热门标签 | HotTags
当前位置:  开发笔记 > 数据库 > 正文

微软PolyBase打响SQLServer和Hadoop整合第一枪

我们一直强调,大数据和传统的关系数据库并不对立,未来公司的的业务将会是大数据和关系型数据库的整合。微软的PolyBase打响了SQLServer和Hadoop整合的第一枪。在2012年度的SQLServer(PASS)峰会(SQLServer专业人士的技术会议)上,微软公布了代码名为

我们一直强调,大数据和传统的关系数据库并不对立,未来公司的的业务将会是大数据和关系型数据库的整合。微软的PolyBase打响了SQL Server和Hadoop整合的第一枪。 在2012年度的SQL Server(PASS)峰会(SQL Server专业人士的技术会议)上,微软公布了代码名为

我们一直强调,大数据和传统的关系并不对立,未来公司的的业务将会是大数据和关系型的整合。微软的PolyBase打响了SQL Server和Hadoop整合的第一枪。

在2012年度的SQL Server(PASS)峰会(SQL Server专业人士的技术会议)上,微软公布了代码名为”PolyBase”的新功能。微软鲜明地阐述了未来大数据和传统的关系数据库的紧密联系。微软或许不是第一个试图整合关系型数据库和Hadoop的公司,但毫无疑问将会是最具冲击力的一个。

PolyBase 将于 2013 年上半年中发布,作为SQL PDW 的下一个版本的一部分。PDW是SQL Server数据仓库的一体机。Polybase 允许使用SQL (结构化查询语言)直接查询存储在Hadoop的数据,甚至可以和本地的关系型的表进行join的操作(如下图所示)

微软PolyBase打响SQL Server和Hadoop整合第一枪

PolyBase的吸引力在于它的两个特点

1.在第一阶段PolyBase支持使用SQL语言对HDFS进行查询, 第二阶段Polybase将引进基于成本的优化器。优化器基于性能分析,可以决定是否利用MapReduce进行查询或者直接使用SQL对HDFS进行查询. 请注意当前类SQL的Hadoop应用象Hive,Pig或着Sqoop都是依赖于MapReduce的分布式计算引擎来抽取数据。直接访问HDFS被认为具有更好的性能和效率。当然这只是总体而言,某些查询用MapReduce可能效率更高些,例如如果源数据的量太大的时候,不用MapReduce来抽取这些数据会导致读取端较大的负担。所以PolyBase必须有较好的优化器来决定最优的查询计划,这是PolyBase第二阶段主要工作

2.虽然PolyBase目前首先只在SQL Server PDW出现,但它极有可能也集成到下一个版本的 SQL Server里面.
整合SQL Server和Hadoop将给一些BI应用带来难以想象的广阔前景。试想一下你的报表和分析服务将会是一个数据源独立的应用,可以随心所欲地从Hadoop或者关系数据库里面抽取数据并搭建商业智能应用。商业智能的领域将会变得更广更实用。虽然微软没有正式承诺PolyBase除了PDW也会出现在下个版本的SQL Server里面,但我想不出微软不这么做的理由。在未来的企业里面,大数据将会和关系数据库整合在一起,成为企业数据系统的一部分。PolyBase已经迈出了第一步。

