20170805_Hadoop和RDBMS適用場景的區(qū)別_大數(shù)據(jù)_經(jīng)驗_201708

最近在看《Hadoop徹底入門 第2版》這本書,看到了第四章,覺得作者寫書的條理,邏輯非常清晰萍虽,所以作為讀書筆記把里面的內(nèi)容試著回憶寫下來。

P.S.書的鏈接如下:

https://www.amazon.co.jp/Hadoop%E5%BE%B9%E5%BA%95%E5%85%A5%E9%96%80-%E7%AC%AC2%E7%89%88-%E5%A4%AA%E7%94%B0%E4%B8%80%E6%A8%B9-ebook/dp/B00ESXY9SE/ref=sr_1_3?s=books&ie=UTF8&qid=1501896523&sr=1-3&keywords=Hadoop

第一章里寫的Hadoop和RDBMS的適用場景形真,我覺得把Hadoop的適用場景比較清晰地描繪出來了杉编,試著邊回憶邊記錄于下:

一、處理數(shù)據(jù)量

Hadoop:TB~PB量級

傳統(tǒng)RDBMS:GB~TB量級

二咆霜、數(shù)據(jù)類型

Hadoop:結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)&非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)

傳統(tǒng)RDBMS:結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)

三邓馒、訪問類型與頻度

Hadoop:一次性寫入,之后以讀為主蛾坯,基本不更新光酣。針對順序讀取進(jìn)行性能優(yōu)化(Block Size大)

傳統(tǒng)RDBMS:可讀可寫(Block Size小)

四脉课、擴(kuò)展性

Hadoop:用普通IA Server即可橫向擴(kuò)展救军。擴(kuò)展至上千臺服務(wù)器都沒問題

傳統(tǒng)RDBMS:考慮到擴(kuò)展后管理及同步的處理復(fù)雜性,一般在10臺以內(nèi)進(jìn)行擴(kuò)展

五倘零、響應(yīng)時間

Hadoop:響應(yīng)時間長唱遭,適用于批處理,不適用于實時處理

傳統(tǒng)RDBMS:響應(yīng)時間短呈驶,即可用于實時處理拷泽,也可用于批處理


另外在搜Amazon上的書的時候,發(fā)現(xiàn)用于企業(yè)級大數(shù)據(jù)架構(gòu)的新產(chǎn)品Datalake的書似乎快出來了俐东,于2017/9/25預(yù)計發(fā)售跌穗。

https://www.amazon.co.jp/Enterprise-Big-Data-Lake-Delivering/dp/1491931558/ref=sr_1_4?s=books&ie=UTF8&qid=1501896523&sr=1-4&keywords=Hadoop

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