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《Spark与Hadoop大数据分析》——1.1 大数据分析以及 Hadoop 和 Spark 在其中承担的角色

1.1 大数据分析以及 Hadoop 和 Spark 在其中承担的角色 传统的数据分析使用关系型数据库管理系统(Relational Database Management System,RDBMS)的数据库来创建数据仓库和数据集市,以便使用商业智能工具进行分析。RDBMS 数据库采用的是写时模式(Schema-on-Write)的方法,而这种方法有许多缺点。 传统数据仓库的设计思想是用于提取、转换和加载(Extract, Transform, and Load,ETL)数据,据此回答与用户需求直接相关的一组预先定义的问题。这些预先定义的问题是利用 SQL 查询来回答的。一旦数据以易于访问的(consumable)格式进行转换和加载,用户就可以通过各种工具和应用程序访问它,从而生成报告和仪表板。但是,以易于访问的格式创建数据需要几个步

大数据创业难度大 五个值得关注的重点

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