关系型数据库和MapReduce的比较。

最新推荐文章于 2024-08-02 09:39:35 发布
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分类专栏： 数据库 文章标签： mapreduce 数据库 hadoop
原文链接：https://blog.youkuaiyun.com/en_joker/article/details/80898986
本文探讨了MapReduce和关系型数据库管理系统(RDBMS)的不同应用场景。MapReduce适用于批处理大规模数据集，特别是PB级别的数据；而RDBMS则在GB级别数据的交互式查询和更新方面表现出色。此外，还讨论了两种技术在数据存取模式、更新特性、事务支持等方面的差异。

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        MapReduce比较适合解决需要以批处理方式分析整个数据集的问题，尤其是一些特定目的的分析。RDBMS适用于索引后数据集的点查询（point query）和更新，建立索引的数据库系统能够提供对小规模数据的低延迟数据检索和快速更新。MapReduce适合一次写入、多次读取数据的应用，关系型数据库则更适合持续更新的数据集。

 

 传统的关系型数据库MapReduce
数据大小GBPB
数据存取交互式和批处理批处理
更新多次读/写一次写入，多次读取
事务ACID无
结构写时模式读时模式
完整性高低
横向扩展非线性的线性的
关系型数据库和MapReduce
bill的博客
05-30 316
关系型数据库被广泛应用在数据存储检索，而以MapReduce为基础的大数据更号称非常善于处理海量的数据，本文将对两者进行分析 关系型数据库 关系型数据库的典型操作为查询出分布数据库多张表某些行和某些列的数据，然后可以进行分组，聚合（最大值，最小值，求和等），如下形式 SELECT col1,col2... FROM table1 INNER JOIN table2 on table1.id=table2.table1_id WHERE condition GROUP BY xx 甚至可以完成根据多层key
关系型数据库和非关系型数据库
qq_23929673的博客
01-27 1004
关系型数据库和非关系型数据库 1、什么是数据库 数据库是数据的仓库。 与普通的“数据仓库”不同的是，数据库依据“数据结构”来组织数据，因为“数据结构”，所以我们看到的数据是比较“条理化”的（比如不会跟以前的普通文件存储式存储成一个文件那么不条理化，我们的数据库分成一个个库，分成一个个表，分成一条条记录，这些记录是多么分明） 也因为其“数据结构”式，所以有极高的查找速率（比如B-Tree查找法），...
MapReduce 与 关系型数据库的区别
weixin_30394251的博客
08-15 271
MapReduce 与 关系型数据库的区别： 1 数据访问模式受限于磁盘寻址 磁盘寻址时间提高速度远远小于数据传输速率提高速度。对于超大规模数据（以PB为单位）必须考虑使用其他方式。关系型数据库使用B树结构进行数据的更新查询操作，对于最大到GB的数据量，一般相对数据量较小，效果很好。但是大数据量时，B树使用排序/合并方式重建数据库以更新数据的效率远远低于MapReduce。 2 MapReduce...
MapReduce与关系型数据库的区别
whdxkcx的博客
04-16 790
一.处理的数据集    （1）关系型数据库适合处理结构化的数据，mapreduce用于处理半结构化和非结构化的数据。    （2）关系型数据库适合处理（GB）级别的数据，但是mapreduce适合处理更大级别的数据（PB级）。二.适用的场景    （1）关系型数据库适用于只需要少量更新的场景，如果需要大量的数据更新，mapreduce的性能就会更好。     （2）关系型数据库适用于持续更新，多次...
mapreduce统计数据库中的单词个数
Joy
02-05 529
1、建立数据库表 2、导入jar包 mysql-connector-java-5.1.38.jar 3、创建实体类 package com.cr.jdbc; import org.apache.hadoop.io.Writable; import org.apache.hadoop.mapred.lib.db.DBWritable; import java.io.D
传统关系型数据库和MapReduce的比较
qq_41476246的博客
01-02 991
传统关系型数据库和MapReduce的比较 | |传统关系型数据库 | |量级|GB| | 出具存取 | |
非关系型数据库实验.docx
12-14
【非关系型数据库实验】 非关系型数据库，也称为NoSQL数据库，是现代大数据处理中常用的存储模型。在这个实验中，我们将重点学习Windows环境下MongoDB的安装与使用，包括数据的增删改查操作，以及索引对于查询性能...
最全的非关系型数据库分类
qq_41821067的博客
12-05 2360
大数据时代的来临，数据不仅仅是文本格式，还有视频，音频，图片多媒体结构的数据。数据多样性的特点需要非关系型数据库来进行存储，非关系型数据库有 目录1 Oracle BDB1.1 Oracle BDB官网介绍1.2 Oracle BDB维基百科介绍1.3主要版本2 HBase2.1 HBase 维基百科2.2 HBase历史3 CouchDB3.1 CouchDB 维基百科介绍3.2 CouchDB主要功能3.2.1 文档存储3.2.2 ACID语义3.2.3支持复制的分布式架构3.2.4 REST API3
非关系数据库-深入理解文档型数据库MongoDB
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java电商源码分享
