- ข้อความ
- ประวัติศาสตร์
Oracle’s Big Data SolutionOracle is
Oracle’s Big Data Solution
Oracle is the first vendor to offer a complete and integrated solution to address the full spectrum of enterprise big data requirements. Oracle’s big data strategy is centered on the idea that you can extend your current enterprise information architecture to incorporate big data. New big data technologies, such as Hadoop and Oracle NoSQL database, run alongside your Oracle data warehouse to deliver business value and address your big data requirements.
Figure 2 Oracle’s Big Data Solutions
Oracle Big Data Appliance
Oracle Big Data Appliance is an engineered system that combines optimized hardware with a comprehensive big data software stack to deliver a complete, easy-to-deploy solution for acquiring and organizing big data.
Oracle Big Data Appliance comes in a full rack configuration with 18 Sun servers for a total storage capacity of 648TB. Every server in the rack has 2 CPUs, each with 8 cores for a total of 288 cores per full rack. Each server has 64GB1 memory for a total of 1152GB of memory per full rack.
1 Upgradeable to a maximum of 512GB per node
Oracle White Paper—Big Data for the Enterprise
9
Figure 3 High-level overview of software on Big Data Appliance
Oracle Big Data Appliance includes a combination of open source software and specialized software developed by Oracle to address enterprise big data requirements.
The Oracle Big Data Appliance software includes:
Full distribution of Cloudera’s Distribution including Apache Hadoop (CDH4)
Oracle Big Data Appliance Plug-In for Enterprise Manager
Cloudera Manager to administer all aspects of Cloudera CDH
Oracle distribution of the statistical package R
Oracle NoSQL Database Community Edition2
And Oracle Enterprise Linux operating system and Oracle Java VM
2 Oracle NoSQL Database Enterprise Edition is available for Oracle Big Data Appliance as a separately licensed component
Oracle White Paper—Big Data for the Enterprise
10
Oracle NoSQL Database
Oracle NoSQL Database is a distributed, highly scalable, key-value database based on Oracle Berkeley DB. It delivers a general purpose, enterprise class key value store adding an intelligent driver on top of distributed Berkeley DB. This intelligent driver keeps track of the underlying storage topology, shards the data and knows where data can be placed with the lowest latency. Unlike competitive solutions, Oracle NoSQL Database is easy to install, configure and manage, supports a broad set of workloads, and delivers enterprise-class reliability backed by enterprise-class Oracle support.
Figure 4 NoSQL Database Architecture
The primary use cases for Oracle NoSQL Database are low latency data capture and fast querying of that data, typically by key lookup. Oracle NoSQL Database comes with an easy to use Java API and a management framework. The product is available in both an open source community edition and in a priced enterprise edition for large distributed data centers. The former version is installed as part of the Big Data Appliance integrated software.
Oracle Big Data Connectors
Where Oracle Big Data Appliance makes it easy for organizations to acquire and organize new types of data, Oracle Big Data Connectors tightly integrates the big data environment with Oracle Exadata and Oracle Database, so that you can analyze all of your data together with extreme performance. The Oracle Big Data Connectors consist of four components:
Oracle Loader for Hadoop
Oracle Loader for Hadoop (OLH) enables users to use Hadoop MapReduce processing to create optimized data sets for efficient loading and analysis in Oracle Database 11g. Unlike other Hadoop loaders, it generates Oracle internal formats to load data faster and use less database system resources. OLH is added as the last step in the MapReduce transformations as a separate
Oracle White Paper—Big Data for the Enterprise
11
map – partition – reduce step. This last step uses the CPUs in the Hadoop cluster to format the data into Oracle’s internal database formats, allowing for a lower CPU utilization and higher data ingest rates on the Oracle Database platform. Once loaded, the data is permanently available in the database providing very fast access to this data for general database users leveraging SQL or business intelligence tools.
Oracle SQL Connector for Hadoop Distributed File System
Oracle SQL Connector for Hadoop Distributed File System (HDFS) is a high speed connector for accessing data on HDFS directly from Oracle Database. Oracle SQL Connector for HDFS gives users the flexibility of querying data from HDFS at any time, as needed by their application.
It allows the creation of an external table in Oracle Database, enabling direct SQL access on data stored in HDFS. The data stored in HDFS can then be queried via SQL, joined with data stored in Oracle Database, or loaded into the Oracle Database. Access to the data on HDFS is optimized for fast data movement and parallelized, with automatic load balancing. Data on HDFS can be in delimited files or in Oracle data pump files created by Oracle Loader for Hadoop.
Oracle Data Integrator Application Adapter for Hadoop
Oracle Data Integrator Application Adapter for Hadoop simplifies data integration from Hadoop and an Oracle Database through Oracle Data Integrator’s easy to use interface. Once the data is accessible in the database, end users can use SQL and Oracle BI Enterprise Edition to access data.
Enterprises that are already using a Hadoop solution, and don’t need an integrated offering like Oracle Big Data Appliance, can integrate data from HDFS using Big Data Connectors as a stand-alone software solution.
Oracle R Connector for Hadoop
Oracle R Connector for Hadoop is an R package that provides transparent access to Hadoop and to data stored in HDFS.
R Connector for Hadoop provides users of the open-source statistical environment R with the ability to analyze data stored in HDFS, and to scalably run R models against large volumes of data leveraging MapReduce processing – without requiring R users to learn yet another API or language. End users can leverage over 3500 open source R packages to analyze data stored in HDFS, while administrators do not need to learn R to schedule R MapReduce models in production environments.
R Connector for Hadoop can optionally be used together with the Oracle Advanced Analytics Option for Oracle Database. The Oracle Advanced Analytics Option enables R users to transparently work with database resident data without having to learn SQL or database concepts but with R computations executing directly in-database.
Oracle White Paper—Big Data for the Enterprise
12
In-Database Analytics
Once data has been loaded from Oracle Big Data Appliance into Oracle Database or Oracle Exadata, end users can use one of the following easy-to-use tools for in-database, advanced analytics:
Oracle R Enterprise – Oracle’s version of the widely used Project R statistical environment enables statisticians to use R on very large data sets without any modifications to the end user experience. Examples of R usage include predicting airline delays at a particular airports and the submission of clinical trial analysis and results.
In-Database Data Mining – the ability to create complex models and deploy these on very large data volumes to drive predictive analytics. End-users can leverage the results of these predictive models in their BI tools without the need to know how to build the models. For example, regression models can be used to predict customer age based on purchasing behavior and demographic data.
In-Database Text Mining – the ability to mine text from micro blogs, CRM system comment fields and review sites combining Oracle Text and Oracle Data Mining. An example of text mining is sentiment analysis based on comments. Sentiment analysis tries to show how customers feel about certain companies, products or activities.
In-Database Graph Analysis – the ability to create graphs and connections between various data points and data sets. Graph analysis creates, for example, networks of relationships determining the value of a customer’s circle of friends. When looking at customer churn customer value is based on the value of his network, rather than on just the value of the customer.
In-Database Spatial – the ability to add a spatial dimension to data and show data plotted on a map. This ability enables end users to understand geospatial relationships and trends much more efficiently. For example, spatial data can visualize a network of people and their geographical proximity. Customers who are in close proximity can readily influence each other’s purchasing behavior, an opportunity which can be easily missed if spatial visualization is left out.
In-Database MapReduce – the ability to write procedural logic and seamlessly leverage Oracle Database parallel execution. In-database MapReduce allows data scientists to create high-performance routines with complex logic. In-database MapReduce can be exposed via SQL. Examples of leveraging in-database MapReduce are sessionization of weblogs or organization of Call Details Records (CDRs).
Every one of the analytical components in Oracle Database is valuable. Combining these components creates even more value to the business. Leveraging SQL or a BI Tool to expose the results of these analytics to end users gives an organization an edge over others who do not leverage the full potential of analytics in Oracle Database.
Oracle White Paper—Big Data for the Enterprise
13
Connections between Oracle Big Data Appliance and Oracle Exadata are via InfiniBand, enabling high-speed data transfer for batch or query workloads. Oracle Exadata provides outstanding performance in hosting data warehouses and transaction processing databases.
Now that the data is in mass-consumption format, Oracle Exalytics can be used to deliver the wealth of information to the business analyst. Oracle Exalytic
Oracle is the first vendor to offer a complete and integrated solution to address the full spectrum of enterprise big data requirements. Oracle’s big data strategy is centered on the idea that you can extend your current enterprise information architecture to incorporate big data. New big data technologies, such as Hadoop and Oracle NoSQL database, run alongside your Oracle data warehouse to deliver business value and address your big data requirements.
Figure 2 Oracle’s Big Data Solutions
Oracle Big Data Appliance
Oracle Big Data Appliance is an engineered system that combines optimized hardware with a comprehensive big data software stack to deliver a complete, easy-to-deploy solution for acquiring and organizing big data.
Oracle Big Data Appliance comes in a full rack configuration with 18 Sun servers for a total storage capacity of 648TB. Every server in the rack has 2 CPUs, each with 8 cores for a total of 288 cores per full rack. Each server has 64GB1 memory for a total of 1152GB of memory per full rack.
1 Upgradeable to a maximum of 512GB per node
Oracle White Paper—Big Data for the Enterprise
9
Figure 3 High-level overview of software on Big Data Appliance
Oracle Big Data Appliance includes a combination of open source software and specialized software developed by Oracle to address enterprise big data requirements.
The Oracle Big Data Appliance software includes:
Full distribution of Cloudera’s Distribution including Apache Hadoop (CDH4)
Oracle Big Data Appliance Plug-In for Enterprise Manager
Cloudera Manager to administer all aspects of Cloudera CDH
Oracle distribution of the statistical package R
Oracle NoSQL Database Community Edition2
And Oracle Enterprise Linux operating system and Oracle Java VM
2 Oracle NoSQL Database Enterprise Edition is available for Oracle Big Data Appliance as a separately licensed component
Oracle White Paper—Big Data for the Enterprise
10
Oracle NoSQL Database
Oracle NoSQL Database is a distributed, highly scalable, key-value database based on Oracle Berkeley DB. It delivers a general purpose, enterprise class key value store adding an intelligent driver on top of distributed Berkeley DB. This intelligent driver keeps track of the underlying storage topology, shards the data and knows where data can be placed with the lowest latency. Unlike competitive solutions, Oracle NoSQL Database is easy to install, configure and manage, supports a broad set of workloads, and delivers enterprise-class reliability backed by enterprise-class Oracle support.
Figure 4 NoSQL Database Architecture
The primary use cases for Oracle NoSQL Database are low latency data capture and fast querying of that data, typically by key lookup. Oracle NoSQL Database comes with an easy to use Java API and a management framework. The product is available in both an open source community edition and in a priced enterprise edition for large distributed data centers. The former version is installed as part of the Big Data Appliance integrated software.
Oracle Big Data Connectors
Where Oracle Big Data Appliance makes it easy for organizations to acquire and organize new types of data, Oracle Big Data Connectors tightly integrates the big data environment with Oracle Exadata and Oracle Database, so that you can analyze all of your data together with extreme performance. The Oracle Big Data Connectors consist of four components:
Oracle Loader for Hadoop
Oracle Loader for Hadoop (OLH) enables users to use Hadoop MapReduce processing to create optimized data sets for efficient loading and analysis in Oracle Database 11g. Unlike other Hadoop loaders, it generates Oracle internal formats to load data faster and use less database system resources. OLH is added as the last step in the MapReduce transformations as a separate
Oracle White Paper—Big Data for the Enterprise
11
map – partition – reduce step. This last step uses the CPUs in the Hadoop cluster to format the data into Oracle’s internal database formats, allowing for a lower CPU utilization and higher data ingest rates on the Oracle Database platform. Once loaded, the data is permanently available in the database providing very fast access to this data for general database users leveraging SQL or business intelligence tools.
