Учебное пособие по PRO Engineer 2001

‘равнение подходов к крупномасштабному анализу данных

Њолодежи свойственно увлекатьсЯ новыми идеЯми. €деЯ MapReduce, выдвинутаЯ и реализованнаЯ сначала Google, а потом и сообществом open source в проекте Hadoop почти мгновенно овладела молодыми массами. Џричем даже теми представителЯми компьютерной молодежи, которые получили хорошее образование и последующий практический опыт в области систем управлениЯ базами данных. Њне неоднократно приходилось слышать от молодых коллег, что они считают достоинствами MapReduce отсутствие схемы данных (в том числе, и отсутствие поддержки типов данных) и даже потребность в Явном программировании конструкций, которые испокон веков поддерживались в ‘“Ѓ„ на уровне высокоуровневых Языковых конструкций Языка SQL. ЏонЯтно, что дополнительным стимулом к применению MapReduce была привЯзка этой технологии к ЗоблачнымИ вычислениЯм, возможность практически бесплатно арендовать виртуальный кластер с большим числом узлов и развернуть на нем свою MapReduce программу, почти автоматически достигнув громадной производительности своего приложениЯ.
„о поры до времени представители старшего и среднего поколений сообщества баз данных ограничивались ворчанием в адрес MapReduce, что, в свою очередь, еще больше привлекало молодежь к использованию соответствующих средств. „ействительно, раз ЗстарикиИ ворчат, значит, они просто не понимают, что средства управлениЯ данными их поколений просто устарели, и нужно переходить к использованию новых, прогрессивных технологий.

‡акладываЯ основу нашего исследованиЯ наследованиЯ типов
‚ыполнение транзакций, ориентированное на данные
ЋбщаЯ характеристика CASE-средства IBM Rational Rose 2003
Ћкно браузера проекта

далее

далее
Содержание раздела

Главная сайта