Большие данные. Аналитические базы данных и хранилища: Greenplum

Статья представляет собой продолжение исследований Больших Данных и инструментария, трансформируемого в новое поколение технологий и архитектур платформ баз данных и хранилищ для интеллектуального вывода. Рассмотрен ряд прогрессивных разработок известных в мире ИТ-компаний, в частности Greenplum DB....

Full description

Saved in:
Bibliographic Details
Published in:Управляющие системы и машины
Date:2019
Main Author: Урсатьев, А.А.
Format: Article
Language:Russian
Published: Міжнародний науково-навчальний центр інформаційних технологій і систем НАН та МОН України 2019
Subjects:
Online Access:https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/161586
Tags: Add Tag
No Tags, Be the first to tag this record!
Journal Title:Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Cite this:Большие данные. Аналитические базы данных и хранилища: Greenplum / А.А. Урсатьев // Управляющие системы и машины. — 2019. — № 2. — С. 40-69. — Бібліогр.: 70 назв. — рос.

Institution

Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Description
Summary:Статья представляет собой продолжение исследований Больших Данных и инструментария, трансформируемого в новое поколение технологий и архитектур платформ баз данных и хранилищ для интеллектуального вывода. Рассмотрен ряд прогрессивных разработок известных в мире ИТ-компаний, в частности Greenplum DB. Мета. Розглянути та оцінити ефективність застосування інфраструктурних рішень нових розробок в дослідженнях Великих Даних для виявлення нових знань, неявних зв'язків і поглибленого розуміння, проникнення в суть явищ і процесів. Методи. Інформаційно-аналітичні методи і технології обробки даних, методи оцінки та прогнозування даних, з урахуванням розвитку найважливіших галузей інформатики та інформаційних технологій. Результати. Greenplum, так само як Netezza і Teradata, створив свій комплекс Data Computing Appliance, пізніше – аналітичну БД Pivotal Greenplum Database корпоративного класу з потужною і швидкою аналітикою для великих обсягів даних під торговою маркою Pivotal. Purpose. The purpose is to consider and evaluate the application effectiveness of the infrastructure solutions for new developments in the Big Data study, to identify new knowledge, the implicit connections and indepth understanding, insight into phenomena and processes. Methods. The informational and analytical methods and technologies for data processing, the methods for data assessment and forecasting, taking into account the development of the most important areas of the informatics and information technology. Results. Greenplum, as well as Netezza and Teradata, created its Data Computing Appliance (DCA) complex, and later, an analytical Pivotal database Greenplum Database of corporate class with powerful and fast analytics for large data volumes under the Pivotal trademark.
ISSN:0130-5395