Oracle SQL Connector for Hadoop Distributed File System
Oracle SQL Connector for Hadoop Distributed File System (HDFS) is a high speed connector for accessing data on HDFS directly from Oracle Database. Oracle SQL Connector for HDFS gives users the flexibility of querying data from HDFS at any time, as needed by their application.
It allows the creation of an external table in Oracle Database, enabling direct SQL access on data stored in HDFS. The data stored in HDFS can then be queried via SQL, joined with data stored in Oracle Database, or loaded into the Oracle Database. Access to the data on HDFS is optimized for fast data movement and parallelized, with automatic load balancing. Data on HDFS can be in delimited files or in Oracle data pump files created by Oracle Loader for Hadoop.
Oracle Data Integrator Application Adapter for Hadoop
Oracle Data Integrator Application Adapter for Hadoop simplifies data integration from Hadoop and an Oracle Database through Oracle Data Integrator’s easy to use interface. Once the data is accessible in the database, end users can use SQL and Oracle BI Enterprise Edition to access data.
Enterprises that are already using a Hadoop solution, and don’t need an integrated offering like Oracle Big Data Appliance, can integrate data from HDFS using Big Data Connectors as a stand-alone software solution.
Oracle R Connector for Hadoop
Oracle R Connector for Hadoop is an R package that provides transparent access to Hadoop and to data stored in HDFS.
R Connector for Hadoop provides users of the open-source statistical environment R with the ability to analyze data stored in HDFS, and to scalably run R models against large volumes of data leveraging MapReduce processing – without requiring R users to learn yet another API or language. End users can leverage over 3500 open source R packages to analyze data stored in HDFS, while administrators do not need to learn R to schedule R MapReduce models in production environments.
R Connector for Hadoop can optionally be used together with the Oracle Advanced Analytics Option for Oracle Database. The Oracle Advanced Analytics Option enables R users to transparently work with database resident data without having to learn SQL or database concepts but with R computations executing directly in-database.
Oracle White Paper—Big Data for the Enterprise
12
In-Database Analytics
Once data has been loaded from Oracle Big Data Appliance into Oracle Database or Oracle Exadata, end users can use one of the following easy-to-use tools for in-database, advanced analytics:
Oracle R Enterprise – Oracle’s version of the widely used Project R statistical environment enables statisticians to use R on very large data sets without any modifications to the end user experience. Examples of R usage include predicting airline delays at a particular airports and the submission of clinical trial analysis and results.
In-Database Data Mining – the ability to create complex models and deploy these on very large data volumes to drive predictive analytics. End-users can leverage the results of these predictive models in their BI tools without the need to know how to build the models. For example, regression models can be used to predict customer age based on purchasing behavior and demographic data.
In-Database Text Mining – the ability to mine text from micro blogs, CRM system comment fields and review sites combining Oracle Text and Oracle Data Mining. An example of text mining is sentiment analysis based on comments. Sentiment analysis tries to show how customers feel about certain companies, products or activities.
In-Database Graph Analysis – the ability to create graphs and connections between various data points and data sets. Graph analysis creates, for example, networks of relationships determining the value of a customer’s circle of friends. When looking at customer churn customer value is based on the value of his network, rather than on just the value of the customer.
In-Database Spatial – the ability to add a spatial dimension to data and show data plotted on a map. This ability enables end users to understand geospatial relationships and trends much more efficiently. For example, spatial data can visualize a network of people and their geographical proximity. Customers who are in close proximity can readily influence each other’s purchasing behavior, an opportunity which can be easily missed if spatial visualization is left out.
In-Database MapReduce – the ability to write procedural logic and seamlessly leverage Oracle Database parallel execution. In-database MapReduce allows data scientists to create high-performance routines with complex logic. In-database MapReduce can be exposed via SQL. Examples of leveraging in-database MapReduce are sessionization of weblogs or organization of Call Details Records (CDRs).
Every one of the analytical components in Oracle Database is valuable. Combining these components creates even more value to the business. Leveraging SQL or a BI Tool to expose the results of these analytics to end users gives an organization an edge over others who do not leverage the full potential of analytics in Oracle Database.
Oracle White Paper—Big Data for the Enterprise
13
Connections between Oracle Big Data Appliance and Oracle Exadata are via InfiniBand, enabling high-speed data transfer for batch or query workloads. Oracle Exadata provides outstanding performance in hosting data warehouses and transaction processing databases.
Now that the data is in mass-consumption format, Oracle Exalytics can be used to deliver the wealth of information to the business analyst. Oracle Exalytic
0/5000
โซลูชันของ oracle ข้อมูลขนาดใหญ่Oracle เป็นผู้ขายรายแรกเสนอหรือแก้ไขสมบูรณ์ และบูรณาการหลากหลายความต้องการข้อมูลขนาดใหญ่ขององค์กร กลยุทธ์ของ oracle ข้อมูลขนาดใหญ่เป็นศูนย์กลางในความคิดที่ว่า คุณสามารถขยายของสถาปัตยกรรมข้อมูลองค์กรปัจจุบันต้องรวมข้อมูลขนาดใหญ่ ข้อมูลขนาดใหญ่เทคโนโลยี เช่นฐานข้อมูลอย่างไร Hadoop และ Oracle NoSQL เรียกใช้ควบคู่ไปกับ Oracle ข้อมูลคลังสินค้าจัดส่งมูลค่าทางธุรกิจ และความต้องการข้อมูลขนาดใหญ่ที่อยู่รูปที่ 2 Oracle ข้อมูลบิ๊กโซลูชั่นเครื่องใช้ไฟฟ้าขนาดใหญ่ข้อมูล oracleOracle ใหญ่ข้อมูลอุปกรณ์เป็นระบบที่ได้รับการออกแบบที่รวมปรับฮาร์ดแวร์กับซอฟต์แวร์ข้อมูลขนาดใหญ่ครอบคลุมกองซ้อนส่งโซลูชันที่สมบูรณ์ ง่ายต่อการจัดหา และจัดระเบียบข้อมูลขนาดใหญ่อุปกรณ์ข้อมูลใหญ่ oracle มาทีเต็มชั้นกับเซิร์ฟเวอร์ Sun 18 สำหรับเก็บรวมของ 648TB ทุกเซิร์ฟเวอร์ในชั้นมี Cpu 2 ด้วยแกน 8 จำนวน 288 แกนต่อเต็มชั้น แต่ละเซิร์ฟเวอร์มี 64GB 1 หน่วยความจำทั้งหมด 1152GB หน่วยความจำต่อเต็มชั้นUpgradeable 1 สูงสุด 512GB ต่อโหนดกระดาษขาว oracle — ข้อมูลสำหรับองค์กรขนาดใหญ่9รูปที่ 3 ภาพรวมพื้นฐานของซอฟต์แวร์บนอุปกรณ์ข้อมูลขนาดใหญ่Oracle ใหญ่ข้อมูลอุปกรณ์รวมถึงการรวมกันของซอฟต์แวร์ และซอฟต์แวร์เฉพาะพัฒนา โดย Oracle เพื่อองค์กรที่อยู่ความต้องการข้อมูลขนาดใหญ่ซอฟต์แวร์ Oracle ใหญ่ข้อมูลอุปกรณ์ประกอบด้วย:กระจายเต็มคล้ายการกระจายของ Cloudera รวมทั้ง Apache อย่างไร Hadoop (CDH4)คล้าย Oracle ข้อมูลขนาดใหญ่อุปกรณ์ปลั๊กอินสำหรับตัวจัดการองค์กรคล้าย Cloudera ผู้จัดการฝ่ายการจัดการทุกด้านของ Cloudera CDHกระจายแพคเกจทางสถิติ R คล้าย OracleEdition2 คล้าย Oracle NoSQL ฐานข้อมูลชุมชนระบบปฏิบัติการ Linux องค์กรของ Oracle และคล้ายและ Oracle Java VM2 oracle NoSQL ฐานข้อมูลองค์กร Edition มี Oracle ใหญ่ข้อมูลอุปกรณ์เป็นส่วนประกอบลิขสิทธิ์แยกต่างหากกระดาษขาว oracle — ข้อมูลสำหรับองค์กรขนาดใหญ่10ฐานข้อมูล oracle NoSQLฐานข้อมูล oracle NoSQL เป็นฐานข้อมูลแบบกระจาย เร็ว ค่าคีย์ตาม Oracle เบิร์กลีย์ DB ส่งทั่วไป องค์กรจัดเก็บค่าคีย์คลาสเพิ่มไดรเวอร์อัจฉริยะบนกระจายเบิร์กลีย์ DB โปรแกรมควบคุมนี้อัจฉริยะเก็บของอยู่ภายใต้เก็บข้อมูลโทโพโลยี shards ข้อมูล