?

NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)種類繁多,但是一個(gè)共同的特點(diǎn)都是去掉關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)的關(guān)系型特性。數(shù)據(jù)之間無(wú)關(guān)系,這樣就非常容易擴(kuò)展。也無(wú)形之間,在架構(gòu)的層面上帶來(lái)了可擴(kuò)展的能力。

如何玩轉(zhuǎn)NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)

如何玩轉(zhuǎn) NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)?作者:IT專家網(wǎng)

Weather公司CIO Bryson Koehler整理出了MongoDB,Riak和Cassandra等NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)的特性。他指出這其中最重要的特性是“NoSQL不會(huì)限制住你”。

Weather公司,致力于天氣報(bào)告和天氣預(yù)報(bào)業(yè)務(wù),其并不缺乏數(shù)據(jù),當(dāng)然也不缺乏數(shù)據(jù)管理工具。但它為什么需要三種不同的NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)?

最近,我向Weather 公司的CIO Bryson Koehler提出了這個(gè)疑問(wèn),除了公司的CIO,Bryson Koehler還是其他很多業(yè)務(wù)單元的孵化者,包括Weather Channel,WeatherFX,Weather Underground,和Intellicast等。Weather公司每天獲取和處理著約20萬(wàn)億字節(jié)數(shù)據(jù),對(duì)外提供當(dāng)前全球天氣狀況,并為航空公司,緊急服務(wù),貨運(yùn)商,公用事業(yè),保險(xiǎn),以及在線天氣網(wǎng)站和天氣應(yīng)用程序的用戶提供天氣預(yù)報(bào)服務(wù)。每天需求增加了數(shù)十億的天氣數(shù)據(jù)請(qǐng)求,并且預(yù)期響應(yīng)時(shí)間要在10毫秒左右。

Riak是Weather 公司的后臺(tái)NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù),服務(wù)于公司的事務(wù)性存儲(chǔ)公用網(wǎng)絡(luò)(SUN)數(shù)據(jù)獲取平臺(tái),它運(yùn)行在多個(gè)亞馬遜網(wǎng)絡(luò)服務(wù)(AWS)的可用區(qū)域上,并以每小時(shí)15次的頻率捕獲超過(guò)20億氣象數(shù)據(jù)信息,。所以,Riak具有明確的處理規(guī)模,但該公司也使用Cassandra以及新近添加的MongoDB數(shù)據(jù)庫(kù),為Weather.com 上IOS和Android移動(dòng)應(yīng)用程序服務(wù)。

Weather 公司使用了不同的產(chǎn)品,Koehler解釋說(shuō),因?yàn)椤安煌墓ぞ哂胁煌膬?yōu)勢(shì)。

Cassandra,它服務(wù)于Weather 公司以及全球消費(fèi)者使用的第三方天氣應(yīng)用的API數(shù)據(jù):“我們的數(shù)據(jù)分發(fā)平臺(tái)每秒處理數(shù)十萬(wàn)的事務(wù),我們發(fā)現(xiàn)Cassandra在用于全球分發(fā)數(shù)據(jù)上是一個(gè)很棒的解決方案,并且在[數(shù)據(jù)庫(kù)]讀取方面體現(xiàn)出很高的可用性 “。它本質(zhì)上為全球各地消費(fèi)者所使用的數(shù)據(jù)服務(wù),包括Weather 公司和第三方的天氣應(yīng)用程序。

MongoDB,它提供了Weather.com網(wǎng)站和移動(dòng)應(yīng)用程序的中間層緩存功能:“離開(kāi)我們的核心API,我們還沒(méi)有全部Weather.com內(nèi)容,所以MongoDB是容器和分發(fā)站,為Weather.com以及Android和iOS上的移動(dòng)應(yīng)用程序服務(wù)。Mongo有很多好處,這些好處基于其內(nèi)建的JSON格式以及靈活性上?!?/p>

Riak,用于消費(fèi)氣象數(shù)據(jù)和觀測(cè),包括來(lái)自世界各地的圖片和視頻等:“我們喜愛(ài)Riak因其優(yōu)秀的數(shù)據(jù)攝取能力,而且是以一種全球分布式的方式來(lái)實(shí)現(xiàn)。這對(duì)于從全球分布式平臺(tái)上獲取數(shù)據(jù)的入站式數(shù)據(jù)庫(kù)是一個(gè)真正可靠的選擇。

