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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.
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文献信息
篇名 架构大数据:挑战、现状与展望
来源期刊 计算机学报 学科 工学
关键词 大数据 大规模可扩展 MapReduce 并行数据库 深度分析
年,卷(期) 2011,(10) 所属期刊栏目 海量数据管理架构和处理算法
研究方向 页码范围 1741-1752
页数 分类号 TP311
字数 12493字 语种 中文
DOI 10.3724/SP.J.1016.2011.01741
五维指标
传播情况
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2020(219)
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研究主题发展历程
节点文献
大数据
大规模可扩展
MapReduce
并行数据库
深度分析
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机学报
月刊
0254-4164
11-1826/TP
大16开
中国科学院计算技术研究所(北京2704信箱)
2-833
1978
chi
出版文献量(篇)
5154
总下载数(次)
49
总被引数(次)
187004
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
论文1v1指导