《Greenplum企业应用实战》一1.4　Greenplum特性及应用场景-低调大师

《Greenplum企业应用实战》一1.4　Greenplum特性及应用场景

2017-07-02 671

本节书摘来自华章出版社《Greenplum企业应用实战》一书中的第1章，第1.4节，作者何勇陈晓峰，更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看

1.4　Greenplum特性及应用场景

1.4.1　Greenplum特性

（1）支持海量数据存储和处理
当今是个数据迅速增长的时代，数据量从过去的MB到GB，再到TB增长到现在的PB级规模，传统的OLTP数据库在TB级别以上的数据管理中已经捉襟见肘。Greenplum使用MPP架构，同时使用多台机器并行计算，极大地提高了对海量数据的处理能力。采取MPP架构的数据库系统才能对海量数据进行管理。
（2）高性价比
Greenplum数据库可以搭建在业界各种开放式硬件平台上，在硬件选型上有很强的自由性。
相比其他封闭式数据仓库专用系统及Hadoop分析平台，Greenplum在每TB数据量上的

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2016年大数据到底还算不算个 “东西” （附2016 大数据版图）

原文编者注：原文是 FirstMark Capital 的 Matt Turck 的文章。本文全面总结了大数据领域的发展态势，分析认为尽管大数据作为一个术语似乎已经过气，但是大数据分析与应用才刚刚开始兴起，在与 AI、人工智能等新兴技术的结合下，大数据的机会也许要比大家想象的还要大。在喜新厌旧的技术初创企业界，已有 3年历史 “大数据” 听起来似乎已经过气了。虽然 Hadoop 在 2006年已经出来，但 “大数据” 这个概念大概是在 2011 到 2014年左右才真正火起来的。也就是在这段时间里，至少是在媒体或者专家眼里，“大数据” 成为了新的 “金子” 或者 “石油”。然而，至少在我跟业界人士交谈中，大家越来越感觉到这项技术已经在某种程度上陷入了停滞。2015年可能是数据领域的那些酷小子转移兴趣，开始沉迷于 AI 以及机器智能、深度学习等许多相关概念的年份。抛开不可避免的炒作周期曲线态势不管，我们的 “大数据版图” 已经进入第 4 个年头了，趁这个时候退一步来反思一下去年发生了什么，思考一下这个行业的未来会怎样是很有意义的。 2016 大数据版图（点击查看大图）那么...

2017-07-03

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紧张精彩的2015年已经结束了，现在是时候回过头来看一看数据分析软件市场的潮流。已经有几个趋势继续变得壮大（比如开源，云托管，基于Hadoop的SQL解决方案），同时AWS上的Redshift开始成为数据仓库中的一支重要力量。 SQL解决方案继续在Hadoop的生态系统里大行其道除了Spark，大部分Hadoop的生态系统里的新闻都来自Presto, Impala and Drill。关于MapReduce继任者的斗争还在持续，而在列表中的所有候选者的一个主要的共同点就是他们都提供SQL界面。这个趋势从2010年Hive开始逐渐取代Pig就一直如此。因为太多的Hadoop生态系统提供的价值围绕在分析和商业智能上，而过去数十年整个分析世界已经运行在SQL的基础之上，并且围绕它建立了很多无法替代的公司竞争力，所以在经过了很多关于NoSQL和Hadoop的憧憬以后，大家发现还是要回过头来面对这个事实。 Druid看起来要火在主流的大规模基于内存的OLAP数据库中，LinkedIn的Pinot和Metamarkets的Druid是两个主流选择。 Druid似乎从Yahoo得到了不少关...

2017-07-03

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Spring

Spring框架（Spring Framework）是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架，旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念，提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块，支持整合Hibernate、Struts等第三方框架，其适用范围不仅限于服务器端开发，绝大多数Java应用均可从中受益。