1. 程式人生 > >國產資料庫比較之大資料分析

國產資料庫比較之大資料分析

最近,大資料越來越熱,在自主可控的大旗下,各路國產資料庫紛紛推出各自產品,本文,對國產資料庫在大資料分析方面做些比較,所有都來源各官方網站內容。下面所選都是專門針對大資料的產品: 達夢資料庫高效能分析元件,人大金倉[email protected],南大通用GBase8a叢集產品,翰雲資料庫,神通KStore海量資料管理系統。


據上圖,各路產品相差不是非常顯著,都具有一定的時代特色,使用者在選擇時,還要比較能獲得的服務,產品的穩定性等等。以後有機會再補充。

資料來源:


達夢資料庫高效能分析元件http://www.dameng.com/
南大通用GBase 8a叢集產品http://www.gbase.cn/
人大金倉

[email protected]        http://www.kingbase.com.cn/
翰雲資料庫http://www.cloudwave.com.cn/
神通KSTORE海量資料管理系統http://www.shentongdata.com/

相關推薦

國產資料庫比較資料分析

最近,大資料越來越熱,在自主可控的大旗下,各路國產資料庫紛紛推出各自產品,本文,對國產資料庫在大資料分析方面做些比較,所有都來源各官方網站內容。下面所選都是專門針對大資料的產品: 達夢資料庫高效能分析元件,人大金倉[email protected],南大通用GBa

資料分析學習

一、大資料分析的五個基本方面  二、如何選擇適合的資料分析工具 三、如何區分三個大資料熱門職業  四、從菜鳥成為資料科學家的 9步養成方案 五、從入門到精通——快速學會大資料分析   推薦下小編的大資料學習群;

跟我一起學Spark——《Spark快速資料分析》pdf版下載

連結:https://pan.baidu.com/s/1vjQCJLyiXzIj6gnCCDyv3g  提取碼:ib01 國慶第四天,去逛了半天的王府井書店,五層出電梯右邊最裡面,倒數第三排《資料結構》,找到了一本很不錯的書《Spark快速大資料分析》,試讀了下,我很喜歡,也很適合

未明學院資料分析報告:漫威父斯坦· 李走了,資料分析他的“漫威宇宙”

2018年,很多英雄走了。 繼金庸離我們而去,美國漫畫界元老級人物斯坦·李於當地時間週一(12日)在好萊塢一家醫療中心去世,享年95歲。 “漫威宇宙就此終結,如江湖失去金庸。”對於超級英雄粉絲來說,這是一個痛心的訊息。 今天,小編邀請未明的老師,同時也是超級英雄的超級粉絲,盤點了漫威系列

資料分析技術與實戰 Spark Streaming

Spark是基於記憶體的大資料綜合處理引擎,具有優秀的作業排程機制和快速的分散式計算能力,使其能夠更加高效地進行迭代計算,因此Spark能夠在一定程度上實現大資料的流式處理。 隨著資訊科技的迅猛發展,資料量呈現出爆炸式增長趨勢,資料的種類與變化速度也遠遠超出人們的想象,因此人們對大資料處理提出了

資料分析中使用關係型資料庫的關鍵點

相當一部分大資料分析處理的原始資料來自關係型資料庫,處理結果也存放在關係型資料庫中。原因在於超過99%的軟體系統採用傳統的關係型資料庫,大家對它們很熟悉,用起來得心應手。 在我們正式的大資料團隊,數倉(資料倉庫Hive+HBase)的資料收集同樣來自Oracle或MySql,處理後的統計結果和明細,儘管儲存

超越Hadoop的資料分析圖形處理尺寸

另一個來自Google的重要工具,看起來超越了Hadoop MR——Pregel框架實現了圖形計算(Malewicez et al.2010)。在Pregel中的計算是由一系列迭代組成的,被稱為supersteps。圖上的每個頂點都與一個使用者定義的計算函式相關聯;Pregel確保每個sup

超越Hadoop的資料分析致謝

首先,我要衷心感謝Vineet Tyagi、AVP和Impetus的創新實驗室主管。Vineet對我幫助很大,並促使我寫這本書。在6、7月份,每個工作日他給我3個小時的時間寫作本書,這是幫助我完成本書的關鍵。任何學術活動都要專門花費很多時間——這時候就得加倍努力,因為我必須在工作之餘寫作。V

顛覆資料分析實時分析的應用

顛覆大資料分析之實時分析的應用 譯者:吳京潤    購書 在這一節,我們將看到構建兩個應用的步驟:一個工業日誌分類系統和一個網際網路流量過濾應用。 工業日誌分類 隨新舊生產工程系統的自動化以及電子工程的發展,大量的機器之間(M2M)的資料正在被生成出來。機器之間的資料可以來自多個不同的源頭,包