และรู้ว่าการที่สามารถวางข้อมูลกับเวลาแฝงต่ำ ซึ่งแตกต่างจากโซลูชั่นแข่งขัน ฐานข้อมูล Oracle NoSQL เพื่อติดตั้ง การตั้งค่าคอนฟิก และจัดการ สนับสนุนชุดกว้างของเวิร์ก และให้ความน่าเชื่อถือระดับองค์กรโดยสนับสนุน Oracle ระดับองค์กรสถาปัตยกรรมฐานข้อมูล NoSQL รูปที่ 4กรณีใช้หลักสำหรับฐานข้อมูล Oracle NoSQL latency ต่ำข้อมูลจับ และรวดเร็วสอบถามของข้อมูล โดยทั่วไป โดยค้นหาคีย์ได้ ฐานข้อมูล oracle NoSQL มาพร้อมกับมีการใช้ Java API และกรอบการบริหาร ผลิตภัณฑ์มีจำหน่ายทั้งรุ่นชุมชนเปิดแหล่งข้อมูลที่มี และรุ่นองค์กรราคาศูนย์กระจายข้อมูลขนาดใหญ่ ติดตั้งเวอร์ชันเดิมเป็นส่วนหนึ่งของซอฟต์แวร์อุปกรณ์ข้อมูลขนาดใหญ่ที่รวมเชื่อมต่อ oracle ข้อมูลขนาดใหญ่ที่ Oracle ใหญ่ข้อมูลอุปกรณ์ทำให้เป็นเรื่องง่ายสำหรับองค์กรจะได้รับ และจัดระเบียบของข้อมูล การเชื่อมต่อข้อมูลของบิ๊ก Oracle แน่นรวมสภาพแวดล้อมข้อมูลขนาดใหญ่กับ Oracle Exadata และฐานข้อมูลของ Oracle เพื่อให้คุณสามารถวิเคราะห์ข้อมูลของคุณพร้อมประสิทธิภาพการทำงานมาก เชื่อมต่อ Oracle ใหญ่ข้อมูลประกอบด้วยส่วนประกอบ 4:โหลด oracle สำหรับอย่างไร Hadoopโหลด oracle สำหรับอย่างไร Hadoop (OLH) ช่วยให้ผู้ใช้ใช้อย่างไร Hadoop MapReduce ประมวลผลเพื่อสร้างปรับค่าประสิทธิภาพการโหลดและวิเคราะห์ในฐานข้อมูล Oracle 11g ต่างจากที่อื่นอย่างไร Hadoop โฮ สร้างรูปแบบภายใน Oracle เพื่อโหลดข้อมูลได้เร็วขึ้น และใช้ทรัพยากรน้อยลงระบบฐานข้อมูล OLH จะถูกเพิ่มเป็นขั้นตอนสุดท้ายในแปลง MapReduce เป็นแยกต่างหากกระดาษขาว oracle — ข้อมูลสำหรับองค์กรขนาดใหญ่11แผนที่ –พาร์ติชันลดขั้นตอน ขั้นตอนสุดท้ายนี้ใช้ Cpu ที่ในคลัสเตอร์อย่างไร Hadoop เพื่อจัดรูปแบบข้อมูลเป็นรูปแบบภายในฐานข้อมูลของ Oracle ช่วยให้การใช้งาน CPU ต่ำกว่า และสูงกว่าข้อมูล ingest ราคาบนแพลตฟอร์มฐานข้อมูล Oracle เมื่อโหลด ข้อมูลได้อย่างถาวรในฐานข้อมูลให้รวดเร็วมากในการเข้าถึงข้อมูลสำหรับผู้ใช้ทั่วไปฐานข้อมูลใช้ SQL หรือเครื่องมือข่าวกรองธุรกิจการตัวเชื่อมต่อ SQL ใน oracle สำหรับอย่างไร Hadoop กระจายแฟ้มระบบการเชื่อมต่อ SQL oracle สำหรับอย่างไร Hadoop กระจายแฟ้มระบบ (HDFS) เป็นตัวเชื่อมต่อความเร็วสูงสำหรับการเข้าถึงข้อมูลบน HDFS โดยตรงจากฐานข้อมูล Oracle ตัวเชื่อมต่อ SQL ใน oracle สำหรับ HDFS ให้ผู้ใช้ความยืดหยุ่นของการสอบถามข้อมูลจาก HDFS ตลอดเวลา ตาม โดยสมัครจะช่วยให้การสร้างตารางภายนอกในฐานข้อมูล Oracle การเปิดใช้งานการเข้าถึง SQL โดยตรงในข้อมูลที่เก็บอยู่ใน HDFS ข้อมูลที่เก็บอยู่ใน HDFS สามารถแล้วสามารถสอบถามผ่าน SQL ร่วมกับข้อมูลที่เก็บอยู่ในฐานข้อมูล Oracle หรือโหลดลงในฐานข้อมูล Oracle การเข้าถึงข้อมูลบน HDFS เหมาะสำหรับการย้ายข้อมูล และ parallelized มีสมดุลอัตโนมัติ ข้อมูลใน HDFS สาคั่นแฟ้ม หรือแฟ้มปั๊มข้อมูล Oracle สร้างขึ้น โดย Oracle โหลดสำหรับอย่างไร HadoopOracle ข้อมูลการ์ดตัวรวมแอพลิเคชันสำหรับอย่างไร HadoopOracle ข้อมูลการ์ดตัวรวมแอพลิเคชันสำหรับอย่างไร Hadoop ช่วยให้ง่ายรวมข้อมูลอย่างไร Hadoop และฐานข้อมูล Oracle ผ่านอินเตอร์เฟซที่ง่ายต่อการใช้ Oracle ข้อมูลตัวรวมของ เมื่อข้อมูลเข้าในฐานข้อมูล ผู้ใช้สามารถใช้ Edition องค์กร BI Oracle และ SQL เพื่อเข้าถึงข้อมูลองค์กรที่กำลังใช้วิธีแก้ปัญหาอย่างไร Hadoop แล้ว และไม่จำเป็นให้รวมเช่น Oracle ใหญ่ข้อมูลเครื่อง สามารถรวมข้อมูลจาก HDFS โดยใช้การเชื่อมต่อข้อมูลใหญ่เป็นโซลูชันซอฟต์แวร์แบบสแตนด์อโลนเชื่อมต่อ oracle R สำหรับอย่างไร Hadoopต่อ R oracle สำหรับอย่างไร Hadoop เป็นแพคเกจ R ที่ให้การเข้าถึงแบบโปร่งใสอย่างไร Hadoop และข้อมูลที่เก็บอยู่ใน HDFSต่อ R สำหรับอย่างไร Hadoop ให้ผู้ใช้เปิดแหล่งสถิติสภาพแวดล้อม R สามารถวิเคราะห์ข้อมูลที่เก็บอยู่ใน HDFS และ scalably เรียกใช้รุ่น R กับข้อมูลที่ใช้ประมวลผล MapReduce – โดย R เพื่อศึกษา API หรือภาษาอีกจำนวนมาก ผู้ใช้สามารถใช้แพคเกจมาเปิด R 3500 กว่าการวิเคราะห์ข้อมูลที่เก็บอยู่ใน HDFS ในขณะที่ผู้ดูแลไม่จำเป็นต้องเรียนรู้ R R MapReduce รุ่นผลิตที่จัดกำหนดการหรือสามารถใช้ร่วมกับ Oracle ขั้นสูงวิเคราะห์ตัว R ตัวเชื่อมต่อสำหรับอย่างไร Hadoop สำหรับฐานข้อมูล Oracle Oracle ขั้นสูงวิเคราะห์ตัวเลือกให้ผู้ใช้ R โปร่งใสทำงานกับฐานข้อมูลที่มีอยู่ โดยไม่ต้องเรียนรู้แนวคิดของ SQL หรือฐานข้อมูล แต่ มี R หนึ่งดำเนินการโดยตรงในฐานข้อมูลกระดาษขาว oracle — ข้อมูลสำหรับองค์กรขนาดใหญ่12ในฐานข้อมูลวิเคราะห์เมื่อได้รับการโหลดข้อมูลจาก Oracle ใหญ่ข้อมูลอุปกรณ์ลงในฐานข้อมูล Oracle หรือ Oracle Exadata ผู้ใช้สามารถใช้หนึ่งในต่อไปนี้ง่ายต่อการใช้เครื่องมือสำหรับวิเคราะห์ในฐานข้อมูล ขั้นสูง:องค์กรคล้าย Oracle R – ของ Oracle เวอร์ชันของสภาพแวดล้อมการสถิติโครงการ R ใช้กันอย่างแพร่หลายทำให้ statisticians ใช้ R บนชุดข้อมูลขนาดใหญ่โดยไม่ต้องแก้ไขใด ๆ ให้ประสบการณ์ผู้ใช้ ตัวอย่างของการใช้ R ได้แก่ความล่าช้าของสายการบินที่สนามบินเฉพาะและส่งวิเคราะห์ทดลองทางคลินิกและผลการคาดการณ์คล้ายในฐานข้อมูลทำเหมืองแร่ – ความสามารถในการสร้างโมเดลที่ซับซ้อน และการปรับใช้เหล่านี้บนไดรฟ์ข้อมูลขนาดใหญ่มากขับวิเคราะห์คาดการณ์ไว้ ผู้ใช้สามารถใช้ประโยชน์จากผลของแบบจำลองเหล่านี้คาดการณ์ในการเครื่องมือ BI โดยไม่จำเป็นต้องรู้วิธีการสร้างแบบจำลอง ตัวอย่าง แบบจำลองถดถอยสามารถใช้เพื่อทำนายอายุลูกค้าตามพฤติกรรมการซื้อและข้อมูลประชากรคล้ายในฐานข้อมูลข้อความทำเหมืองแร่ – สามารถเหมืองข้อความจากไมโครบล็อก ฟิลด์ CRM ระบบคิด และตรวจสอบเว็บไซต์ที่รวมข้อความ Oracle และ Oracle ข้อมูลเหมืองแร่ ตัวอย่างของการทำเหมืองข้อความคือ ความเชื่อมั่นในการวิเคราะห์ตามข้อคิดเห็น วิเคราะห์ความเชื่อมั่นพยายามแสดงวิธีที่ทำให้ลูกค้ารู้สึกเกี่ยวกับบริษัท ผลิตภัณฑ์ หรือบางกิจกรรมคล้ายชุดวิเคราะห์กราฟในฐานข้อมูลความสามารถในการสร้างกราฟและการเชื่อมต่อระหว่างจุดข้อมูลและข้อมูลต่าง ๆ วิเคราะห์กราฟสร้าง เช่น เครือข่ายความสัมพันธ์ที่กำหนดมูลค่าของวงเพื่อนของลูกค้า มอง ลูกค้าเดือดพล่านลูกค้าค่าจะขึ้นอยู่ กับค่าของเครือข่าย ไม่ ใช่เพียงมูลค่าของลูกค้า In-Database Spatial – the ability to add a spatial dimension to data and show data plotted on a map. This ability enables end users to understand geospatial relationships and trends much more efficiently. For example, spatial data can visualize a network of people and their geographical proximity. Customers who are in close proximity can readily influence each other’s purchasing behavior, an opportunity which can be easily missed if spatial visualization is left out. In-Database MapReduce – the ability to write procedural logic and seamlessly leverage Oracle Database parallel execution. In-database MapReduce allows data scientists to create high-performance routines with complex logic. In-database MapReduce can be exposed via SQL. Examples of leveraging in-database MapReduce are sessionization of weblogs or organization of Call Details Records (CDRs).Every one of the analytical components in Oracle Database is valuable. Combining these components creates even more value to the business. Leveraging SQL or a BI Tool to expose the results of these analytics to end users gives an organization an edge over others who do not leverage the full potential of analytics in Oracle Database.Oracle White Paper—Big Data for the Enterprise13Connections between Oracle Big Data Appliance and Oracle Exadata are via InfiniBand, enabling high-speed data transfer for batch or query workloads. Oracle Exadata provides outstanding performance in hosting data warehouses and transaction processing databases.Now that the data is in mass-consumption format, Oracle Exalytics can be used to deliver the wealth of information to the business analyst. Oracle Exalytic
การแปล กรุณารอสักครู่..
ออราเคิลโซลูชั่นบิ๊กข้อมูล
Oracle เป็นผู้ผลิตรายแรกที่นำเสนอโซลูชั่นที่สมบูรณ์และครบวงจรเพื่อที่อยู่เต็มสเปกตรัมขององค์กรต้องการข้อมูลขนาดใหญ่ ออราเคิลกลยุทธ์ข้อมูลขนาดใหญ่เป็นศูนย์กลางในความคิดที่ว่าคุณสามารถขยายองค์กรของคุณในปัจจุบันสถาปัตยกรรมข้อมูลที่จะรวมข้อมูลขนาดใหญ่ ใหม่เทคโนโลยีข้อมูลขนาดใหญ่เช่น Hadoop และฐานข้อมูล Oracle NoSQL เรียกใช้ควบคู่ไปกับคลังข้อมูลของออราเคิลเพื่อส่งมอบคุณค่าทางธุรกิจและที่อยู่ที่ต้องการข้อมูลขนาดใหญ่ของคุณ.
รูปที่ 2
ของออราเคิลโซลูชั่นข้อมูลขนาดใหญ่ของออราเคิลข้อมูลขนาดใหญ่เครื่องใช้ไฟฟ้าอุปกรณ์
Oracle Big เครื่องใช้ข้อมูลเป็นระบบวิศวกรรมที่รวม ฮาร์ดแวร์ที่ดีที่สุดกับสแต็คซอฟต์แวร์ข้อมูลขนาดใหญ่ที่ครอบคลุมในการส่งมอบโซลูชั่นที่สมบูรณ์ง่ายต่อการปรับใช้สำหรับการซื้อและการจัดระเบียบข้อมูลขนาดใหญ่.