我曾聽(tīng)說(shuō)Datastax,Basho和Couchbase的高管貶低MongoDB的可擴(kuò)展性,但MongoDB指向大規(guī)模部署,在Facebook對(duì)超過(guò)200萬(wàn)臺(tái)移動(dòng)設(shè)備上應(yīng)用程序提供支持,在eHarmony公司,MongDB每天處理著數(shù)十億的潛在比賽預(yù)約。據(jù)Koehle所述,MongoDB為Weather.com和Weather.com移動(dòng)應(yīng)用程序處理著“每天十億交易”,“毫無(wú)疑問(wèn),你可以通過(guò)配置和部署Mongo來(lái)處理大批量的交易數(shù)據(jù)?!?/p>

盡管如此,Koehler承認(rèn),他將“很樂(lè)于看到MongoDB繼續(xù)使全球集群和多位置[功能]更加無(wú)縫化且易于使用?!?這些屬于全球性的分布式集群,復(fù)制和負(fù)載平衡是Cassandra和Riak眾所周知的功能。

從規(guī)模討論的角度來(lái)看,很少有公司達(dá)到Weather公司的經(jīng)營(yíng)規(guī)模。易于開(kāi)發(fā),架構(gòu)靈活性和JSON數(shù)據(jù)處理使得MongoDB的成為世界上最流行的NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)。這就是為什么微軟和IBM都進(jìn)行了MongoDB的模仿,如微軟的Azure DocumentDB和IBM的 Cloudant,而不是Cassandra和Riak。

Weather公司可以從三個(gè)NoSQL標(biāo)準(zhǔn)降低至兩個(gè)的過(guò)程中得到鞏固,Koehler說(shuō),但公司沒(méi)有準(zhǔn)備好這么做。

“由于我們構(gòu)造了由許多不同的數(shù)據(jù)解決方案組成的網(wǎng)狀結(jié)構(gòu),我們目前的環(huán)境已過(guò)于復(fù)雜,”他說(shuō)?!拔覀兿Mo團(tuán)隊(duì)一些自由的空間,讓我們可以了解所有選擇的利弊,但你將會(huì)看到一些整合。”

到了那個(gè)時(shí)候,遷移將不在是一件難事,因?yàn)椤瓣P(guān)于NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)最重要的事情是,你不會(huì)被困在其中,” Koehler說(shuō)?!叭绻愕募軜?gòu)和編碼正確,從一個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)遷移到另一個(gè)并不難。隨著模式的自由以及數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)存技術(shù)的發(fā)展,無(wú)論前者是一個(gè)key-value存儲(chǔ)或其他什么形式,轉(zhuǎn)儲(chǔ)數(shù)據(jù)都將十分容易。“

對(duì)特定產(chǎn)品進(jìn)程自定義編碼的復(fù)雜的存儲(chǔ)過(guò)程已經(jīng)一去不復(fù)返了,Koehler說(shuō),但關(guān)于“結(jié)構(gòu)化和編碼正確”還有很多需要考慮的地方?這樣做是為了避免特殊供應(yīng)商提供的工具和功能可能讓你身陷其中。他舉了亞馬遜網(wǎng)絡(luò)服務(wù)“(AWS)的消息服務(wù)為例。

“你不必讓服務(wù)在云中運(yùn)行,”他解釋說(shuō)?!澳憧梢灾徊渴鹱约旱腞abbitMQ的環(huán)境,而不是陷于其中,所以你可以將一個(gè)原先部署在AWS 上的應(yīng)用程序轉(zhuǎn)而部署在谷歌計(jì)算云服務(wù)上。無(wú)論它是數(shù)據(jù)平臺(tái),存儲(chǔ)環(huán)境,或云計(jì)算環(huán)境,都要小心別讓自己局限在一個(gè)僅由一個(gè)供應(yīng)商提供的小范圍空間內(nèi)“。

轉(zhuǎn)載

目前哪些NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)應(yīng)用廣泛,各有什么特點(diǎn)

特點(diǎn):

它們可以處理超大量的數(shù)據(jù)。

它們運(yùn)行在便宜的PC服務(wù)器集群上。

PC集群擴(kuò)充起來(lái)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(guò)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(shí)間,執(zhí)行速度變得更快。

“SQL并非適用于所有的程序代碼,” 對(duì)于那些繁重的重復(fù)操作的數(shù)據(jù),SQL值得花錢(qián)。但是當(dāng)數(shù)據(jù)庫(kù)結(jié)構(gòu)非常簡(jiǎn)單時(shí),SQL可能沒(méi)有太大用處。

