「データのライフ・サイクル」で考えるHadoopの使いどころ

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kattton とても良記事。DBの種類による使いどころを丁寧に解説。RDBMS, KVS, Hadoopの使い分け。

2010/11/19 リンク

kawaoso 良記事

Hadoop

2010/06/21 リンク

matobat 「起きている」データはRDMBSで扱う「眠っている」状態になったらHDFS、KVSに移行

hadoop
KVS

2010/06/18 リンク

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「データのライフ・サイクル」で考えるHadoopの使いどころ

前回は、Hadoopがどのような仕組みでスケール・アウト性を実現しているのかを述べました。また、Hadoop... 前回は、Hadoopがどのような仕組みでスケール・アウト性を実現しているのかを述べました。また、Hadoopが基本的に、バッチ処理のスループットの向上を目的にしていることを指摘しました。 Hadoopには、「できること」と「できないこと」があります。処理の性質によっては、既存のリレーショナル・データベース管理システム（RDBMS）や、最近注目されているKey-Value Store（KVS）型データベースなどが適していることもあります。今回は、RDBMSが果たしている役割とニーズの変化を踏まえながら、「データのライフ・サイクル」に着目して、RDBMS、Hadoop、KVSの3者をどのように使い分けていくべきかを解説します。 RDBMSが果たしている役割 RDBMSは、米IBMの研究所に勤務していたエドガー・F・コッドが1970年に発表した、「関係モデル」というデータ・モデルを採用したデー

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KSKSKSKS22013/01/10
kazupon30002011/07/08
poohtarou2011/01/03
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caizoc2010/09/29
matsukaz2010/08/13
satk1082010/06/25
rolo-tomasi-DC2010/06/25
kawaoso2010/06/21
dentomo02010/06/21
shiumachi2010/06/20
fusiontypex2010/06/20
screwbound2010/06/19
hiroomi2010/06/19
Naruhodius2010/06/19
okinaka2010/06/18

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