อุปกรณ์ Oracle Big เครื่องใช้ข้อมูลมาในการตั้งค่าชั้นวางเต็มไปด้วย 18 อาทิตย์เซิร์ฟเวอร์สำหรับความจุรวมของ 648TB เซิร์ฟเวอร์ในชั้นทุกคนมี 2 ซีพียูแต่ละคนมี 8 แกนรวม 288 แกนต่อแร็คเต็มรูปแบบ เซิร์ฟเวอร์แต่ละคนมีหน่วยความจำ 64GB1 รวมเป็น 1152GB ของหน่วยความจำต่อชั้นเต็มรูปแบบ.
1 อัพเกรดได้สูงสุดถึง 512GB
ต่อโหนดออราเคิลสีขาวข้อมูลกระดาษที่ยิ่งใหญ่สำหรับองค์กร
9
รูปที่ 3 ภาพรวมระดับสูงของซอฟต์แวร์บนข้อมูลขนาดใหญ่เครื่องใช้ออราเคิลข้อมูลขนาดใหญ่ . เครื่องใช้รวมถึงการรวมกันของซอฟต์แวร์โอเพนซอร์สและซอฟต์แวร์เฉพาะที่พัฒนาโดยออราเคิลไปยังที่อยู่ขององค์กรต้องการข้อมูลขนาดใหญ่ซอฟต์แวร์ข้อมูลอุปกรณ์Oracle Big เครื่องใช้รวมถึง: กระจายเต็มกระจาย Cloudera รวมทั้ง Apache Hadoop (CDH4) อุปกรณ์ Oracle Big เครื่องใช้ข้อมูล Plug-In สำหรับ จัดการองค์กรผู้จัดการCloudera ที่จะจัดการกับทุกแง่มุมของ Cloudera CDH กระจาย Oracle ของแพคเกจทางสถิติ R ออราเคิล NoSQL Database ชุมชน Edition2 และ Oracle Enterprise ระบบปฏิบัติการลินุกซ์และ Oracle Java VM 2 ของ Oracle NoSQL Database Enterprise Edition สามารถใช้ได้สำหรับ Oracle Big เครื่องใช้ข้อมูล เป็นองค์ประกอบที่ได้รับใบอนุญาตแยกออราเคิลสีขาวข้อมูลกระดาษที่ยิ่งใหญ่สำหรับองค์กร10 ของ Oracle NoSQL Database ฐานข้อมูลของ Oracle NoSQL เป็นกระจายการปรับขนาดได้อย่างฐานข้อมูลที่สำคัญที่มีมูลค่าอยู่บนพื้นฐานของ Oracle Berkeley DB มันให้วัตถุประสงค์ทั่วไประดับองค์กรจัดเก็บค่าคีย์เพิ่มโปรแกรมควบคุมอัจฉริยะด้านบนของการกระจาย Berkeley DB นี้คนขับรถอัจฉริยะติดตามโครงสร้างพื้นฐานการจัดเก็บเศษข้อมูลและรู้ว่าข้อมูลที่สามารถอยู่กับความล่าช้าที่ต่ำที่สุด แตกต่างจากโซลูชั่นการแข่งขัน, ฐานข้อมูลของ Oracle NoSQL เป็นเรื่องง่ายในการติดตั้งกำหนดค่าและจัดการสนับสนุนชุดในวงกว้างของปริมาณงานและมอบความน่าเชื่อถือระดับองค์กรได้รับการสนับสนุนจากการสนับสนุนของออราเคิลระดับองค์กร. รูปที่ 4 NoSQL สถาปัตยกรรมฐานข้อมูลกรณีที่ใช้หลักสำหรับOracle NoSQL Database มีการเก็บข้อมูล latency ต่ำและรวดเร็วสอบถามข้อมูลว่าโดยทั่วไปการค้นหาที่สำคัญ ฐานข้อมูลของ Oracle NoSQL มาพร้อมกับง่ายต่อการใช้ API Java และกรอบการบริหารจัดการ ผลิตภัณฑ์ที่สามารถใช้ได้ทั้งในรุ่นเปิดแหล่งชุมชนและในฉบับองค์กรราคาสำหรับศูนย์ข้อมูลขนาดใหญ่กระจาย รุ่นอดีตมีการติดตั้งเป็นส่วนหนึ่งของเครื่องใช้ข้อมูลขนาดใหญ่ซอฟต์แวร์ครบวงจร. อุปกรณ์ Oracle Big เชื่อมต่อข้อมูลในกรณีที่อุปกรณ์Oracle Big เครื่องใช้ข้อมูลทำให้มันง่ายสำหรับองค์กรที่จะได้รับและจัดระเบียบชนิดใหม่ของข้อมูลอุปกรณ์ Oracle Big เชื่อมต่อข้อมูลรวมไว้แน่นสภาพแวดล้อมข้อมูลขนาดใหญ่กับ Oracle Exadata และ Oracle Database เพื่อให้คุณสามารถวิเคราะห์ข้อมูลทั้งหมดของคุณพร้อมกับประสิทธิภาพการทำงานที่มาก พยากรณ์บิ๊กเชื่อมต่อข้อมูลประกอบด้วยสี่องค์ประกอบของ Oracle Loader สำหรับ Hadoop ออราเคิล Loader สำหรับ Hadoop (OLH) ช่วยให้ผู้ใช้สามารถใช้การประมวลผล Hadoop MapReduce เพื่อสร้างชุดข้อมูลที่ดีที่สุดสำหรับการโหลดและการวิเคราะห์ที่มีประสิทธิภาพใน Oracle Database 11g ซึ่งแตกต่างจากรถตัก Hadoop อื่น ๆ ที่จะสร้างรูปแบบภายในของออราเคิลในการโหลดข้อมูลได้เร็วขึ้นและใช้ทรัพยากรระบบฐานข้อมูลน้อย OLH จะถูกเพิ่มเป็นขั้นตอนสุดท้ายในการแปลงเป็น MapReduce แยกออราเคิลสีขาวข้อมูลกระดาษที่ยิ่งใหญ่สำหรับองค์กร11 แผนที่ - พาร์ทิชัน - ลดขั้นตอน ขั้นตอนสุดท้ายนี้จะใช้ซีพียูในกลุ่ม Hadoop เพื่อจัดรูปแบบข้อมูลในรูปแบบฐานข้อมูลภายในของออราเคิลเพื่อให้สามารถใช้งาน CPU ลดลงและอัตราข้อมูลที่สูงขึ้นเข้าไปในร่างกายบนแพลตฟอร์มฐานข้อมูลของออราเคิล เมื่อโหลดข้อมูลที่สามารถใช้ได้อย่างถาวรในฐานข้อมูลการให้การเข้าถึงอย่างรวดเร็วข้อมูลนี้สำหรับผู้ใช้ฐานข้อมูลทั่วไปใช้ประโยชน์จาก SQL หรือเครื่องมือทางธุรกิจ. Oracle SQL เชื่อมต่อสำหรับ Hadoop แจกจ่าย File System Oracle SQL เชื่อมต่อสำหรับ Hadoop แจกจ่าย File System (HDFS) เป็น การเชื่อมต่อความเร็วสูงสำหรับการเข้าถึงข้อมูลเกี่ยวกับ HDFS โดยตรงจาก Oracle Database Oracle SQL เชื่อมต่อสำหรับ HDFS ช่วยให้ผู้ใช้มีความยืดหยุ่นในการสอบถามข้อมูลจาก HDFS ในเวลาใดก็ได้ตามต้องการโดยการประยุกต์ใช้ของพวกเขา. มันช่วยให้การสร้างตารางภายนอกใน Oracle Database ที่ช่วยให้การเข้าถึง SQL โดยตรงกับข้อมูลที่เก็บไว้ใน HDFS ข้อมูลที่เก็บไว้ใน HDFS จากนั้นจะสามารถสอบถามผ่านทาง SQL ร่วมกับข้อมูลที่เก็บไว้ในฐานข้อมูล Oracle หรือโหลดลงในฐานข้อมูลของออราเคิล การเข้าถึงข้อมูลเกี่ยวกับ HDFS ที่เหมาะสำหรับการเคลื่อนไหวข้อมูลที่รวดเร็วและ parallelized กับสมดุลภาระอัตโนมัติ ข้อมูลเกี่ยวกับ HDFS สามารถอยู่ในไฟล์ที่คั่นหรือไฟล์ปั๊มข้อมูล Oracle สร้างขึ้นโดยใช้ Oracle Loader สำหรับ Hadoop. Oracle Data Integrator ประยุกต์ใช้อะแดปเตอร์สำหรับ Hadoop Oracle Data Integrator ประยุกต์ใช้อะแดปเตอร์สำหรับ Hadoop ช่วยลดความยุ่งยากการรวมข้อมูลจาก Hadoop และฐานข้อมูลของออราเคิลผ่านออราเคิล Integrator ข้อมูลเรื่องง่ายที่จะ อินเตอร์เฟซที่ใช้งาน เมื่อข้อมูลที่สามารถเข้าถึงได้ในฐานข้อมูลผู้ใช้สามารถใช้ SQL และ Oracle Enterprise Edition BI ในการเข้าถึงข้อมูล. รัฐวิสาหกิจที่มีอยู่แล้วโดยใช้วิธีการแก้ปัญหา Hadoop และไม่จำเป็นต้องมีการเสนอขายแบบบูรณาการเช่น Oracle Big เครื่องใช้ข้อมูลสามารถบูรณาการข้อมูลจาก HDFS ใช้เชื่อมต่อข้อมูลขนาดใหญ่เป็นโซลูชั่นซอฟต์แวร์แบบสแตนด์อะโลน. ออราเคิล R เชื่อมต่อสำหรับ Hadoop ออราเคิล R เชื่อมต่อสำหรับ Hadoop เป็นแพคเกจ R ที่ให้การเข้าถึงโปร่งใสให้กับ Hadoop และข้อมูลที่เก็บไว้ใน HDFS. R เชื่อมต่อสำหรับ Hadoop