2.數(shù)據(jù)倉庫:Teradaasterdata，2。商業(yè)大學(xué)數(shù)據(jù)全合一分析NoSQL 數(shù)據(jù)圖書館/數(shù)據(jù)倉庫(很貴)IBMPureData(Netezza)，3) Membase，MongoDb商業(yè)大學(xué)數(shù)據(jù)生態(tài)圈:1，一體機(jī)數(shù)據(jù)庫/數(shù)據(jù)倉庫:IBMPureData(Netezza)。

Kaiyuanda數(shù)據(jù)生態(tài)圈HadoopHDFS、HadoopMapReduce、HBase、Hive逐漸誕生，早期的Hadoop生態(tài)圈逐漸形成。開源生態(tài)活躍，但Hadoop技術(shù)要求高，實(shí)時(shí)性差。2.商業(yè)大學(xué)數(shù)據(jù)一體化分析工具數(shù)據(jù)圖書館/數(shù)據(jù)倉庫(很貴)IBM Puredata (Netezza)、Oracle Exadata、SaHANA等。

EMCGreenPlum、HPVertica等。數(shù)據(jù) Fair(一般費(fèi)用)QlikView，Tableau，中國的永紅數(shù)據(jù)集市等等。前端呈現(xiàn)用于呈現(xiàn)分析的前端開源工具有JasperSoft、Pentaho、Spagobi、Openi、Birt等。用于表示分析商業(yè)分析工具有Cognos、BO、Microsoft，

Da 數(shù)據(jù)時(shí)代可能影響你的七大商業(yè)趨勢。我們看到很多這樣的案例，企業(yè)愿意分享自己在使用Da 數(shù)據(jù)中的成果。IT行業(yè)的任何paradigmshift，一個(gè)特定的主題都會(huì)吸引新聞媒體、投資者和創(chuàng)新人才的大量關(guān)注，而這種轉(zhuǎn)變需要強(qiáng)大的商業(yè)價(jià)格的支持。這個(gè)典型的案例是:客戶服務(wù)、分布式計(jì)算和面向服務(wù)的架構(gòu)和語言，比如JAVA。我們也看到了一個(gè)有益的生態(tài)系統(tǒng)的出現(xiàn)。

比如:Hadoop，Cassandra，Accumulo，Oracle，IBM。那么在大數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng)中我能看到哪些趨勢呢？在hadoop上，有大量的科技公司努力構(gòu)建一個(gè)nosql技術(shù)，從而為大數(shù)據(jù)提供解決方案，比如hadoop。但是，對(duì)sql語言支持的深度和廣度是不一樣的。而使用sql的專業(yè)分析師可以利用這些優(yōu)勢，通過sql語言操作大數(shù)據(jù)。

1。收集原文數(shù)據(jù)，抓取各個(gè)網(wǎng)站的內(nèi)容、郵件或Cookie，然后提取關(guān)鍵信息。2.為這些信息創(chuàng)建一個(gè)復(fù)雜的相關(guān)索引和一個(gè)廣告相關(guān)索引。3.將索引和相應(yīng)的內(nèi)容存儲(chǔ)在分布式服務(wù)器上。4.當(dāng)用戶瀏覽網(wǎng)頁以搜索或查看電子郵件時(shí)，Google會(huì)將用戶的請(qǐng)求放入一個(gè)復(fù)雜的“翻譯”過程中，然后會(huì)相應(yīng)地定位幾個(gè)索引項(xiàng)。5.根據(jù)索引在服務(wù)器中搜索，然后返回搜索結(jié)果或者相應(yīng)的廣告大到數(shù)據(jù)。項(xiàng)目為什么會(huì)失??？