hadoop和傳統(tǒng)關(guān)系數(shù)據(jù)庫(例如oracle hadoop的hdfs支持海量存儲(chǔ)數(shù)據(jù)和mapreduce支持海量存儲(chǔ)的分布式處理數(shù)據(jù) \ x0d。X0aoracle可以構(gòu)建一個(gè)集群，但是當(dāng)數(shù)據(jù)的量達(dá)到一定的極限時(shí)，查詢處理速度會(huì)變得很慢，機(jī)器的性能會(huì)很高，\x0d\x0a其實(shí)這兩個(gè)東西不是一類的，hadoop是分布式云處理架構(gòu)，傾向于數(shù)據(jù)計(jì)算而oracle是關(guān)系型的。

Da 數(shù)據(jù)前景很好，像Da 數(shù)據(jù)這樣的專業(yè)在一線城市比較好，師資跟得上，就業(yè)工資也比較可觀。在Da 數(shù)據(jù)面授學(xué)習(xí)大概需要半年時(shí)間。學(xué)大數(shù)據(jù)關(guān)鍵是找個(gè)靠譜的培訓(xùn)機(jī)構(gòu)數(shù)據(jù)?？梢陨钊肓私庖幌聶C(jī)構(gòu)的口碑，問問身邊認(rèn)識這家機(jī)構(gòu)的人。除了口碑，你還可以了解機(jī)構(gòu)的以下幾個(gè)方面:1。強(qiáng)大的教師隊(duì)伍。想要有1 1>2的實(shí)際效果，關(guān)鍵點(diǎn)是師資隊(duì)伍。大家越來越愛自己的技術(shù)專業(yè)數(shù)據(jù)技術(shù)?？赡苣愕募夹g(shù)專業(yè)數(shù)據(jù)技術(shù)大多來自于你的技術(shù)專業(yè)數(shù)據(jù)教師。一個(gè)好的大學(xué)數(shù)據(jù)培訓(xùn)機(jī)構(gòu)一定要有強(qiáng)大的師資力量。

University數(shù)據(jù)要學(xué)習(xí)統(tǒng)計(jì)學(xué)、數(shù)學(xué)、計(jì)算機(jī)等三個(gè)支撐學(xué)科，生物學(xué)、醫(yī)學(xué)、環(huán)境科學(xué)、經(jīng)濟(jì)學(xué)、社會(huì)學(xué)、管理學(xué)是應(yīng)用型和拓展型學(xué)科?；A(chǔ)課分為數(shù)學(xué)分析、高等代數(shù)、普通物理數(shù)學(xué)導(dǎo)論、信息科學(xué)、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、數(shù)據(jù)科學(xué)導(dǎo)論、程序設(shè)計(jì)導(dǎo)論、程序設(shè)計(jì)實(shí)踐。必修課分為離散數(shù)學(xué)、概率統(tǒng)計(jì)、算法分析與設(shè)計(jì)、數(shù)據(jù)計(jì)算智能、數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)概論、計(jì)算機(jī)系統(tǒng)基礎(chǔ)、并行架構(gòu)與編程、非結(jié)構(gòu)化大數(shù)據(jù)分析。

hive和mpp的內(nèi)存管理不一樣。mpp的內(nèi)存管理更細(xì)致。他的主要想法是在每臺機(jī)器上放一個(gè)數(shù)據(jù)庫。傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫內(nèi)存管理比較復(fù)雜，主要是內(nèi)外存的交互。這個(gè)架構(gòu)決定了mpp小-。Hive的內(nèi)存管理非常廣泛。后來，他是mapreduce的工作。先生的工作沒有多少精細(xì)的內(nèi)存管理。他只是盡力掃描，充其量也就是個(gè)潑撒。這種架構(gòu)帶來了巨大的吞吐量，但是延遲非常高。當(dāng)您的集群很大時(shí)，您通常會(huì)追求大吞吐量。當(dāng)數(shù)據(jù)的量非常大的時(shí)候，如果使用mpp的傳統(tǒng)內(nèi)存管理，大規(guī)模計(jì)算會(huì)比較慢，占用資源也比較多，所以vertica從一開始就考慮了列存儲(chǔ)。