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大数据及海量数据处理架构:Hadoop vs MPP
被引量:
5
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作者
巫东来
汤仕磊
《软件导刊》
2020年第10期218-222,共5页
开发海量数据处理系统时存在技术框架选择不确定问题。从理论及应用角度对两种主流的海量数据处理架构MPP和Hadoop进行对比,分析各自技术特点,阐述其与传统数据处理的优势。分析结果表明,Ha⁃doop在存储数据规模上可轻松支持PB级别,而MP...
开发海量数据处理系统时存在技术框架选择不确定问题。从理论及应用角度对两种主流的海量数据处理架构MPP和Hadoop进行对比,分析各自技术特点,阐述其与传统数据处理的优势。分析结果表明,Ha⁃doop在存储数据规模上可轻松支持PB级别,而MPP架构大多只支持TB级别;Hadoop对海量半结构化、非结构化数据存储和处理有一定优势,但在处理速度和易用性上不及MPP;在结构化数据处理、响应性能和衍生工具等方面MPP则占优,适用于查询业务场景较多项目。通过分析两大框架底层核心技术以及归纳优缺点,为企业相关应用的技术选型提供参考。
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关键词
大数据
海量数据存储
HADOOP
MPP
分布式计算
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职称材料
题名
大数据及海量数据处理架构:Hadoop vs MPP
被引量:
5
1
作者
巫东来
汤仕磊
机构
国电南瑞科技股份有限公司技术发展中心
南
京上古网络
科技
有限公司
出处
《软件导刊》
2020年第10期218-222,共5页
文摘
开发海量数据处理系统时存在技术框架选择不确定问题。从理论及应用角度对两种主流的海量数据处理架构MPP和Hadoop进行对比,分析各自技术特点,阐述其与传统数据处理的优势。分析结果表明,Ha⁃doop在存储数据规模上可轻松支持PB级别,而MPP架构大多只支持TB级别;Hadoop对海量半结构化、非结构化数据存储和处理有一定优势,但在处理速度和易用性上不及MPP;在结构化数据处理、响应性能和衍生工具等方面MPP则占优,适用于查询业务场景较多项目。通过分析两大框架底层核心技术以及归纳优缺点,为企业相关应用的技术选型提供参考。
关键词
大数据
海量数据存储
HADOOP
MPP
分布式计算
Keywords
big data
massive data storage
Hadoop
MPP
distributed computing
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
大数据及海量数据处理架构:Hadoop vs MPP
巫东来
汤仕磊
《软件导刊》
2020
5
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