08-02 1008
MongoDB是一种开源、高性能的文档型数据库，属于NoSQL数据库的一种。它以JSON-like的文档（BSON）形式存储数据，提供了丰富的查询语言和灵活的数据模式。
MapReduce和关系型数据库的对比以及如何理解规范性数据需要非本地操作
Royce Wang专栏
01-24 2197
<br /><br />根据Hadoop权威指南一书，总结了<br />MapReduce  与 关系型数据库的区别：<br /> <br />1 数据访问模式受限于磁盘寻址，磁盘寻址时间提高速度远远小于数据传输速率提高速度。对于超大规模数据（以PB为单位）必须考虑使用其他方式。关系型数据库使用B树结构进行数据的更新查询操作，对于最大到GB的数据量，一般相对数据量较小，效果很好。但是大数据量时，B树使用排序/合并方式重建数据库以更新数据的效率远远低于MapReduce。<br /> <br />2 MapR
MapReduce读取数据库操作
weixin_43883574的博客
10-22 1288
MapReduce读取数据库操作MapReduceMapReduce 实体类MapReduce DBMapper类（读数据库操作）MapReduce DBReduce类（读数据库操作）MapReduce DBDriver类（读数据库操作驱动类） MapReduce MapReduce 实体类 读取数据库操作，首先创建实体类。 实体类需要继承 Writable，DBWritable两个类。 重写Writable的 write（序列化方法），readFields（反序列化方法）方法。重写 DBWrit
MapReduce(转)
iteye_18492的博客
07-19 237
　　这篇文章是由databasecolumn的几个数据库大牛写的，简要的介绍了MapReduce以及将其与现代数据库管理系统进行了对比，并指出了一些不足之处。本文纯属学习性翻译，从多方面来了解MapReduce，不代表完全赞同原文的观点。请读者也辩证的看。         一月八号，一个数据库专栏的读者询问我们关于对新的分布式数据库研究成果的意见。我们在这结合MapReduce谈谈我们的看法。现在...
Hadoop MapReduce操作MySQL
zhrglchp的专栏
03-05 116
http://www.javabloger.com/article/mapreduce-mysql.html
【MapReduce】MapReduce本地模式与数据库的交互
懂得一千零一种,赋予你失败的方法！
03-30 999
文章目录MapReduce读写数据库1.为什么要读写数据库2.如何实现读写数据库3.需求 ---- 从数据库中读取数据3.1.DBInputFormat类3.2.代码实现step1：编写GoodsBean类step2：编写Mapper类获取数据并写出step3：编写Driver驱动类查看结果4.需求 ---- 向数据库中写入数据4.1 DBOutputFormat类4.2 代码实现step1：编写GoodsBean类step2：编写Mapper类获取数据step3：编写Reducer类输出数据step4..
mapreduce mysql_如何优雅的理解MapReduce
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“ 导语自从喵先生之前给小白讲了HDFS的故事，小白听的意犹未尽，整天缠着喵先生，想让他再继续讲讲hadoop框架内另外一个比较重要的MapReduce计算框架是啥。目录MapReduce 是什么MapReduce 的原理1 MapReduce 是什么喵先生说："MapReduce是hadoop的一个计算框架，说直白点就是hdfs负责存储，那么像其他统计、计算之类的事情就会交给MapReduce来...
11 | Hive是如何让MapReduce实现SQL操作的？
qq_37756660的博客
11-05 357
前面我们讲过，MapReduce 的出现大大简化了大数据编程的难度，使得大数据计算不再是高不可攀的技术圣殿，普通工程师也能使用 MapReduce 开发大数据程序。但是对于经常需要进行大数据计算的人，比如从事研究商业智能（BI）的数据分析师来说，他们通常使用 SQL 进行大数据分析和统计，MapReduce 编程还是有一定的门槛。而且如果每次统计和分析都开发相应的 MapReduce 程序，成本也确实太高了。那么有没有更简单的办法，可以直接将 SQL 运行在大数据平台上呢？
Hadoop MapReduce 与关系型数据库的区别
分享快乐
10-22 3567
在比较两者的区别之前，首先应该清楚，两者的应用场景不同，在工业工程中两者是互相补充的角色。 为什么关系型数据库不能通过增加磁盘的方式来扩充分析能力，而hadoop却需要这么做呢？原因在于，关系型数据库主要应用于大量细粒化读写和更新数据的场景，而hadoop则主要用于批量读写（一次写入多次读取）的场景。对不连续的细粒度数据读写的性能主要取决于磁盘的寻道时间，连续大规模读写数据则取决于磁盘传输时间，...
HiveSQL解析原理：包括SQL转化为MapReduce过程及MapReduce如何实现基本SQL操作
weixin_43542605的博客
01-07 4841
HiveSQL解析原理：包括SQL转化为MapReduce过程及MapReduce如何实现基本SQL操作
大数据—MapReduce概念
lyx52Hertz的博客
04-10 3052
Mapper函数是对输入数据进行处理的函数。它接收输入的数据记录，将其转化为(Key,Value)对，并输出到Reducer函数进行处理。你可以根据需求自定义Mapper函数。
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