Экологическая ниша - совокупность факторов среды обитания

HadoopDB архитектурный гибрид технологий

Рынок аналитических баз данных в настоящее время составляет $3,98 миллиардов , т.е. 27% от оцениваемого в $14,6 миллиардов общего рынка программного обеспечения баз данных , и его объем ежегодно увеличивается на 10,3% . Поскольку передовые методы управления бизнесом все чаще основываются на принятии решений на основе данных и неопровержимых фактов, а не на основе интуиции и предположений, у компаний возрастает интерес к системам, которые способны управлять данными, обрабатывать их и анализировать на разных уровнях детализации. Эта тенденция хорошо известна венчурным компаниям, которые в последние годы финасировали не менее десятка новых компаний, создающих специализированное программное обеспечения для аналитического управления данными (например, Netezza, Vertica, DATAllegro, Greenplum, Aster Data, Infobright, Kickfire, Dataupia, ParAccel и Exasol), и продолжают их финансировать несмотря на трудную экономическую ситуацию.
В то же время взрывообразно возрастает объем данных, которые требуется сохранять и обрабатывать в системах аналитических баз данных. Частично это происходит из-за возрастающего уровня автоматизации производства данных (компьютеризуется все большее число бизнес-процессов), увеличения числа датчиков и других устройств, генерирующих данные, перехода на использование Web-технологий при взаимодействиях с заказчиками и нормативных требований со стороны государства, для удовлетворения которых приходится сохранять в режиме онлайн большее число исторических, пригодных для анализа данных. Нередко приходится слышать о компаниях, ежедневно загружающих в свои аналитические системы баз данных более терабайта структурированных данных и обладающих более чем петабайтными хранилищами данных .

Параллельная СУБД для бедных или путь в будущее?
Требуемые свойства
История реализации Hadoop
Тестовые испытания
Тестовые испытания для сравнения производительности и масштабируемости

Сводка описанных результатов
Аналитические параллельные СУБД сегодня
MapReduce: модель и реализации
MapReduce внутри параллельной СУБД
Предпосылки и преимущества использования механизма SQL/MapReduce

Параллельная СУБД на основе MapReduce
Литература
MapReduce и параллельные СУБД
MapReduce и параллельные СУБД: друзья или враги?
Взаимообучение

Содержание раздела

Главная сайта