HadoopDB : Hadoop + RDBMS

最新推荐文章于 2023-05-09 09:18:41 发布
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#Hadoop #Mapreduce #OpenSource #performance

HadoopDB是耶鲁大学研究者发起的一个开源项目，旨在结合DBMS和MapReduce技术，针对分析型工作负载提供解决方案。该项目目标是在廉价机器组成的无共享集群上运行，填补市场中免费开源并行DBMS的空白。相比现有并行数据库系统，HadoopDB具有更高的可扩展性和更优的结构化数据分析性能。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

HadoopDB 是耶鲁大学的一些研究人员在进行的一个Opensource项目，类似GreenPlum,Aster Data，描述如下：

  1. A hybrid of DBMS and MapReduce technologies that targets analytical workloads
  2. Designed to run on a shared-nothing cluster of commodity machines, or in the cloud
  3. An attempt to fill the gap in the market for a free and open source parallel DBMS
  4. Much more scalable than currently available parallel database systems and DBMS/MapReduce hybrid systems.
  5. As scalable as Hadoop, while achieving superior performance on structured data analysis workloads

还有一张paper ，可以看看。

60、多存储系统：QoX、紧密耦合与混合系统的全面解析
Apple的专栏
07-16 14
本文详细解析了多存储系统中的三种主要架构：QoX（松散耦合系统）、紧密耦合系统以及混合系统。文章介绍了它们的设计原理、工作流程、优化机制及代表性系统，如 Polybase、HadoopDB、Estocada、Spark SQL 和 CloudMdsQL。通过对每种系统的分析，帮助开发者理解其适用场景及优势，从而选择合适的数据处理方案。
HadoopDB浅析
biaobiaoqi的老博客
05-18 4316
HadoopDB是一个Mapreduce和传统关系型数据库的结合方案，以充分利用RDBMS的性能和Hadoop的容错、分布特性。2009年被Yale大学教授Abadi提出，继而商业化为Hadapt，据称从VC那儿拉到了10M刀投资。 本文是对HadoopDB论文的总结。其中不免掺杂些自己的不成熟想法，更详细的内容，还请参见原论文 HadoopDB: An Architectural Hybr
hadoopDB 数据仓库 简介
train的专栏
02-08 9868
读了两篇关于hadoopDB数据仓库的论文之后，写一点关于hadoopDB的简介： hadoopDB是耶鲁大学的一个大学项目， 目的是为了构建一个数据仓库的工具。 HadoopDB 结合了hadoop 和paralled RDBMS，结合两个技术的优点。 HadoopDB is to connect multiple single_node database systemusing Ha
使用正确的技术解决问题：Hadoop和RDBMS
danpu0978的博客
04-26 318
如今，在某些圈子中，正在进行着“ Hadoop与RDBMS”的辩论 。 通常，讨论将Hadoop视为数据处理世界中显而易见的继承人，而RDBMS则是您父亲的Oldsmobile。 这场辩论有些误导了人们的视线，讨论可能使组织偏离他们真正应该遵循的策略，即生产共存的策略，而不是用B代替A的简单问题。 首先，让我们谈谈这两种技术的实质。 正如您所知，Hadoop实际上并不是一个数据库，尽管它...
[转]关注HadoopDB，一个分布式并行数据库系统
weixin_34232617的博客
02-20 151
http://hi.baidu.com/dalier/item/a12c0878406a6a3c704423e4 研究云计算的两个多月之后，脑子确实‘晕’了。云计算在我看来就是用mapReduce思想实践于大量廉价的Linux机器上的解决方案，主要涉及存储和处理两方面，当然以上观点都是我固执的偏见罢了。 传统的基于行的关系型数据库里名声最大的要数Oracle了，其分布式集群的RAC解决方案在负...
HadoopDB(耶鲁大学的老师弄的基于hive+hadoop的东东)
ayheos的专栏
03-07 3432
前段时间学习hadoop时，在网上看到了HadoopDB（http://db.cs.yale.edu/hadoopdb/hadoopdb.html），学习了下，觉得还是有些价值，下面是我对HadoopDB的一些理解。
hadoopdb.pdf
05-21
附件是hadoopdb.pdf ，这个是hadoopdb的官方说明文档，也可从官网上进行下载