推荐阅读
  • Hadoop入门与核心组件详解
    本文详细介绍了Hadoop的基础知识及其核心组件,包括HDFS、MapReduce和YARN。通过本文,读者可以全面了解Hadoop的生态系统及应用场景。 ... [详细]
  • 深入浅出:Hadoop架构详解
    Hadoop作为大数据处理的核心技术,包含了一系列组件如HDFS(分布式文件系统)、YARN(资源管理框架)和MapReduce(并行计算模型)。本文将通过实例解析Hadoop的工作原理及其优势。 ... [详细]
  • 大数据领域的职业路径与角色解析
    本文将深入探讨大数据领域的各种职业和工作角色,帮助读者全面了解大数据行业的需求、市场趋势,以及从入门到高级专业人士的职业发展路径。文章还将详细介绍不同公司对大数据人才的需求,并解析各岗位的具体职责、所需技能和经验。 ... [详细]
  • 本文介绍了如何使用Flume从Linux文件系统收集日志并存储到HDFS,然后通过MapReduce清洗数据,使用Hive进行数据分析,并最终通过Sqoop将结果导出到MySQL数据库。 ... [详细]
  • Hadoop发行版本选择指南:技术解析与应用实践
    本文详细介绍了Hadoop的不同发行版本及其特点,帮助读者根据实际需求选择最合适的Hadoop版本。内容涵盖Apache Hadoop、Cloudera CDH等主流版本的特性及应用场景。 ... [详细]
  • 本文介绍了Hive作为基于Hadoop的数据仓库工具的核心概念,包括其基本功能、使用理由、特点以及与Hadoop的关系。同时,文章还探讨了Hive相较于传统关系型数据库的不同之处,并展望了Hive的发展前景。 ... [详细]
  • 本文介绍如何通过整合SparkSQL与Hive来构建高效的用户画像环境,提高数据处理速度和查询效率。 ... [详细]
  • 深入解析Hadoop的核心组件与工作原理
    本文详细介绍了Hadoop的三大核心组件:分布式文件系统HDFS、资源管理器YARN和分布式计算框架MapReduce。通过分析这些组件的工作机制,帮助读者更好地理解Hadoop的架构及其在大数据处理中的应用。 ... [详细]
  • 本文探讨了Hive作业中Map任务数量的确定方式,主要涉及HiveInputFormat和CombineHiveInputFormat两种InputFormat的分片计算逻辑。通过调整相关参数,可以有效控制Map任务的数量,进而优化Hive作业的性能。 ... [详细]
  • MapReduce原理是怎么剖析的
    这期内容当中小编将会给大家带来有关MapReduce原理是怎么剖析的,文章内容丰富且以专业的角度为大家分析和叙述,阅读完这篇文章希望大家可以有所收获。1 ... [详细]
  • 58同城的Elasticsearch应用与平台构建实践
    本文由58同城高级架构师于伯伟分享,由陈树昌编辑整理,内容源自DataFunTalk。文章探讨了Elasticsearch作为分布式搜索和分析引擎的应用,特别是在58同城的实施案例,包括集群优化、典型应用实例及自动化平台建设等方面。 ... [详细]
  • 大数据SQL优化:全面解析数据倾斜解决方案
    本文深入探讨了大数据SQL优化中的数据倾斜问题,提供了多种解决策略和实际案例,旨在帮助读者理解和应对这一常见挑战。 ... [详细]
  • 初探Hadoop:第一章概览
    本文深入探讨了《Hadoop》第一章的内容,重点介绍了Hadoop的基本概念及其如何解决大数据处理中的关键挑战。 ... [详细]
  • 流处理中的计数挑战与解决方案
    本文探讨了在流处理中进行计数的各种技术和挑战,并基于作者在2016年圣何塞举行的Hadoop World大会上的演讲进行了深入分析。文章不仅介绍了传统批处理和Lambda架构的局限性,还详细探讨了流处理架构的优势及其在现代大数据应用中的重要作用。 ... [详细]
  • 本文介绍了Hadoop的核心组件,包括高可靠性和高吞吐量的分布式文件系统HDFS、分布式的离线并行计算框架MapReduce、作业调度与集群资源管理框架YARN以及支持其他模块的工具模块Common。 ... [详细]
author-avatar
Cinderella
这个家伙很懒,什么也没留下!
PHP1.CN | 中国最专业的PHP中文社区 | DevBox开发工具箱 | json解析格式化 |PHP资讯 | PHP教程 | 数据库技术 | 服务器技术 | 前端开发技术 | PHP框架 | 开发工具 | 在线工具
Copyright © 1998 - 2020 PHP1.CN. All Rights Reserved | 京公网安备 11010802041100号 | 京ICP备19059560号-4 | PHP1.CN 第一PHP社区 版权所有