ให้ผู้ใช้เปิดโล่ง แหล่งที่มาของสภาพแวดล้อมทางสถิติ R กับความสามารถในการวิเคราะห์ข้อมูลที่เก็บไว้ใน HDFS และ scalably ทำงานรุ่น R กับปริมาณข้อมูลขนาดใหญ่ใช้ประโยชน์จากการประมวลผล MapReduce - โดยไม่ต้องมีผู้ใช้ R เพื่อเรียนรู้อีก API หรือภาษา ผู้ใช้สามารถใช้ประโยชน์มากกว่า 3500 แพคเกจแหล่ง R เปิดในการวิเคราะห์ข้อมูลที่เก็บไว้ใน HDFS ในขณะที่ผู้บริหารไม่จำเป็นต้องเรียนรู้การวิจัยเพื่อกำหนดตารางรุ่น R MapReduce ในสภาพแวดล้อมการผลิต. R เชื่อมต่อสำหรับ Hadoop สามารถเลือกที่จะใช้ร่วมกับตัวเลือกของออราเคิลขั้นสูง Analytics สำหรับ Oracle Database พยากรณ์ขั้นสูง Analytics ตัวเลือกที่ช่วยให้ผู้ใช้ R เพื่อโปร่งใสทำงานกับข้อมูลถิ่นที่อยู่ในฐานข้อมูลได้โดยไม่ต้องเรียนรู้ SQL หรือแนวคิดฐานข้อมูล แต่มีการคำนวณ R การดำเนินการโดยตรงในฐานข้อมูล. ออราเคิลสีขาวข้อมูลกระดาษที่ยิ่งใหญ่สำหรับองค์กร12 Analytics ในฐานข้อมูลเมื่อมีข้อมูลรับการโหลดจาก Oracle Big เครื่องใช้ข้อมูลลงในฐานข้อมูล Oracle หรือ Oracle Exadata ผู้ใช้สามารถใช้หนึ่งต่อไปนี้ง่ายต่อการใช้เครื่องมือสำหรับการในฐานข้อมูลการวิเคราะห์ขั้นสูง: ออราเคิล R องค์กร - รุ่น Oracle ของที่ใช้กันอย่างแพร่หลายในโครงการวิจัยทางสถิติ สภาพแวดล้อมที่ช่วยให้สถิติการใช้ R ในชุดข้อมูลขนาดใหญ่มากโดยไม่ต้องแก้ไขใด ๆ ที่ประสบการณ์ของผู้ใช้ ตัวอย่างของการใช้งานรวมถึง R ทำนายความล่าช้าของสายการบินที่สนามบินโดยเฉพาะอย่างยิ่งและการส่งของการวิเคราะห์การทดลองทางคลินิกและผล. ข้อมูลในฐานข้อมูลเหมืองแร่ - ความสามารถเพื่อสร้างแบบจำลองที่ซับซ้อนและปรับใช้เหล่านี้บนปริมาณข้อมูลขนาดใหญ่มากในการผลักดันการวิเคราะห์การทำนาย ผู้ใช้สามารถใช้ประโยชน์จากผลของรูปแบบการพยากรณ์เหล่านี้ในเครื่องมือ BI ของพวกเขาโดยไม่จำเป็นต้องทราบวิธีการสร้างแบบจำลองที่ ตัวอย่างเช่นรูปแบบการถดถอยสามารถนำมาใช้ในการทำนายอายุของลูกค้าขึ้นอยู่กับพฤติกรรมการซื้อและข้อมูลประชากร. ข้อความในฐานข้อมูลเหมืองแร่ - ความสามารถในการทำเหมืองข้อความจากบล็อกไมโครระบบ CRM สาขาคิดเห็นและเว็บไซต์ทบทวนการรวมข้อความของออราเคิลและ Oracle Data Mining . ตัวอย่างของการทำเหมืองข้อความคือวิเคราะห์ความเชื่อมั่นตามความคิดเห็น วิเคราะห์ความเชื่อมั่นพยายามที่จะแสดงให้เห็นว่าลูกค้ารู้สึกเกี่ยวกับบาง บริษัท ผลิตภัณฑ์หรือกิจกรรม. ในฐานข้อมูลการวิเคราะห์กราฟ - ความสามารถในการสร้างกราฟและการเชื่อมต่อระหว่างจุดข้อมูลต่างๆและชุดข้อมูล การวิเคราะห์กราฟสร้างตัวอย่างเช่นเครือข่ายของความสัมพันธ์ของการประเมินมูลค่าของวงกลมของลูกค้าของเพื่อนที่ เมื่อมองไปที่มูลค่าของลูกค้าลูกค้าปั่นจะขึ้นอยู่กับมูลค่าของเครือข่ายของเขามากกว่าเพียงค่าของลูกค้า. ในฐานข้อมูลเชิงพื้นที่ - ความสามารถในการเพิ่มมิติเชิงพื้นที่เพื่อข้อมูลและพล็อตแสดงบนแผนที่ ความสามารถนี้จะช่วยให้ผู้ใช้ที่จะเข้าใจความสัมพันธ์เชิงพื้นที่และแนวโน้มมีประสิทธิภาพมากขึ้น ตัวอย่างเช่นข้อมูลเชิงพื้นที่สามารถเห็นภาพเครือข่ายของผู้คนและใกล้ชิดทางภูมิศาสตร์ของพวกเขา ลูกค้าที่อยู่ในบริเวณใกล้เคียงได้อย่างง่ายดายสามารถมีอิทธิพลต่อพฤติกรรมการซื้อของแต่ละคนมีโอกาสที่จะพลาดได้ง่ายถ้าสร้างภาพเชิงพื้นที่ที่เหลืออยู่ออก. ในฐานข้อมูล MapReduce - ความสามารถในการเขียนตรรกะขั้นตอนและต่อเนื่องการใช้ประโยชน์จาก Oracle Database ดำเนินการคู่ขนาน ในฐานข้อมูลช่วยให้นักวิทยาศาสตร์ MapReduce ข้อมูลเพื่อสร้างการปฏิบัติที่มีประสิทธิภาพสูงกับตรรกะที่ซับซ้อน MapReduce ในฐานข้อมูลสามารถสัมผัสผ่าน SQL ตัวอย่างของการใช้ประโยชน์จาก MapReduce ในฐานข้อมูลของเว็บบล็อก sessionization หรือองค์กรของ Call ประวัติรายละเอียด (CDRs). ทุกหนึ่งในองค์ประกอบในการวิเคราะห์ฐานข้อมูล Oracle เป็นที่มีคุณค่า รวมองค์ประกอบเหล่านี้สร้างมูลค่ามากยิ่งขึ้นให้กับธุรกิจ ใช้ประโยชน์จาก SQL หรือเครื่องมือ BI ที่จะเปิดเผยผลการวิเคราะห์เหล่านี้ให้กับผู้ใช้ให้องค์กรขอบกว่าคนอื่นที่ไม่ได้ใช้ประโยชน์จากศักยภาพของการวิเคราะห์ในฐานข้อมูลของออราเคิล. ออราเคิลกระดาษสีขาว-ข้อมูลขนาดใหญ่สำหรับองค์กร13 การเชื่อมต่อระหว่างอุปกรณ์ Oracle Big เครื่องใช้ข้อมูลของ Oracle Exadata และมีผ่าน InfiniBand ช่วยให้การถ่ายโอนข้อมูลความเร็วสูงสำหรับชุดหรือปริมาณงานแบบสอบถาม ออราเคิล Exadata ให้ประสิทธิภาพการทำงานที่โดดเด่นในการเป็นเจ้าภาพคลังข้อมูลและฐานข้อมูลการประมวลผลธุรกรรม. ตอนนี้ว่าข้อมูลที่อยู่ในรูปแบบการบริโภคมวลออราเคิล Exalytics สามารถนำมาใช้ในการส่งมอบความมั่งคั่งของข้อมูลที่นักวิเคราะห์ธุรกิจ ออราเคิล Exalytic
Oracle เป็นผู้ผลิตรายแรกที่นำเสนอโซลูชั่นที่สมบูรณ์และครบวงจรเพื่อที่อยู่เต็มสเปกตรัมขององค์กรต้องการข้อมูลขนาดใหญ่ ออราเคิลกลยุทธ์ข้อมูลขนาดใหญ่เป็นศูนย์กลางในความคิดที่ว่าคุณสามารถขยายองค์กรของคุณในปัจจุบันสถาปัตยกรรมข้อมูลที่จะรวมข้อมูลขนาดใหญ่ ใหม่เทคโนโลยีข้อมูลขนาดใหญ่เช่น Hadoop และฐานข้อมูล Oracle NoSQL เรียกใช้ควบคู่ไปกับคลังข้อมูลของออราเคิลเพื่อส่งมอบคุณค่าทางธุรกิจและที่อยู่ที่ต้องการข้อมูลขนาดใหญ่ของคุณ.
รูปที่ 2
ของออราเคิลโซลูชั่นข้อมูลขนาดใหญ่ของออราเคิลข้อมูลขนาดใหญ่เครื่องใช้ไฟฟ้าอุปกรณ์
Oracle Big เครื่องใช้ข้อมูลเป็นระบบวิศวกรรมที่รวม ฮาร์ดแวร์ที่ดีที่สุดกับสแต็คซอฟต์แวร์ข้อมูลขนาดใหญ่ที่ครอบคลุมในการส่งมอบโซลูชั่นที่สมบูรณ์ง่ายต่อการปรับใช้สำหรับการซื้อและการจัดระเบียบข้อมูลขนาดใหญ่.
อุปกรณ์ Oracle Big เครื่องใช้ข้อมูลมาในการตั้งค่าชั้นวางเต็มไปด้วย 18 อาทิตย์เซิร์ฟเวอร์สำหรับความจุรวมของ 648TB เซิร์ฟเวอร์ในชั้นทุกคนมี 2 ซีพียูแต่ละคนมี 8 แกนรวม 288 แกนต่อแร็คเต็มรูปแบบ เซิร์ฟเวอร์แต่ละคนมีหน่วยความจำ 64GB1 รวมเป็น 1152GB ของหน่วยความจำต่อชั้นเต็มรูปแบบ.