沒(méi)有過(guò)多的操作。

雖然NoSQL的支持者也承認(rèn)關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)提供了無(wú)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(duì)穩(wěn)定,他們同時(shí)也表示,企業(yè)的具體需求可能沒(méi)有那么多。

Bootstrap支持

因?yàn)镹oSQL項(xiàng)目都是開(kāi)源的,因此它們?nèi)狈?yīng)商提供的正式支持。這一點(diǎn)它們與大多數(shù)開(kāi)源項(xiàng)目一樣,不得不從社區(qū)中尋求支持。

優(yōu)點(diǎn):

易擴(kuò)展

NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)種類繁多,但是一個(gè)共同的特點(diǎn)都是去掉關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)的關(guān)系型特性。數(shù)據(jù)之間無(wú)關(guān)系,這樣就非常容易擴(kuò)展。也無(wú)形之間,在架構(gòu)的層面上帶來(lái)了可擴(kuò)展的能力。

大數(shù)據(jù)量,高性能

NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)都具有非常高的讀寫(xiě)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(wú)關(guān)系性,數(shù)據(jù)庫(kù)的結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)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(duì)web2.0的交互頻繁的應(yīng)用,Cache性能不高。而NoSQL的 Cache是記錄級(jí)的,是一種細(xì)粒度的Cache,所以NoSQL在這個(gè)層面上來(lái)說(shuō)就要性能高很多了。

靈活的數(shù)據(jù)模型

NoSQL無(wú)需事先為要存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)建立字段,隨時(shí)可以存儲(chǔ)自定義的數(shù)據(jù)格式。而在關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)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(jiǎn)直就是一個(gè)噩夢(mèng)。這點(diǎn)在大數(shù)據(jù)量的web2.0時(shí)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(shí)現(xiàn)高可用的架構(gòu)。比如Cassandra,HBase模型,通過(guò)復(fù)制模型也能實(shí)現(xiàn)高可用。

主要應(yīng)用:

Apache HBase

這個(gè)大數(shù)據(jù)管理平臺(tái)建立在谷歌強(qiáng)大的BigTable管理引擎基礎(chǔ)上。作為具有開(kāi)源、Java編碼、分布式多個(gè)優(yōu)勢(shì)的數(shù)據(jù)庫(kù),Hbase最初被設(shè)計(jì)應(yīng)用于Hadoop平臺(tái),而這一強(qiáng)大的數(shù)據(jù)管理工具,也被Facebook采用,用于管理消息平臺(tái)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(shí)時(shí)計(jì)算系統(tǒng)。Storm為Apache Hadoop添加了可靠的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理功能,同時(shí)還增加了低延遲的儀表板、安全警報(bào),改進(jìn)了原有的操作方式,幫助企業(yè)更有效率地捕獲商業(yè)機(jī)會(huì)、發(fā)展新業(yè)務(wù)。

Apache Spark

該技術(shù)采用內(nèi)存計(jì)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(cāng)庫(kù)、流處理和圖計(jì)算等多種計(jì)算范式,Spark用Scala語(yǔ)言實(shí)現(xiàn),構(gòu)建在HDFS上,能與Hadoop很好的結(jié)合,而且運(yùn)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(biāo)準(zhǔn)之一。當(dāng)它被用來(lái)管理大型數(shù)據(jù)集時(shí),對(duì)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(tái)的靈活性使它可以運(yùn)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(shí)無(wú)論你有多大的數(shù)據(jù)集,Drill都能輕松應(yīng)對(duì)。通過(guò)支持HBase、Cassandra和MongoDB,Drill建立了交互式分析平臺(tái),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(gè)問(wèn)題。這一平臺(tái)采用并發(fā)連接,可以將數(shù)據(jù)從關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)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(shí)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(qiáng)大的圖形處理平臺(tái),具有很好可擴(kuò)展性和可用性。該技術(shù)已經(jīng)被Facebook采用,Giraph可以運(yùn)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(guò)這種方式,你可以得到強(qiáng)大的分布式作圖能力,同時(shí)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(qiáng)大的批處理能力,而且Impala對(duì)于實(shí)時(shí)的SQL查詢也有很好的效果,通過(guò)高效的SQL查詢,你可以很快的了解到大數(shù)據(jù)平臺(tái)上的數(shù)據(jù)。