大数据技术原理与应用：期末考点总结
weixin_44263764的博客
02-18 1万+
个人期末复习材料，根据林子雨的大数据技术教材与其它资料整理。 第一章 大数据概述 1.大数据的4v特征 数据量大 volume 价值密度低 value 数据类型繁多 variety 处理速度快 velocity 2.大数据3种思维方式的转变 在思维方式方面，大数据完全颠覆了传统的思维方式： 全样而非抽样 效率而非精确 相关而非因果 3.大数据两大核心技术 分布式存储和分布式处理   4.大数据计算模式及其代表产品 大数据计算模式 解决问题 代表产品 批处理计算 针对大规
【大数据处理技术】期末复习整理
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鸽子的博客
07-19 2万+
所用教材：《大数据技术原理与应用——概念、存储、处理、分析与应用（第2版）》，由厦门大学计算机科学系林子雨编著。 教材官网：http://dblab.xmu.edu.cn/post/bigdata/ 慕课：http://www.icourse163.org/course/XMU-1002335004 内容总结自PPT： 第一篇：大数据基础 第1章 大数据概述 第2章 大数据处理架构Hadoop 第二篇 大数据存储与管理 第3章 分布式文件系统HDFS 第4章 分布式数据库HBase 第5章 No
NoSQL数据库原理与实践探索
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认识HadoopDB
pinuo的专栏
11-19 928
来自耶鲁的一篇论文 http://db.cs.yale.edu/hadoopdb/hadoopdb.pdf  学习下。 简要介绍的PPT，很经典http://www.slideshare.net/cloudera/hw09-hadoop-db   附其他资源，来自首页 HadoopDB An Architectural Hybrid of MapReduce and DBMS Tech
HadoopDB-开源
05-09
HadoopDB是并行数据库和MapReduce技术的混合体。 它在性能和效率上接近并行数据库，但仍可提供MapReduce系统的可伸缩性，容错性和灵活性。
关注HadoopDB，一个分布式并行数据库系统
chongcandian3444的博客
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HadoopDB安装使用
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由于它是在 Hadoop-0.19.x 开发的，因此我还是用 Hadoop-0.19.2 来架设，其中 0.19.2 与 0.20.1 安装上只有些微的差别，在上述文章中的 hadoop-0.20.1/conf/core-site.xml 与 hadoop-0.20.1/conf/mapred-site.xml 的内容，只需改写在 hadoop-0.19.2/conf/hadoop-site.x...
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09-28 1205
众目期待之下，首款集关系型数据库的数据处理能力与Hadoop、MapReduce等下一代技术的可伸缩性于一身的开源并行数据库HadoopDB正式发布。7月20日，美国耶鲁大学计算机科学教授Daniel J. Abadi在其博客中公布了HadoopDB推出的消息。HadoopDB是Abadi领导的开发团队利用不同的组件，包括开源数据库、PostgreSQL、Apache Hadoop数据分类
HadoopDB集群配置方法
学术技术交流，分享生活感悟
04-13 1927
参考此文：http://icymarywei.blog.163.com/blog/static/1275081022010116115917861/本文介绍在2个节点上安装配置HadoopDB方法。各节点的名称分别为Cluster01(192.168.0.1)，Cluster02(192.168.0.2)，以下若是用 hadoop@Cluster0X:~ 代表 Cluster01 ~ Cluster02 都要做的.1  首先在各节点上安装Hadoop-0.20.2，参考此文。2  各节点安裝设置 Postg
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对于本专栏的前面几篇文章的操作，基本都是读取本地或 HDFS 中的文件，如果有的数据是存在。不过如果要把数据库内容映射成对象实体，还需要该实体实现。数据库中，然后读取表信息作为数据集分析每个州的。案例进行试验，首先将文本类型的数据集导入。类，由于这里无需聚合分组操作，可以不做。已经写入成功，下面基于该表统计每个。方法用来指定获取数据库中的字段，现在和上面不同的是，输入和输出都是。方法用于指定写入数据库字段。负责把数据最终写入数据库中。的总数，并将计算结果写入。负责从数据库中读取数据，中的我们要怎么处理呢？
HadoopDB：MapReduce与DBMS技术的融合分析
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