1 อัพเกรดได้สูงสุดถึง 512GB
ต่อโหนดออราเคิลสีขาวข้อมูลกระดาษที่ยิ่งใหญ่สำหรับองค์กร
9
รูปที่ 3 ภาพรวมระดับสูงของซอฟต์แวร์บนข้อมูลขนาดใหญ่เครื่องใช้ออราเคิลข้อมูลขนาดใหญ่ . เครื่องใช้รวมถึงการรวมกันของซอฟต์แวร์โอเพนซอร์สและซอฟต์แวร์เฉพาะที่พัฒนาโดยออราเคิลไปยังที่อยู่ขององค์กรต้องการข้อมูลขนาดใหญ่ซอฟต์แวร์ข้อมูลอุปกรณ์Oracle Big เครื่องใช้รวมถึง: กระจายเต็มกระจาย Cloudera รวมทั้ง Apache Hadoop (CDH4) อุปกรณ์ Oracle Big เครื่องใช้ข้อมูล Plug-In สำหรับ จัดการองค์กรผู้จัดการCloudera ที่จะจัดการกับทุกแง่มุมของ Cloudera CDH กระจาย Oracle ของแพคเกจทางสถิติ R ออราเคิล NoSQL Database ชุมชน Edition2 และ Oracle Enterprise ระบบปฏิบัติการลินุกซ์และ Oracle Java VM 2 ของ Oracle NoSQL Database Enterprise Edition สามารถใช้ได้สำหรับ Oracle Big เครื่องใช้ข้อมูล เป็นองค์ประกอบที่ได้รับใบอนุญาตแยกออราเคิลสีขาวข้อมูลกระดาษที่ยิ่งใหญ่สำหรับองค์กร10 ของ Oracle NoSQL Database ฐานข้อมูลของ Oracle NoSQL เป็นกระจายการปรับขนาดได้อย่างฐานข้อมูลที่สำคัญที่มีมูลค่าอยู่บนพื้นฐานของ Oracle Berkeley DB มันให้วัตถุประสงค์ทั่วไประดับองค์กรจัดเก็บค่าคีย์เพิ่มโปรแกรมควบคุมอัจฉริยะด้านบนของการกระจาย Berkeley DB นี้คนขับรถอัจฉริยะติดตามโครงสร้างพื้นฐานการจัดเก็บเศษข้อมูลและรู้ว่าข้อมูลที่สามารถอยู่กับความล่าช้าที่ต่ำที่สุด แตกต่างจากโซลูชั่นการแข่งขัน, ฐานข้อมูลของ Oracle NoSQL เป็นเรื่องง่ายในการติดตั้งกำหนดค่าและจัดการสนับสนุนชุดในวงกว้างของปริมาณงานและมอบความน่าเชื่อถือระดับองค์กรได้รับการสนับสนุนจากการสนับสนุนของออราเคิลระดับองค์กร. รูปที่ 4 NoSQL สถาปัตยกรรมฐานข้อมูลกรณีที่ใช้หลักสำหรับOracle NoSQL Database มีการเก็บข้อมูล latency ต่ำและรวดเร็วสอบถามข้อมูลว่าโดยทั่วไปการค้นหาที่สำคัญ ฐานข้อมูลของ Oracle NoSQL มาพร้อมกับง่ายต่อการใช้ API Java และกรอบการบริหารจัดการ ผลิตภัณฑ์ที่สามารถใช้ได้ทั้งในรุ่นเปิดแหล่งชุมชนและในฉบับองค์กรราคาสำหรับศูนย์ข้อมูลขนาดใหญ่กระจาย รุ่นอดีตมีการติดตั้งเป็นส่วนหนึ่งของเครื่องใช้ข้อมูลขนาดใหญ่ซอฟต์แวร์ครบวงจร. อุปกรณ์ Oracle Big เชื่อมต่อข้อมูลในกรณีที่อุปกรณ์Oracle Big เครื่องใช้ข้อมูลทำให้มันง่ายสำหรับองค์กรที่จะได้รับและจัดระเบียบชนิดใหม่ของข้อมูลอุปกรณ์ Oracle Big เชื่อมต่อข้อมูลรวมไว้แน่นสภาพแวดล้อมข้อมูลขนาดใหญ่กับ Oracle Exadata และ Oracle Database เพื่อให้คุณสามารถวิเคราะห์ข้อมูลทั้งหมดของคุณพร้อมกับประสิทธิภาพการทำงานที่มาก พยากรณ์บิ๊กเชื่อมต่อข้อมูลประกอบด้วยสี่องค์ประกอบของ Oracle Loader สำหรับ Hadoop ออราเคิล Loader สำหรับ Hadoop (OLH) ช่วยให้ผู้ใช้สามารถใช้การประมวลผล Hadoop MapReduce เพื่อสร้างชุดข้อมูลที่ดีที่สุดสำหรับการโหลดและการวิเคราะห์ที่มีประสิทธิภาพใน Oracle Database 11g ซึ่งแตกต่างจากรถตัก Hadoop อื่น ๆ ที่จะสร้างรูปแบบภายในของออราเคิลในการโหลดข้อมูลได้เร็วขึ้นและใช้ทรัพยากรระบบฐานข้อมูลน้อย OLH จะถูกเพิ่มเป็นขั้นตอนสุดท้ายในการแปลงเป็น MapReduce แยกออราเคิลสีขาวข้อมูลกระดาษที่ยิ่งใหญ่สำหรับองค์กร11 แผนที่ - พาร์ทิชัน - ลดขั้นตอน ขั้นตอนสุดท้ายนี้จะใช้ซีพียูในกลุ่ม Hadoop เพื่อจัดรูปแบบข้อมูลในรูปแบบฐานข้อมูลภายในของออราเคิลเพื่อให้สามารถใช้งาน CPU ลดลงและอัตราข้อมูลที่สูงขึ้นเข้าไปในร่างกายบนแพลตฟอร์มฐานข้อมูลของออราเคิล เมื่อโหลดข้อมูลที่สามารถใช้ได้อย่างถาวรในฐานข้อมูลการให้การเข้าถึงอย่างรวดเร็วข้อมูลนี้สำหรับผู้ใช้ฐานข้อมูลทั่วไปใช้ประโยชน์จาก SQL หรือเครื่องมือทางธุรกิจ. Oracle SQL เชื่อมต่อสำหรับ Hadoop แจกจ่าย File System Oracle SQL เชื่อมต่อสำหรับ Hadoop แจกจ่าย File System (HDFS) เป็น การเชื่อมต่อความเร็วสูงสำหรับการเข้าถึงข้อมูลเกี่ยวกับ HDFS โดยตรงจาก Oracle Database Oracle SQL เชื่อมต่อสำหรับ HDFS ช่วยให้ผู้ใช้มีความยืดหยุ่นในการสอบถามข้อมูลจาก HDFS ในเวลาใดก็ได้ตามต้องการโดยการประยุกต์ใช้ของพวกเขา. มันช่วยให้การสร้างตารางภายนอกใน Oracle Database ที่ช่วยให้การเข้าถึง SQL โดยตรงกับข้อมูลที่เก็บไว้ใน HDFS ข้อมูลที่เก็บไว้ใน HDFS จากนั้นจะสามารถสอบถามผ่านทาง SQL ร่วมกับข้อมูลที่เก็บไว้ในฐานข้อมูล Oracle หรือโหลดลงในฐานข้อมูลของออราเคิล การเข้าถึงข้อมูลเกี่ยวกับ HDFS ที่เหมาะสำหรับการเคลื่อนไหวข้อมูลที่รวดเร็วและ parallelized กับสมดุลภาระอัตโนมัติ ข้อมูลเกี่ยวกับ HDFS สามารถอยู่ในไฟล์ที่คั่นหรือไฟล์ปั๊มข้อมูล Oracle สร้างขึ้นโดยใช้ Oracle Loader สำหรับ Hadoop. Oracle Data Integrator ประยุกต์ใช้อะแดปเตอร์สำหรับ Hadoop Oracle Data Integrator ประยุกต์ใช้อะแดปเตอร์สำหรับ Hadoop ช่วยลดความยุ่งยากการรวมข้อมูลจาก Hadoop และฐานข้อมูลของออราเคิลผ่านออราเคิล Integrator ข้อมูลเรื่องง่ายที่จะ อินเตอร์เฟซที่ใช้งาน เมื่อข้อมูลที่สามารถเข้าถึงได้ในฐานข้อมูลผู้ใช้สามารถใช้ SQL และ Oracle Enterprise Edition BI ในการเข้าถึงข้อมูล. รัฐวิสาหกิจที่มีอยู่แล้วโดยใช้วิธีการแก้ปัญหา Hadoop และไม่จำเป็นต้องมีการเสนอขายแบบบูรณาการเช่น Oracle Big เครื่องใช้ข้อมูลสามารถบูรณาการข้อมูลจาก HDFS ใช้เชื่อมต่อข้อมูลขนาดใหญ่เป็นโซลูชั่นซอฟต์แวร์แบบสแตนด์อะโลน. ออราเคิล R เชื่อมต่อสำหรับ Hadoop ออราเคิล R เชื่อมต่อสำหรับ Hadoop เป็นแพคเกจ R ที่ให้การเข้าถึงโปร่งใสให้กับ Hadoop และข้อมูลที่เก็บไว้ใน HDFS. R เชื่อมต่อสำหรับ Hadoop ให้ผู้ใช้เปิดโล่ง แหล่งที่มาของสภาพแวดล้อมทางสถิติ R กับความสามารถในการวิเคราะห์ข้อมูลที่เก็บไว้ใน HDFS และ scalably ทำงานรุ่น R กับปริมาณข้อมูลขนาดใหญ่ใช้ประโยชน์จากการประมวลผล MapReduce - โดยไม่ต้องมีผู้ใช้ R เพื่อเรียนรู้อีก API หรือภาษา ผู้ใช้สามารถใช้ประโยชน์มากกว่า 3500 แพคเกจแหล่ง R เปิดในการวิเคราะห์ข้อมูลที่เก็บไว้ใน HDFS ในขณะที่ผู้บริหารไม่จำเป็นต้องเรียนรู้การวิจัยเพื่อกำหนดตารางรุ่น R MapReduce ในสภาพแวดล้อมการผลิต. R เชื่อมต่อสำหรับ Hadoop สามารถเลือกที่จะใช้ร่วมกับตัวเลือกของออราเคิลขั้นสูง Analytics สำหรับ Oracle Database พยากรณ์ขั้นสูง Analytics ตัวเลือกที่ช่วยให้ผู้ใช้ R เพื่อโปร่งใสทำงานกับข้อมูลถิ่นที่อยู่ในฐานข้อมูลได้โดยไม่ต้องเรียนรู้ SQL หรือแนวคิดฐานข้อมูล แต่มีการคำนวณ R การดำเนินการโดยตรงในฐานข้อมูล. ออราเคิลสีขาวข้อมูลกระดาษที่ยิ่งใหญ่สำหรับองค์กร12 Analytics ในฐานข้อมูลเมื่อมีข้อมูลรับการโหลดจาก Oracle Big เครื่องใช้ข้อมูลลงในฐานข้อมูล Oracle หรือ Oracle Exadata ผู้ใช้สามารถใช้หนึ่งต่อไปนี้ง่ายต่อการใช้เครื่องมือสำหรับการในฐานข้อมูลการวิเคราะห์ขั้นสูง: ออราเคิล R องค์กร - รุ่น Oracle ของที่ใช้กันอย่างแพร่หลายในโครงการวิจัยทางสถิติ สภาพแวดล้อมที่ช่วยให้สถิติการใช้ R ในชุดข้อมูลขนาดใหญ่มากโดยไม่ต้องแก้ไขใด ๆ ที่ประสบการณ์ของผู้ใช้ ตัวอย่างของการใช้งานรวมถึง R ทำนายความล่าช้าของสายการบินที่สนามบินโดยเฉพาะอย่างยิ่งและการส่งของการวิเคราะห์การทดลองทางคลินิกและผล. ข้อมูลในฐานข้อมูลเหมืองแร่ - ความสามารถเพื่อสร้างแบบจำลองที่ซับซ้อนและปรับใช้เหล่านี้บนปริมาณข้อมูลขนาดใหญ่มากในการผลักดันการวิเคราะห์การทำนาย ผู้ใช้สามารถใช้ประโยชน์จากผลของรูปแบบการพยากรณ์เหล่านี้ในเครื่องมือ BI ของพวกเขาโดยไม่จำเป็นต้องทราบวิธีการสร้างแบบจำลองที่ ตัวอย่างเช่นรูปแบบการถดถอยสามารถนำมาใช้ในการทำนายอายุของลูกค้าขึ้นอยู่กับพฤติกรรมการซื้อและข้อมูลประชากร. ข้อความในฐานข้อมูลเหมืองแร่ - ความสามารถในการทำเหมืองข้อความจากบล็อกไมโครระบบ CRM สาขาคิดเห็นและเว็บไซต์ทบทวนการรวมข้อความของออราเคิลและ Oracle Data Mining . ตัวอย่างของการทำเหมืองข้อความคือวิเคราะห์ความเชื่อมั่นตามความคิดเห็น