Gephi

它可以用來(lái)對(duì)信息進(jìn)行關(guān)聯(lián)和量化處理,通過(guò)為數(shù)據(jù)創(chuàng)建功能強(qiáng)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(gè)圖表類型,而且可以在具有上百萬(wàn)個(gè)節(jié)點(diǎn)的大型網(wǎng)絡(luò)上運(yùn)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(duì)復(fù)雜的IT連接、分布式系統(tǒng)中各個(gè)節(jié)點(diǎn)、數(shù)據(jù)流等信息進(jìn)行可視化分析。

MongoDB

這個(gè)堅(jiān)實(shí)的平臺(tái)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(gè)應(yīng)用開(kāi)源技術(shù)開(kāi)發(fā)的NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù),可以用于在JSON這樣的平臺(tái)上存儲(chǔ)和處理數(shù)據(jù)。目前,紐約時(shí)報(bào)、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(gè)參考)。

十大頂尖公司:

Amazon Web Services

Forrester將AWS稱為“云霸主”,談到云計(jì)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(lái)提供大數(shù)據(jù)管理服務(wù),但它不是純開(kāi)源Hadoop,經(jīng)過(guò)修改后現(xiàn)在被專門(mén)用在AWS云上。

Forrester稱EMR有很好的市場(chǎng)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(lái)EMR可以基于工作量的需要自動(dòng)縮放調(diào)整大小。亞馬遜計(jì)劃為其產(chǎn)品和服務(wù)提供更強(qiáng)大的EMR支持,包括它的RedShift數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、新公布的Kenesis實(shí)時(shí)處理引擎以及計(jì)劃中的NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)和商業(yè)智能工具。不過(guò)AWS還沒(méi)有自己的Hadoop發(fā)行版。

Cloudera

Cloudera有開(kāi)源Hadoop的發(fā)行版,這個(gè)發(fā)行版采用了Apache Hadoop開(kāi)源項(xiàng)目的很多技術(shù),不過(guò)基于這些技術(shù)的發(fā)行版也有很大的進(jìn)步。Cloudera為它的Hadoop發(fā)行版開(kāi)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(kāi)源Hadoop,但也不是純開(kāi)源的產(chǎn)品。當(dāng)Cloudera的客戶需要Hadoop不具備的某些功能時(shí),Cloudera的工程師們就會(huì)實(shí)現(xiàn)這些功能,或者找一個(gè)擁有這項(xiàng)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?yàn)槠淇蓪?shí)現(xiàn)快速創(chuàng)新并積極滿足客戶需求,這一點(diǎn)使它不同于其他那些供應(yīng)商?!蹦壳?,Cloudera的平臺(tái)已經(jīng)擁有200多個(gè)付費(fèi)客戶,一些客戶在Cloudera的技術(shù)支持下已經(jīng)可以跨1000多個(gè)節(jié)點(diǎn)實(shí)現(xiàn)對(duì)PB級(jí)數(shù)據(jù)的有效管理。

Hortonworks

和Cloudera一樣,Hortonworks是一個(gè)純粹的Hadoop技術(shù)公司。與Cloudera不同的是,Hortonworks堅(jiān)信開(kāi)源Hadoop比任何其他供應(yīng)商的Hadoop發(fā)行版都要強(qiáng)大。Hortonworks的目標(biāo)是建立Hadoop生態(tài)圈和Hadoop用戶社區(qū),推進(jìn)開(kāi)源項(xiàng)目的發(fā)展。Hortonworks平臺(tái)和開(kāi)源Hadoop聯(lián)系緊密,公司管理人員表示這會(huì)給用戶帶來(lái)好處,因?yàn)樗梢苑乐贡还?yīng)商套牢(如果Hortonworks的客戶想要離開(kāi)這個(gè)平臺(tái),他們可以輕松轉(zhuǎn)向其他開(kāi)源平臺(tái))。這并不是說(shuō)Hortonworks完全依賴開(kāi)源Hadoop技術(shù),而是因?yàn)樵摴緦⑵渌虚_(kāi)發(fā)的成果回報(bào)給了開(kāi)源社區(qū),比如Ambari,這個(gè)工具就是由Hortonworks開(kāi)發(fā)而成,用來(lái)填充集群管理項(xiàng)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(xiàng)目時(shí),很多人首先會(huì)想到IBM。IBM是Hadoop項(xiàng)目的主要參與者之一,F(xiàn)orrester稱IBM已有100多個(gè)Hadoop部署,它的很多客戶都有PB級(jí)的數(shù)據(jù)。IBM在網(wǎng)格計(jì)算、全球數(shù)據(jù)中心和企業(yè)大數(shù)據(jù)項(xiàng)目實(shí)施等眾多領(lǐng)域有著豐富的經(jīng)驗(yàn)?!癐BM計(jì)劃繼續(xù)整合SPSS分析、高性能計(jì)算、BI工具、數(shù)據(jù)管理和建模、應(yīng)對(duì)高性能計(jì)算的工作負(fù)載管理等眾多技術(shù)?!?/p>

