hadoop和傳統(tǒng)關(guān)系數(shù)據(jù)庫(例如oracle hadoop的hdfs支持海量存儲數(shù)據(jù)和mapreduce支持海量存儲的分布式處理數(shù)據(jù) \ x0d。X0aoracle可以構(gòu)建一個集群，但是當數(shù)據(jù)的量達到一定的極限時，查詢處理速度會變得很慢，機器的性能會很高，\x0d\x0a其實這兩個東西不是一類的，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)面授學習大概需要半年時間。學大數(shù)據(jù)關(guān)鍵是找個靠譜的培訓機構(gòu)數(shù)據(jù)?？梢陨钊肓私庖幌聶C構(gòu)的口碑，問問身邊認識這家機構(gòu)的人。除了口碑，你還可以了解機構(gòu)的以下幾個方面:1。強大的教師隊伍。想要有1 1>2的實際效果，關(guān)鍵點是師資隊伍。大家越來越愛自己的技術(shù)專業(yè)數(shù)據(jù)技術(shù)。可能你的技術(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。一個好的大學數(shù)據(jù)培訓機構(gòu)一定要有強大的師資力量。

University數(shù)據(jù)要學習統(tǒng)計學、數(shù)學、計算機等三個支撐學科，生物學、醫(yī)學、環(huán)境科學、經(jīng)濟學、社會學、管理學是應用型和拓展型學科?；A(chǔ)課分為數(shù)學分析、高等代數(shù)、普通物理數(shù)學導論、信息科學、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、數(shù)據(jù)科學導論、程序設(shè)計導論、程序設(shè)計實踐。必修課分為離散數(shù)學、概率統(tǒng)計、算法分析與設(shè)計、數(shù)據(jù)計算智能、數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)概論、計算機系統(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)存管理更細致。他的主要想法是在每臺機器上放一個數(shù)據(jù)庫。傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫內(nèi)存管理比較復雜，主要是內(nèi)外存的交互。這個架構(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的內(nèi)存管理。他只是盡力掃描，充其量也就是個潑撒。這種架構(gòu)帶來了巨大的吞吐量，但是延遲非常高。當您的集群很大時，您通常會追求大吞吐量。當數(shù)據(jù)的量非常大的時候，如果使用mpp的傳統(tǒng)內(nèi)存管理，大規(guī)模計算會比較慢，占用資源也比較多，所以vertica從一開始就考慮了列存儲。