3、RDBMS与Hadoop的融合、重构与迁移策略

RDBMS与Hadoop的融合、重构与迁移策略

在当今的数据处理领域，RDBMS（关系型数据库管理系统）与Hadoop的结合变得越来越重要。我们需要根据不同的数据类型、应用场景和业务目标，来决定是将它们进行集成、重构还是迁移。

1. 数据类型的影响

• 规范化关系数据 ：如果大部分数据是高度规范化的关系数据，意味着应用程序复杂且数据依赖程度高。由于NoSQL数据库无法支持数据依赖和关系，因此不适合将应用程序重构或迁移到NoSQL。最好的办法是进行集成，但这需要额外的努力。可以考虑构建数据湖，但需要对数据进行非规范化和扁平化处理，去除层次关系和所有数据依赖。具体操作步骤如下：
  1. 分析数据的层次结构和依赖关系。
  2. 去除数据中的层次关系，将数据转换为扁平结构。
  3. 去除数据中的所有数据依赖，确保数据的独立性。

2. 应用类型的影响

应用类型	建议策略	原因
数据集市/分析	重构并迁移到Hadoop/NoSQL	Hadoop适合单写入/多读取场景，与数据集市的数据处理模式相符，且Hadoop在大规模读取操作上效率高
ETL（批处理）应用	重构并迁移到Ha