Intel

和AWS類似,英特爾不斷改進(jìn)和優(yōu)化Hadoop使其運(yùn)行在自己的硬件上,具體來(lái)說(shuō),就是讓Hadoop運(yùn)行在其至強(qiáng)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(gè)產(chǎn)品,所以公司在未來(lái)還有很多改進(jìn)的可能,英特爾和微軟都被認(rèn)為是Hadoop市場(chǎng)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(guò)很多人可能都沒(méi)有聽(tīng)說(shuō)過(guò)。Forrester對(duì)Hadoop用戶的調(diào)查顯示,MapR的評(píng)級(jí)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(shuō)MapR在Hadoop市場(chǎng)上沒(méi)有Cloudera和Hortonworks那樣的知名度,MapR要成為一個(gè)真正的大企業(yè),還需要加強(qiáng)伙伴關(guān)系和市場(chǎng)營(yíng)銷。

Microsoft

微軟在開(kāi)源軟件問(wèn)題上一直很低調(diào),但在大數(shù)據(jù)形勢(shì)下,它不得不考慮讓W(xué)indows也兼容Hadoop,它還積極投入到開(kāi)源項(xiàng)目中,以更廣泛地推動(dòng)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(xiàng)目,包括名為Polybase的項(xiàng)目,讓Hadoop查詢實(shí)現(xiàn)了SQLServer查詢的一些功能。Forrester說(shuō):“微軟在數(shù)據(jù)庫(kù)、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、云、OLAP、BI、電子表格(包括PowerPivot)、協(xié)作和開(kāi)發(fā)工具市場(chǎng)上有很大優(yōu)勢(shì),而且微軟擁有龐大的用戶群,但要在Hadoop這個(gè)領(lǐng)域成為行業(yè)領(lǐng)導(dǎo)者還有很遠(yuǎn)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(gè)性能優(yōu)越的Hadoop發(fā)行版,為此,Pivotal在開(kāi)源Hadoop的基礎(chǔ)上又添加了一些新的工具,包括一個(gè)名為HAWQ的SQL引擎以及一個(gè)專門(mén)解決大數(shù)據(jù)問(wèn)題的Hadoop應(yīng)用。Forrester稱Pivotal Hadoop平臺(tái)的優(yōu)勢(shì)在于它整合了Pivotal、EMC、Vmware的眾多技術(shù),Pivotal的真正優(yōu)勢(shì)實(shí)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(gè),而且大多是中小型客戶。

Teradata

對(duì)于Teradata來(lái)說(shuō),Hadoop既是一種威脅也是一種機(jī)遇。數(shù)據(jù)管理,特別是關(guān)于SQL和關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)這一領(lǐng)域是Teradata的專長(zhǎng)。所以像Hadoop這樣的NoSQL平臺(tái)崛起可能會(huì)威脅到Teradata。相反,Teradata接受了Hadoop,通過(guò)與Hortonworks合作,Teradata在Hadoop平臺(tái)集成了SQL技術(shù),這使Teradata的客戶可以在Hadoop平臺(tái)上方便地使用存儲(chǔ)在Teradata數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中的數(shù)據(jù)。

AMPLab

通過(guò)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(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)庫(kù)、信息檢索、自然語(yǔ)言處理和語(yǔ)音識(shí)別等多個(gè)領(lǐng)域,努力改進(jìn)對(duì)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(kāi)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(kuò)展性。近幾年的發(fā)展使計(jì)算機(jī)科學(xué)進(jìn)入到全新的時(shí)代,而AMPLab為我們?cè)O(shè)想一個(gè)運(yùn)用大數(shù)據(jù)、云計(jì)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(duì)越來(lái)越復(fù)雜的各種難題。


本文標(biāo)題:nosql數(shù)據(jù)庫(kù)改進(jìn)完善,nosql數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)
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