구성 요소

데이터베이스 벤더가 Google의 MapReduce 추가

다각화되는 요즘 무선 환경의 '3대 트렌드'

다각화되는 요즘 무선 환경의 '3대 트렌드'
Anonim

Greenplum과 Aster Data Systems, 데이터 분석은 이번 주에 상품 하드웨어에서 대량의 데이터 세트를 병렬 처리하기 위해 Google에서 개발 한 프로그래밍 기술인 MapReduce를 지원할 것이라고 발표했습니다.

소프트웨어 개발자는 Java 및 C ++와 같은 언어에 대해 데이터베이스 언어 SQL을 사용하여 작업 부하를 여러 개별 계층으로 분할하는 Aster의 공동 창업자이자 CEO 인 Mayank Bawa는 말합니다. "대부분의 개발자는 데이터베이스를 자신의 지시에 잘 어울리는 뉘앙스로 고민하고 있습니다." 블로그 게시물에 썼다. "실제로 SQL 마에스트로는 데이터 변환 (ETL 처리 또는 추출 -로드 - 변환 처리 중) 또는 데이터 마이닝 (분석 중)에 대한 흥미로운 쿼리를 수행해야합니다."

MapReduce를 입력하십시오. 바우와 (Bawa)는 "초보 개발자 (일명 인턴)도 다양한 언어 (Java / C / C ++ / Perl / Python)로 프로그램을 작성하여 규모에 관계없이 데이터를 분석 할 수 있도록하는 평행 병렬 프레임 워크" 이번 주에 MapReduce 프레임 워크가 9 월 현재 데이터 흐름 엔진의 일부가 될 것이라고 말했다.

쌍둥이 공고는 데이터베이스의 가까운 관찰자로부터 승인의 고지를 가져왔다. 모나 쉬 리서치의 커트 모나시 (Curt Monash)는 DBR2 블로그에서 "MapReduce는 자체적으로 데이터 조작 및 분석에서 많은 중요한 작업을 수행 할 수 있으며 SQL과 통합하면 적용 가능성과 성능이 향상됩니다."

"MapReduce는 금기에 필요하지 않습니다. lar 데이터 관리. 그는 다른 방식으로 효율적으로 병렬 처리가 가능하지만 텍스트 인덱스 나 그래프와 같은 테이블 형식이 아닌 구조를 만들려는 경우 MapReduce가 큰 도움이됩니다. "