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楼主: 童馨
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【读图讨论】SQL还是Hadoop？选用何种工具处理数据

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fleiou
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参与SAP云计算之旅活动纪念 日期:2011-05-17 13:35:45ITPUB官方微博粉丝徽章 日期:2011-07-01 09:45:27咸鸭蛋 日期:2011-07-06 15:08:59紫蛋头 日期:2011-07-20 15:56:412012新春纪念徽章 日期:2012-01-04 11:57:13
11#
发表于 2012-2-23 12:43 | 只看该作者
是否适合，看具体业务，@eygle

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BETTER_ROOT
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ITPUB新首页上线纪念徽章 日期:2007-10-20 08:38:44迷宫蛋 日期:2011-06-29 13:48:35蜘蛛蛋 日期:2011-07-18 14:54:20
12#
发表于 2012-2-23 13:50 | 只看该作者
如果业务应付的比较复杂，且数据量不是特别大的 ，可以用SQL
海量数据，且业务逻辑比较单一的 NOSQL吧

其实具体的都看业务需要了吧

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gaotianyou
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2011新春纪念徽章 日期:2011-02-18 11:42:49ITPUB十周年纪念徽章 日期:2011-11-01 16:25:222012新春纪念徽章 日期:2012-01-04 11:56:01
13#
发表于 2012-2-23 17:46 | 只看该作者
场景不同,选择不同,不能一概而论,各有各的优势

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8790559
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2013年新春福章 日期:2013-02-25 14:51:24
14#
发表于 2012-2-24 12:32 | 只看该作者
对于我来说是个噩耗啊，因为刚开始学习oracle，等我精通了，成熟了，再打入冷宫也行啊

SQL依然强势

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8790559
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2013年新春福章 日期:2013-02-25 14:51:24
15#
发表于 2012-2-24 13:21 | 只看该作者
对于我来说是个噩耗啊，因为刚开始学习oracle，等我精通了，成熟了，再打入冷宫也行啊

SQL依然强势

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paypal
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现任管理团队成员 日期:2011-05-07 01:45:08版主1段 日期:2012-05-15 15:24:112014年世界杯参赛球队: 日本 日期:2014-06-16 07:57:18itpub13周年纪念徽章 日期:2014-10-08 15:13:38马上有车 日期:2014-12-26 17:36:04慢羊羊 日期:2015-02-26 15:25:57懒羊羊 日期:2015-03-04 14:52:112015年新春福章 日期:2015-03-06 11:58:18
16#
发表于 2012-2-24 14:23 | 只看该作者
8790559 发表于 2012-2-24 12:32
对于我来说是个噩耗啊，因为刚开始学习oracle，等我精通了，成熟了，再打入冷宫也行啊

SQL依然强势

那有那么夸张，一般的企业应用还是基于传统数据库的。
目前就是些大的网络公司银行电信才有这么大规模的数据，需要用非传统的方法分析

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8790559
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2013年新春福章 日期:2013-02-25 14:51:24
17#
发表于 2012-2-25 09:30 | 只看该作者
paypal 发表于 2012-2-24 14:23
那有那么夸张，一般的企业应用还是基于传统数据库的。
目前就是些大的网络公司银行电信才有这么大规模的 ...

新手，故而不懂时事，学习oracle的途中

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java3344520
求职 : 数据库管理员
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ITPUB十周年纪念徽章 日期:2013-06-18 22:48:19马上有房 日期:2014-02-18 16:42:022014年新春福章 日期:2014-02-18 16:42:02优秀写手 日期:2013-12-18 09:29:12林肯 日期:2013-10-31 18:06:48奥迪 日期:2013-09-12 15:57:04ITPUB社区12周年站庆徽章 日期:2013-08-20 11:30:11蛋疼蛋 日期:2013-06-17 14:35:03ITPUB社区千里马徽章 日期:2013-06-09 10:15:342013年新春福章 日期:2013-05-27 10:23:00
18#
发表于 2012-3-3 22:04 | 只看该作者
怎么说呢，不是所有的事情都能如自己想法般的实现，业务需求，成本 都是一道道槛

作为技术人员当然希望得到最好的系统性能，但是事实不是这样的，

没有任何权利人啊，没有发言权，围观下

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juliashine
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优秀写手 日期:2014-02-12 06:00:13
19#
发表于 2012-3-4 13:48 | 只看该作者
hadoop并不是大数据量的必然选择，一般来说，非结构化（文本、图像、视频）、数据本身计算相关性较低、计算逻辑不是很复杂（算法可以用M/R实现）的数据使用hadoop比较合适，许多复杂的计算模型hadoop并不能够胜任，要考虑其他的并行计算模型。

对于一般企业积累的结构化数据，现有市场上的数据库产品完全能够胜任。 也可以使用比较新的基于数据库的分布式计算产品，如InfoBright\Greenplum\Aster  

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cherryway
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设计板块每日发贴之星 日期:2010-03-31 01:01:042011新春纪念徽章 日期:2011-02-18 11:43:34ITPUB十周年纪念徽章 日期:2011-11-01 16:25:22
20#
发表于 2012-3-4 22:54 | 只看该作者
确实需要看应用场景的！这个跟实际需求关系特大！

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