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架构大数据:挑战、现状与展望
引用本文:王珊,王会举,覃雄派,周烜.架构大数据:挑战、现状与展望[J].计算机学报,2011,34(10).
作者姓名:王珊  王会举  覃雄派  周烜
作者单位:数据工程与知识工程教育部重点实验室(中国人民大学)北京100872;中国人民大学信息学院 北京100872
基金项目:国家重大科技专项核高基项目,国家自然科学基金,中国人民大学科学研究基金(中央高校基本科研业务费专项资金,中国人民大学研究生基金
摘    要:大数据分析相比于传统的数据仓库应用,具有数据量大、查询分析复杂等特点.为了设计适合大数据分析的数据仓库架构,文中列举了大数据分析平台需要具备的几个重要特性,对当前的主流实现平台——并行数据库、MapReduce及基于两者的混合架构进行了分析归纳,指出了各自的优势及不足,同时也对各个方向的研究现状及作者在大数据分析方面的努力进行了介绍,对未来研究做了展望.

关 键 词:大数据  大规模可扩展  MapReduce  并行数据库  深度分析

Architecting Big Data: Challenges, Studies and Forecasts
WANG Shan,WANG Hui-Ju,QIN Xiong-Pai,ZHOU Xuan.Architecting Big Data: Challenges, Studies and Forecasts[J].Chinese Journal of Computers,2011,34(10).
Authors:WANG Shan  WANG Hui-Ju  QIN Xiong-Pai  ZHOU Xuan
Abstract:
Keywords:
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