zoukankan      html  css  js  c++  java
  • 数据仓库和Hadoop大数据平台有什么差别?

     

    广义上来说,Hadoop大数据平台也可以看做是新一代的数据仓库系统, 它也具有很多现代数据仓库的特征,也被企业所广泛使用。因为MPP架构的可扩展性,基于MPP的数据仓库系统有时候也被划分到大数据平台类产品。

    但是数据仓库和Hadoop平台还是有很多显著的不同。针对不同的使用场景其发挥的作用和给用户带来的体验也不经相同。用户可以根据下表简单判断什么场景更适合用什么样的产品。

     数据仓库和Hadoop大数据平台特性比较

    特性

    Hadoop

    Data Warehouse

    计算节点数

    可到数千个

    一般在128个以内

    数据量

    支持大于10PB

    一般不大于5PB

    数据类型

    关系型,半关系型,无结构化,语音,图像,视频

    关系型

    时延

    中/高

    应用生态

    创新型/人工智能

    传统数据库型/BI类

    应用开发接口

    SQL,MR,丰富的编程语言接口

    标准数据库SQL

    可扩展性

    无穷的可能,完整的编程接口

    有限扩展能力,主要通过UDF支持

    事务支持

    有限

    完整

    数据仓库和Hadoop平台互为补充,立足于满足客户在不同使用场景下的业务需求。公有云数据仓库服务DWS能够无缝地接入到公有云Hadoop平台MRS服务上,支持SQL-over-Hadoop的这个特性,提供跨平台, 跨服务的数据共享。让用户在充分享受Hadoop带来的开放,便捷,创新的同时,继续使用熟悉的数据(仓)库方式管理和使用自己的海量数据。继续使用传统的数据仓库的上层应用,特别是商业智能BI类的应用。

  • 相关阅读:
    springmvc 路由
    springMVC 流程
    SqlServer中Sql语句的逻辑执行顺序
    中小型公司静态资源管理部署方案
    浅谈SQL Server中的三种物理连接操作
    Zclip复制页面内容到剪贴板兼容各浏览器
    C#中如何利用操作符重载和转换操作符
    类型构造器(静态构造函数)的执行时机你知道多少?
    容器云技术选择之kubernetes和swarm对比
    kafka入门
  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/xuexiqun784789432/p/9277959.html
Copyright © 2011-2022 走看看