วิเคราะห์ความเชื่อมั่นพยายามที่จะแสดงให้เห็นว่าลูกค้ารู้สึกเกี่ยวกับบาง บริษัท ผลิตภัณฑ์หรือกิจกรรม. ในฐานข้อมูลการวิเคราะห์กราฟ - ความสามารถในการสร้างกราฟและการเชื่อมต่อระหว่างจุดข้อมูลต่างๆและชุดข้อมูล การวิเคราะห์กราฟสร้างตัวอย่างเช่นเครือข่ายของความสัมพันธ์ของการประเมินมูลค่าของวงกลมของลูกค้าของเพื่อนที่ เมื่อมองไปที่มูลค่าของลูกค้าลูกค้าปั่นจะขึ้นอยู่กับมูลค่าของเครือข่ายของเขามากกว่าเพียงค่าของลูกค้า. ในฐานข้อมูลเชิงพื้นที่ - ความสามารถในการเพิ่มมิติเชิงพื้นที่เพื่อข้อมูลและพล็อตแสดงบนแผนที่ ความสามารถนี้จะช่วยให้ผู้ใช้ที่จะเข้าใจความสัมพันธ์เชิงพื้นที่และแนวโน้มมีประสิทธิภาพมากขึ้น ตัวอย่างเช่นข้อมูลเชิงพื้นที่สามารถเห็นภาพเครือข่ายของผู้คนและใกล้ชิดทางภูมิศาสตร์ของพวกเขา ลูกค้าที่อยู่ในบริเวณใกล้เคียงได้อย่างง่ายดายสามารถมีอิทธิพลต่อพฤติกรรมการซื้อของแต่ละคนมีโอกาสที่จะพลาดได้ง่ายถ้าสร้างภาพเชิงพื้นที่ที่เหลืออยู่ออก. ในฐานข้อมูล MapReduce - ความสามารถในการเขียนตรรกะขั้นตอนและต่อเนื่องการใช้ประโยชน์จาก Oracle Database ดำเนินการคู่ขนาน ในฐานข้อมูลช่วยให้นักวิทยาศาสตร์ MapReduce ข้อมูลเพื่อสร้างการปฏิบัติที่มีประสิทธิภาพสูงกับตรรกะที่ซับซ้อน MapReduce ในฐานข้อมูลสามารถสัมผัสผ่าน SQL ตัวอย่างของการใช้ประโยชน์จาก MapReduce ในฐานข้อมูลของเว็บบล็อก sessionization หรือองค์กรของ Call ประวัติรายละเอียด (CDRs). ทุกหนึ่งในองค์ประกอบในการวิเคราะห์ฐานข้อมูล Oracle เป็นที่มีคุณค่า รวมองค์ประกอบเหล่านี้สร้างมูลค่ามากยิ่งขึ้นให้กับธุรกิจ ใช้ประโยชน์จาก SQL หรือเครื่องมือ BI ที่จะเปิดเผยผลการวิเคราะห์เหล่านี้ให้กับผู้ใช้ให้องค์กรขอบกว่าคนอื่นที่ไม่ได้ใช้ประโยชน์จากศักยภาพของการวิเคราะห์ในฐานข้อมูลของออราเคิล. ออราเคิลกระดาษสีขาว-ข้อมูลขนาดใหญ่สำหรับองค์กร13 การเชื่อมต่อระหว่างอุปกรณ์ Oracle Big เครื่องใช้ข้อมูลของ Oracle Exadata และมีผ่าน InfiniBand ช่วยให้การถ่ายโอนข้อมูลความเร็วสูงสำหรับชุดหรือปริมาณงานแบบสอบถาม ออราเคิล Exadata ให้ประสิทธิภาพการทำงานที่โดดเด่นในการเป็นเจ้าภาพคลังข้อมูลและฐานข้อมูลการประมวลผลธุรกรรม. ตอนนี้ว่าข้อมูลที่อยู่ในรูปแบบการบริโภคมวลออราเคิล Exalytics สามารถนำมาใช้ในการส่งมอบความมั่งคั่งของข้อมูลที่นักวิเคราะห์ธุรกิจ ออราเคิล Exalytic
การแปล กรุณารอสักครู่..
Oracle ข้อมูล Oracle โซลูชั่นใหญ่
เป็นผู้ผลิตรายแรกที่จะเสนอที่สมบูรณ์และโซลูชั่นครบวงจรเพื่อที่อยู่เต็มสเปกตรัมขององค์กรใหญ่ข้อมูลความต้องการ Oracle ข้อมูลกลยุทธ์ใหญ่เป็นศูนย์กลางในความคิดที่คุณสามารถขยายสถาปัตยกรรมข้อมูล Enterprise ปัจจุบันของคุณเพื่อรวมข้อมูลใหญ่ ข้อมูลเทคโนโลยีใหม่ที่ใหญ่ เช่น nosql Hadoop และฐานข้อมูล Oracle ,ใช้ร่วมกับข้อมูล Oracle Warehouse เพื่อส่งมอบคุณค่าทางธุรกิจและที่อยู่ความต้องการของคุณใหญ่ข้อมูล
รูปที่ 2
ข้อมูล Oracle Oracle โซลูชั่นใหญ่ใหญ่ใหญ่เครื่องใช้ไฟฟ้าเครื่องใช้ไฟฟ้า
ข้อมูล Oracle ข้อมูลเป็นวิศวกรรมระบบที่ผสมผสานให้เหมาะกับฮาร์ดแวร์ซอฟต์แวร์ข้อมูลกองใหญ่ที่ครอบคลุมเพื่อให้สมบูรณ์ง่ายต่อการใช้โซลูชั่นสำหรับการรับและการจัดระเบียบข้อมูล
ใหญ่ .ข้อมูล Oracle ใหญ่เครื่องใช้ไฟฟ้ามาในการกำหนดค่าแร็คเต็ม 18 เซิร์ฟเวอร์ Sun สำหรับความจุรวมของ 648tb . ทุกเซิร์ฟเวอร์ในแรคมี 2 ซีพียู 8 คอร์สำหรับแต่ละรวม 288 แกนต่อเต็มชั้นวาง แต่ละเซิร์ฟเวอร์มีหน่วยความจำ 64gb1 สำหรับทั้งหมดของ 1152gb ความทรงจำต่อเต็มชั้น .
1 เกรดสูงสุดถึง 512gb ต่อโหนด
Oracle สีขาวกระดาษใหญ่ข้อมูลสำหรับองค์กร
9
รูปที่ 3 ระดับภาพรวมของซอฟต์แวร์บนใหญ่ข้อมูล Oracle ข้อมูลอุปกรณ์เครื่องใช้ไฟฟ้า
ใหญ่รวมถึงการรวมกันของซอฟต์แวร์โอเพนซอร์สและซอฟต์แวร์ที่พัฒนาขึ้นโดยเฉพาะสำหรับองค์กรใหญ่ข้อมูลไปยังที่อยู่ความต้องการ
Oracle ใหญ่เครื่องใช้ไฟฟ้าข้อมูลซอฟต์แวร์รวมถึง :
เต็มการกระจายของการกระจาย cloudera รวมทั้ง Apache Hadoop ( cdh4 )
Oracle ข้อมูลสำหรับองค์กรใหญ่ เครื่องใช้ไฟฟ้า เสียบผู้จัดการ
cloudera ผู้จัดการในการจัดการทุกด้านของ cloudera CDH
Oracle การกระจายของแพคเกจสถิติ R
Oracle nosql ฐานข้อมูลชุมชน edition2
และ Oracle Enterprise Linux ระบบปฏิบัติการและ Oracle Java VM
2 nosql ฐานข้อมูล Oracle Enterprise Edition สามารถใช้ได้สำหรับใหญ่อุปกรณ์ข้อมูลเป็นใบอนุญาตแยกองค์ประกอบ
Oracle สีขาวกระดาษใหญ่ข้อมูลสำหรับองค์กร 10
nosql ฐานข้อมูล Oracle Oracle nosql ฐานข้อมูลเป็นฐานข้อมูลแบบกระจาย ขอปรับขนาดตามค่าคีย์ Oracle Berkeley DB . มันให้วัตถุประสงค์ทั่วไปองค์กรชั้นเก็บเพิ่มค่าคีย์ไดรเวอร์ฉลาดด้านบนของ Berkeley DB แบบกระจาย ไดรเวอร์อัจฉริยะนี้ติดตามต้นแบบกระเป๋าแบบ , เศษของข้อมูลและรู้ที่ข้อมูลสามารถถูกวางไว้กับความล่าช้าน้อยที่สุด ซึ่งแตกต่างจากโซลูชั่นที่แข่งขัน nosql ฐานข้อมูล Oracle ง่ายต่อการติดตั้งและกำหนดค่าและจัดการ การสนับสนุนชุดกว้างของเวิร์กโหลดและให้องค์กรระดับความน่าเชื่อถือได้รับการสนับสนุนโดยการสนับสนุนของ Oracle ระดับองค์กร nosql
รูปที่ 4 สถาปัตยกรรมฐานข้อมูลกรณีใช้หลักสำหรับฐานข้อมูล Oracle nosql ต่ำจับข้อมูลศักยภาพและรวดเร็วสอบถามข้อมูล โดยทั่วไป โดยคีย์การค้นหา ฐานข้อมูล Oracle nosql มาพร้อมกับง่ายที่จะใช้ Java API และการจัดการ ดังนี้ผลิตภัณฑ์ที่ใช้ได้ทั้งในการเปิดแหล่งชุมชน Edition ในราคาองค์กร Edition สำหรับขนาดใหญ่ข้อมูลแบบกระจายศูนย์ รุ่นเดิม ติดตั้งเป็นส่วนหนึ่งของใหญ่เครื่องใช้ไฟฟ้าข้อมูลแบบบูรณาการซอฟต์แวร์ Oracle การเชื่อมต่อข้อมูล
ใหญ่ที่ Oracle ข้อมูลใหญ่ เครื่องใช้ไฟฟ้า ทำให้มันง่ายสำหรับองค์กรที่จะได้รับและจัดประเภทของข้อมูลเชื่อมต่อข้อมูล Oracle ใหญ่แน่นรวมใหญ่ข้อมูล สิ่งแวดล้อมกับเครื่องมือในการวิเคราะห์ Oracle และฐานข้อมูล Oracle , เพื่อให้คุณสามารถวิเคราะห์ทั้งหมดของข้อมูลด้วยกันกับการแสดงมาก หลังใหญ่ข้อมูลการเชื่อมต่อประกอบด้วยสี่องค์ประกอบ : Oracle สำหรับ Hadoop
โหลดออราเคิล Loader สำหรับ Hadoop ( olh ) ช่วยให้ผู้ใช้เพื่อใช้ประมวลผล mapreduce Hadoop เพื่อสร้างชุดข้อมูลที่มีประสิทธิภาพเหมาะสำหรับโหลดและการวิเคราะห์ในฐานข้อมูล Oracle 11g . ซึ่งแตกต่างจากอื่น ๆตัก Hadoop มันสร้างรูปแบบภายใน Oracle เพื่อโหลดข้อมูลได้เร็วขึ้น และใช้ทรัพยากรระบบน้อยลง olh เพิ่มเป็นขั้นตอนสุดท้ายในการแปลงเป็น mapreduce แยก
Oracle สีขาวกระดาษใหญ่ข้อมูลสำหรับองค์กร
11 แผนที่พาร์ทิชัน––ลดขั้นตอน ขั้นตอนสุดท้าย ใช้ซีพียูใน Hadoop คลัสเตอร์เพื่อจัดรูปแบบข้อมูลใน Oracle เป็นฐานข้อมูลภายในรูปแบบ ช่วยให้ลดการใช้ CPU และอัตราข้อมูลที่สูงขึ้นกินบนฐานข้อมูล Oracle แพลตฟอร์ม เมื่อโหลด
เป็นผู้ผลิตรายแรกที่จะเสนอที่สมบูรณ์และโซลูชั่นครบวงจรเพื่อที่อยู่เต็มสเปกตรัมขององค์กรใหญ่ข้อมูลความต้องการ Oracle ข้อมูลกลยุทธ์ใหญ่เป็นศูนย์กลางในความคิดที่คุณสามารถขยายสถาปัตยกรรมข้อมูล Enterprise ปัจจุบันของคุณเพื่อรวมข้อมูลใหญ่ ข้อมูลเทคโนโลยีใหม่ที่ใหญ่ เช่น nosql Hadoop และฐานข้อมูล Oracle ,ใช้ร่วมกับข้อมูล Oracle Warehouse เพื่อส่งมอบคุณค่าทางธุรกิจและที่อยู่ความต้องการของคุณใหญ่ข้อมูล
รูปที่ 2
ข้อมูล Oracle Oracle โซลูชั่นใหญ่ใหญ่ใหญ่เครื่องใช้ไฟฟ้าเครื่องใช้ไฟฟ้า
ข้อมูล Oracle ข้อมูลเป็นวิศวกรรมระบบที่ผสมผสานให้เหมาะกับฮาร์ดแวร์ซอฟต์แวร์ข้อมูลกองใหญ่ที่ครอบคลุมเพื่อให้สมบูรณ์ง่ายต่อการใช้โซลูชั่นสำหรับการรับและการจัดระเบียบข้อมูล
ใหญ่ .ข้อมูล Oracle ใหญ่เครื่องใช้ไฟฟ้ามาในการกำหนดค่าแร็คเต็ม 18 เซิร์ฟเวอร์ Sun สำหรับความจุรวมของ 648tb . ทุกเซิร์ฟเวอร์ในแรคมี 2 ซีพียู 8 คอร์สำหรับแต่ละรวม 288 แกนต่อเต็มชั้นวาง แต่ละเซิร์ฟเวอร์มีหน่วยความจำ 64gb1 สำหรับทั้งหมดของ 1152gb ความทรงจำต่อเต็มชั้น .
