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Greenplum et Aster Data Systems analyse de données, a annoncé cette semaine que leurs produits soutiendront MapReduce, une technique de programmation développée à l'origine par Google pour le traitement parallèle de grands ensembles de données sur le matériel de base.
Les développeurs de logiciels sont plus à l'aise avec les langages Java et C ++. SQL Foundation, a déclaré Mayank Bawa, cofondateur et PDG d'Aster, fabricant d'un système de base de données de cluster qui divise les charges de travail en plusieurs niveaux discrets. "La plupart des développeurs luttent avec les nuances d'une base de données. a écrit dans un billet de blog. "En effet, un maestro SQL est nécessaire pour effectuer des requêtes intéressantes pour les transformations de données (pendant le traitement ETL ou le traitement Extract-Load-Transform) ou l'exploration de données (pendant l'analyse)."
Entrer MapReduce "framework trivialement parallélisable de sorte que même les développeurs novices (aka internes) pourraient écrire des programmes dans une variété de langages (Java / C / C ++ / Perl / Python) pour analyser des données indépendantes de l'échelle", écrit Bawa. Le fabricant d'une base de données peut atteindre un pétaoctet d'informations, a déclaré cette semaine qu'un framework MapReduce fera partie de son moteur de flux de données à partir de septembre.
Les annonces jumelles ont été approuvées par un observateur proche de la base de données "En soi, MapReduce peut faire beaucoup de travail important dans la manipulation et l'analyse de données, mais l'intégrer à SQL devrait simplement augmenter son applicabilité et sa puissance", écrit Curt Monash de Monash Research, sur le blog DBMS2.
"MapReduce n'est pas nécessaire pour les tabous la gestion des données. Mais si vous voulez construire des structures non-tabulaires telles que des index ou des graphiques texte, MapReduce s'avère être d'une grande aide. "
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