甲骨文全球大会,2013年9月24日--将大数据纳入企业运行可以创造业务变革机会,然而数量和复杂性日益增加的大数据也可能带来挑战.通过Oracle统一信息架构,客户可以轻松经济地整合Hadoop和NoSQL平台与数据仓库和商务分析解决方案,以最大限度地利用大数据的价值.尽管Hadoop为大数据项目提供了一个可扩展的基础,但是缺乏内在安全性一直是很多企业采用Hadoop的障碍.为了解决这个问题,甲骨文增强了Oracle大数据机的功能,纳入了面向Hadoop的企业级安全功能.甲骨文还将推出新版Ora

在2017年的下半年谈论大数据似乎已经没有什么新意,甚至有些令人生厌了,毕竟这个词在中国已经流行太久,形形色色的产品.平台和公司早已贴满了大数据标签,而真正有价值的创新永远都是少数. 行业对于大数据的认知开始变得更加理性和客观,这是一种成熟的表现.但如果因此就认为大数据时代已经进入风平浪静的"发展期",那么我们很可能会错过一场更加波澜壮阔的变革. 被忽视的非结构化数据 在过去几年,大数据产业更多关注的是如何处理海量.多源和异构的数据,并从中获得价值,而其中绝大多数都是结构化数据.不可否

最近了解了一点非关系型数据库,觉得这是一个很好的方向,对于大数据方面的处理,非关系型数据库能起到至关重要的地位.这里我主要是整理了一些前辈的经验,仅供参考. 关系型数据库的特点 1.关系型数据库 关系型数据库,是指采用了关系模型来组织数据的数据库. 简单来说,关系模型指的就是二维表格模型,而一个关系型数据库就是由二维表及其之间的联系所组成的一个数据组织.常见 的关系型数据库有Oracle.Mysql.sql server等等. 2.关系型数据库瓶颈 高并发读写需求 网站的用户并发性非常高,往往达

大数据技术,就是从各种类型的数据中快速获得有价值信息的技术.大数据领域已经涌现出了大量新的技术,它们成为大数据采集.存储.处理和呈现的有力武器. 大数据处理关键技术一般包括:大数据采集.大数据预处理.大数据存储及管理.大数据分析及挖掘.大数据展现和应用(大数据检索.大数据可视化.大数据应用.大数据安全等). 一.大数据采集技术 数据采集是指通过RFID射频数据.传感器数据.社交网络交互数据及移动互联网数据等方式获得的各种类型的结构化.半结构化(或称之为弱结构化)及非结构化的海量数据,是大数据知识

本文讲的是英特尔凌琦:大数据带来的机遇和挑战,2012年7月13日消息,2012第二届大数据世界论坛今天在北京开幕.本次论坛邀请了Forrester Research资深分析师曹宇钦 .IDC中国高级分析师周林等权威第三方咨询机构;微软亚太研发集团首席技术官孙博凯.赛仕软件中国总经理刘政.甲骨文大中华区技术总经理喻思成.Splunk亚太及日本区域副总裁刘文熙等业界主流厂商高层;以及支付宝首席商业智能官车品觉等来自金融.电信.电子商务.制造业等重点应用行业的用户嘉宾等都将与会于业内专业人士面对面探

这篇是转载文章,原文章如下: http://blog.csdn.net/robinjwong/article/details/18502195 1. 关系型数据库 关系型数据库,是指采用了关系模型来组织数据的数据库. 关系模型是在1970年由IBM的研究员E.F.Codd博士首先提出的,在之后的几十年中,关系模型的概念得到了充分的发展并逐渐成为主流数据库结构的主流模型. 简单来说,关系模型指的就是二维表格模型,而一个关系型数据库就是由二维表及其之间的联系所组成的一个数据组织. 关系模型中常用的概

前言 NoSQL(NoSQL = Not Only SQL ),意即"不仅仅是SQL". 现代计算系统每天在网络上都会产生庞大的数据量.这些数据有很大一部分是由关系型数据库管理系统(RDBMSs)来处理,其严谨成熟的数学理论基础使得数据建模和应用程序编程更加简单. 但随着信息化的浪潮和互联网的兴起,传统的RDBMS在一些业务上开始出现问题.首先,对数据库存储的容量要求越来越高,单机无法满足需求,很多时候需要用集群来解决问题,而RDBMS由于要支持join,union等操作,一般不支持分

说起大数据生态,不得不提大数据生态系统图,而大数据行业却不断的发生着巨变,目前的这张图应该还算比较新了. 创业者们蜂拥至这个行业,这个行业正变得越来越拥挤.Hadoop似乎已经奠定了其作为整个大数据生态系统的关键部分,Spark是另一个基于内存计算的开源分布式计算框架,它试图填补Hadoop的弱项,提供更快的数据分析和良好的编程接口. 分析工具领域变得异常活跃,数据应用领域正如预测一样逐渐成为重心.一些类别如数据库无论是NoSQL还是NewSQL和社交数据分析正日趋成熟. 今天就先让我们从众多内

Hive知识库在过去的十年中,计算世界已经改变.现在不仅在大公司,甚至一些小公司也积累了TB量级的数据.各种规模的组织开始有了处理大数据的需求,而目前关系型数据库在可缩放方面几乎已经达到极限. 一个解决方案是使用键值(Key-Value)存储数据库,这是一种NoSQL(非关系型数据库)模型,其数据按照键值对的形式进行组织.索引和存储.KV存储非常适合不涉及过多数据关系业务关系的业务数据,同时能有效减少读写磁盘的次数,比SQL数据库存储拥有更好的读写性能. 本文就为你介绍9种用于大数据处理的免费键