顛覆資料分析RDD的表達性

顛覆大資料分析之RDD的表達性 譯者:黃經業    購書 正如前面在比較Spark及DSM系統時所提到的,由於RDD只支援粗粒度的操作,因此它有一定的侷限性。但是RDD的表達性對於大多數程式而言其實已經足夠好了。AMPLabs團隊他們僅花了數百行程式碼就開發出了整個Pregel,這是Spark

超越Hadoop的資料分析第一章介紹:為什麼超越Hadoop Map-Reduce

本文翻譯自《BIG DATA ANALYTICS BEYOND HADOOP》譯者:吳京潤 譯者注:本文是本書第一章的開頭,第一章其它部分由其他人翻譯。 你可能是一個視訊服務提供商,而你想基於網路環境動態的選擇合適的內容分發網路來優化終端使用者的體驗。或者你是一個政府監管機構,需要為網際網路頁

顛覆資料分析Shark:分散式系統上的SQL介面

顛覆大資料分析之Shark:分散式系統上的SQL介面 譯者:黃經業    購書 記憶體計算已經成為了海量資料分析的一個重要正規化。這一點可以從兩個方面來進行理解。一方面,儘管當要查詢的資料達到了PB級,但是由於時間和空間的侷限性,在一個叢集環境上僅需64GB的快取就能夠滿足絕大多數的查詢(95

超越Hadoop的資料分析前言

我試圖給人們學習大資料留下的一點深刻印象:儘管Apache Hadoop很有用,而且是一項非常成功的技術,但是這一觀點的前提已經有些過時了。考慮一下這樣一條時間線:由谷歌實現的MapReduce投入使用的時間可追溯到2002年,發表於2004年。Yahoo!於2006年發起Hadoop專案。

顛覆資料分析類似Spark的系統

顛覆大資料分析之類似Spark的系統 譯者:黃經業    購書 Nectar (Gunda 等2010),HaLoop (Bu 等2010),以及Twister(Ekanayake等2010)都是類似於Spark的系統。HaLoop是修改後的Hadoop,它增加了一個支援迴圈的任務排程器以及一

資料分析視覺化平臺superset簡介

1.Superset簡介     • Superset是Airbnb開源的資料探勘平臺     • Github地址:https://github.com/airbnb/superset     

“工業資料“華山論劍”——也談工業資料分析

        工業大資料,伴隨著“大資料”、“雲端計算”、“物聯網”、“人工智慧”等概念的興起而逐漸火了起來。隨之,工業界、投資界、學術界,各界均把目光投向“工業大資料”,國外火,國內也火了起來。但“工業大資料”畢竟不是“商業大資料”,也不是“金融大資料”,似乎也不是純粹

資料分析技術與實戰Spark Streaming(內含福利)

↑ 點選上方藍字關注我們,和小夥伴一起聊技術! 隨著資訊科技的迅猛發展,資料量呈現出爆炸式增長趨勢,資料的種類與變化速度也遠遠超出人們的想象,因此人們對大資料處理提出了更高的要求,越來越多的領域迫切需要大資料技術來解決領域內的關鍵問題。在一些特定的領域中(例如金融、災害預警等),時間就是金錢、時間可能就

企業產業升級解決方案BI資料分析系統搭建

面對這個大資料時代,傳統企業轉型數字化已經迫在眉睫。眾所周知我們現在所處的時代是一個數字和創新的時代。在企業執行的過程中,分分鐘會產生龐大的資料,如何利用好這些資料實現數字和創新也是管理者們必須掌握的技能。因此BI大資料分析系統便出現在更多人的視野。 BI大資料分析系統它是早在1958年就已經有了商業雛形,

spark快速資料分析讀書筆記-flatmap與map的區別

以前總是分不清楚spark中flatmap和map的區別,現在弄明白了,總結分享給大家,先看看flatmap和map的定義。 map()是將函式用於RDD中的每個元素,將返回值構成新的RDD。 flatmap()是將函式應用於RDD中的每個元素,將返回的迭代器的所有內

資料分析美國人結婚的年齡

何時結婚 以下是關於美國人何時結婚    人們一般在不同的年齡結婚,但是這裡對不同人口群體有不同的顯示趨勢,你可能正在經歷結婚年齡段,要麼通過你自己的結婚年齡,要麼突然的意識到每個你身邊的人看起來似乎已經結婚,而且時光不錯!那麼這些趨勢看起來像什麼呢?不同種族的人們