1 เกรดสูงสุดถึง 512gb ต่อโหนด
Oracle สีขาวกระดาษใหญ่ข้อมูลสำหรับองค์กร
9
รูปที่ 3 ระดับภาพรวมของซอฟต์แวร์บนใหญ่ข้อมูล Oracle ข้อมูลอุปกรณ์เครื่องใช้ไฟฟ้า
ใหญ่รวมถึงการรวมกันของซอฟต์แวร์โอเพนซอร์สและซอฟต์แวร์ที่พัฒนาขึ้นโดยเฉพาะสำหรับองค์กรใหญ่ข้อมูลไปยังที่อยู่ความต้องการ
Oracle ใหญ่เครื่องใช้ไฟฟ้าข้อมูลซอฟต์แวร์รวมถึง :
เต็มการกระจายของการกระจาย cloudera รวมทั้ง Apache Hadoop ( cdh4 )
Oracle ข้อมูลสำหรับองค์กรใหญ่ เครื่องใช้ไฟฟ้า เสียบผู้จัดการ
cloudera ผู้จัดการในการจัดการทุกด้านของ cloudera CDH
Oracle การกระจายของแพคเกจสถิติ R
Oracle nosql ฐานข้อมูลชุมชน edition2
และ Oracle Enterprise Linux ระบบปฏิบัติการและ Oracle Java VM
2 nosql ฐานข้อมูล Oracle Enterprise Edition สามารถใช้ได้สำหรับใหญ่อุปกรณ์ข้อมูลเป็นใบอนุญาตแยกองค์ประกอบ
Oracle สีขาวกระดาษใหญ่ข้อมูลสำหรับองค์กร 10
nosql ฐานข้อมูล Oracle Oracle nosql ฐานข้อมูลเป็นฐานข้อมูลแบบกระจาย ขอปรับขนาดตามค่าคีย์ Oracle Berkeley DB . มันให้วัตถุประสงค์ทั่วไปองค์กรชั้นเก็บเพิ่มค่าคีย์ไดรเวอร์ฉลาดด้านบนของ Berkeley DB แบบกระจาย ไดรเวอร์อัจฉริยะนี้ติดตามต้นแบบกระเป๋าแบบ , เศษของข้อมูลและรู้ที่ข้อมูลสามารถถูกวางไว้กับความล่าช้าน้อยที่สุด ซึ่งแตกต่างจากโซลูชั่นที่แข่งขัน nosql ฐานข้อมูล Oracle ง่ายต่อการติดตั้งและกำหนดค่าและจัดการ การสนับสนุนชุดกว้างของเวิร์กโหลดและให้องค์กรระดับความน่าเชื่อถือได้รับการสนับสนุนโดยการสนับสนุนของ Oracle ระดับองค์กร nosql
รูปที่ 4 สถาปัตยกรรมฐานข้อมูลกรณีใช้หลักสำหรับฐานข้อมูล Oracle nosql ต่ำจับข้อมูลศักยภาพและรวดเร็วสอบถามข้อมูล โดยทั่วไป โดยคีย์การค้นหา ฐานข้อมูล Oracle nosql มาพร้อมกับง่ายที่จะใช้ Java API และการจัดการ ดังนี้ผลิตภัณฑ์ที่ใช้ได้ทั้งในการเปิดแหล่งชุมชน Edition ในราคาองค์กร Edition สำหรับขนาดใหญ่ข้อมูลแบบกระจายศูนย์ รุ่นเดิม ติดตั้งเป็นส่วนหนึ่งของใหญ่เครื่องใช้ไฟฟ้าข้อมูลแบบบูรณาการซอฟต์แวร์ Oracle การเชื่อมต่อข้อมูล
ใหญ่ที่ Oracle ข้อมูลใหญ่ เครื่องใช้ไฟฟ้า ทำให้มันง่ายสำหรับองค์กรที่จะได้รับและจัดประเภทของข้อมูลเชื่อมต่อข้อมูล Oracle ใหญ่แน่นรวมใหญ่ข้อมูล สิ่งแวดล้อมกับเครื่องมือในการวิเคราะห์ Oracle และฐานข้อมูล Oracle , เพื่อให้คุณสามารถวิเคราะห์ทั้งหมดของข้อมูลด้วยกันกับการแสดงมาก หลังใหญ่ข้อมูลการเชื่อมต่อประกอบด้วยสี่องค์ประกอบ : Oracle สำหรับ Hadoop
โหลดออราเคิล Loader สำหรับ Hadoop ( olh ) ช่วยให้ผู้ใช้เพื่อใช้ประมวลผล mapreduce Hadoop เพื่อสร้างชุดข้อมูลที่มีประสิทธิภาพเหมาะสำหรับโหลดและการวิเคราะห์ในฐานข้อมูล Oracle 11g . ซึ่งแตกต่างจากอื่น ๆตัก Hadoop มันสร้างรูปแบบภายใน Oracle เพื่อโหลดข้อมูลได้เร็วขึ้น และใช้ทรัพยากรระบบน้อยลง olh เพิ่มเป็นขั้นตอนสุดท้ายในการแปลงเป็น mapreduce แยก
Oracle สีขาวกระดาษใหญ่ข้อมูลสำหรับองค์กร
11 แผนที่พาร์ทิชัน––ลดขั้นตอน ขั้นตอนสุดท้าย ใช้ซีพียูใน Hadoop คลัสเตอร์เพื่อจัดรูปแบบข้อมูลใน Oracle เป็นฐานข้อมูลภายในรูปแบบ ช่วยให้ลดการใช้ CPU และอัตราข้อมูลที่สูงขึ้นกินบนฐานข้อมูล Oracle แพลตฟอร์ม เมื่อโหลด
การแปล กรุณารอสักครู่..
ภาษาอื่น ๆ
การสนับสนุนเครื่องมือแปลภาษา: กรีก, กันนาดา, กาลิเชียน, คลิงออน, คอร์สิกา, คาซัค, คาตาลัน, คินยารวันดา, คีร์กิซ, คุชราต, จอร์เจีย, จีน, จีนดั้งเดิม, ชวา, ชิเชวา, ซามัว, ซีบัวโน, ซุนดา, ซูลู, ญี่ปุ่น, ดัตช์, ตรวจหาภาษา, ตุรกี, ทมิฬ, ทาจิก, ทาทาร์, นอร์เวย์, บอสเนีย, บัลแกเรีย, บาสก์, ปัญจาป, ฝรั่งเศส, พาชตู, ฟริเชียน, ฟินแลนด์, ฟิลิปปินส์, ภาษาอินโดนีเซี, มองโกเลีย, มัลทีส, มาซีโดเนีย, มาราฐี, มาลากาซี, มาลายาลัม, มาเลย์, ม้ง, ยิดดิช, ยูเครน, รัสเซีย, ละติน, ลักเซมเบิร์ก, ลัตเวีย, ลาว, ลิทัวเนีย, สวาฮิลี, สวีเดน, สิงหล, สินธี, สเปน, สโลวัก, สโลวีเนีย, อังกฤษ, อัมฮาริก, อาร์เซอร์ไบจัน, อาร์เมเนีย, อาหรับ, อิกโบ, อิตาลี, อุยกูร์, อุสเบกิสถาน, อูรดู, ฮังการี, ฮัวซา, ฮาวาย, ฮินดี, ฮีบรู, เกลิกสกอต, เกาหลี, เขมร, เคิร์ด, เช็ก, เซอร์เบียน, เซโซโท, เดนมาร์ก, เตลูกู, เติร์กเมน, เนปาล, เบงกอล, เบลารุส, เปอร์เซีย, เมารี, เมียนมา (พม่า), เยอรมัน, เวลส์, เวียดนาม, เอสเปอแรนโต, เอสโทเนีย, เฮติครีโอล, แอฟริกา, แอลเบเนีย, โคซา, โครเอเชีย, โชนา, โซมาลี, โปรตุเกส, โปแลนด์, โยรูบา, โรมาเนีย, โอเดีย (โอริยา), ไทย, ไอซ์แลนด์, ไอร์แลนด์, การแปลภาษา.
- จำนวนมอเตอร์ไซค์ที่มากขึ้น จึงทำให้เกิดอ
- The proper mix proportion for manufactur
- วิทยาศาสตร์เป็นพื้นฐานที่สำคัญอย่างยิ่งต
- Simple carbohydrates are sugars that ent
- การอ่านหนังสือทำให้เครียด
- 税票
- The proper mix proportion for manufactur
- ใบปาล์ม
- stir
- Collection Order
- During the period from 1909 – 1920, scie
- วินนี่ เดอะ พูห์ หมีอ้วนสีเหลือง ซึ่งเป็
- Not me.
- ตลาด เพราะ อยู่ใกล้บ้าน มีของให้เลือกซื้
- ภาษาศาตร์การศึกษานำไปใช้เป็นจิตวิทยาศาตร
- Undergoes
- ฉันเกิดอุบัติเหตุไม่บ่อยส่วนใหญ่จะเป็นอุ
- On page 1-3 used the ULB-10841 LBX bolla
- ADVANTAGES• Personal relationships withc
- ใช้เวลาประมาณ 2 ชั่วโมง
- After checked the result that have found
- เหตุที่ทำให้ฉันได้มานอนอยู่โรงบาล เนื่อง
- ดีขึ้น
- When a Sovereign or the Chief of a State
