"I big data sono il luogo in cui sono necessari strumenti di calcolo parallelo per gestire i dati", e osserva, "Questo rappresenta un cambiamento distinto e chiaramente definito nell'informatica utilizzata, attraverso teorie di programmazione parallela e perdite di alcune delle garanzie e capacit\u00e0 apportate da Codd's modello relazionale\u201d.<\/em><\/strong><\/p>- Paragrafi tratti da Wikipedia<\/cite><\/blockquote><\/figure>\n\n\n\nLe caratteristiche principali dei database di dati estesi includono:<\/p>\n\n\n\n
Enorme capacit\u00e0 di archiviazione (petabyte) e capacit\u00e0 di scalare facilmente.<\/li> Nessuno schema fisso o schema minimo per massimizzare la flessibilit\u00e0. Gli schemi di dati si evolvono man mano che i dati vengono archiviati.<\/li> Ottimizzato per l'analisi delle relazioni e l'acquisizione di informazioni da set di dati di grandi dimensioni.<\/li> Spesso basato su soluzioni di database NoSQL open source come Cassandra, MongoDB, Hadoop\/HDFS, ecc.<\/li> Consenti l'archiviazione e il recupero rapidi e affidabili di Big Data su vasta scala per casi d'uso come:AdTech e Martech: Memorizza i dati sulle prestazioni di annunci e campagne<\/li> Sicurezza informatica: registri, avvisi e dati macchina per l'analisi<\/li> IoT: aggrega i dati da dispositivi, sensori, sistemi e apparecchiature connessi<\/li> Social media: post, commenti, Mi piace, condivisioni e altri dati sui social network<\/li> Consegna\/Trasporto: tiene traccia di percorsi, ETA, consumo di carburante, logistica e altro ancora<\/li> Media\/Intrattenimento: vaste librerie di contenuti, visualizzazioni, commenti, raccomandazioni<\/li> Vendita al dettaglio\/e-commerce: transazioni, cataloghi, prezzi, inventario, clienti su larga scala<\/li><\/ul><\/li><\/ul>\n\n\n\nCosa fanno i database di Big Data?<\/h3>\n\n\n\n Big data I database NoSQL archiviano enormi volumi di dati per supportare analisi e approfondimenti impegnativi su vasta scala. Sono spesso utilizzati in settori e casi d'uso come:<\/p>\n\n\n\n
Vendita al dettaglio<\/strong><\/p>\n\n\n\nCatalogo dei prodotti:<\/strong> Dati di prodotto veloci e reattivi per mantenere i clienti coinvolti con uno schema adattabile.<\/li>Cliente 360:<\/strong> Arricchisci i profili dei clienti con dati contestuali, comportamentali e basati sugli eventi.<\/li>Carrello della spesa:<\/strong> Riduci l'abbandono con carrelli persistenti su tutti i canali\/dispositivi, monitorando i modelli di acquisto per una migliore customer intelligence.<\/li>Motore di raccomandazione:<\/strong> Sfrutta i dati contestuali e comportamentali per alimentare il machine learning, aumentando le vendite con consigli pertinenti.<\/li>Programma fedelt\u00e0 e promozioni:<\/strong> Migliora il coinvolgimento e la fidelizzazione con dati in tempo reale e sconti\/incentivi mirati.<\/li>L'evasione degli ordini:<\/strong> Tieni traccia degli ordini end-to-end, riducendo al minimo le perdite e aumentando la soddisfazione.<\/li>Gestione delle scorte:<\/strong> Mantieni inventari ottimali e riduci al minimo gli avvisi di esaurimento scorte con la gestione distribuita dell'inventario.<\/li><\/ul>\n\n\n\nSocial media<\/strong><\/p>\n\n\n\nProfilo utente:<\/strong> Memorizza attributi, preferenze, tag, interessi e cronologie per centinaia di milioni di utenti interconnessi con prestazioni coerenti e affidabili.<\/li>Conversazioni:<\/strong> Utilizza operazioni di database a bassa latenza per fornire un'esperienza superiore con comunicazioni in tempo reale, connessioni pi\u00f9 veloci e ritardo minimo.<\/li>Tracciamento della posizione:<\/strong> Crea app e giochi social reattivi basati sulla posizione sfruttando i flussi di posizione dai dispositivi degli utenti.<\/li>Risorse multimediali:<\/strong> Archiviazione ad alte prestazioni per oggetti binari di grandi dimensioni come immagini, video e file audio.<\/li><\/ul>\n\n\n\nAdTech e MarTech<\/strong><\/p>\n\n\n\nTargeting degli annunci di precisione:<\/strong> Pubblica annunci ad alto volume in base a impressioni, entrate e obiettivi della campagna determinando i contenuti pi\u00f9 coinvolgenti per individui e pubblico.<\/li>Analisi in tempo reale:<\/strong> Ottieni informazioni utili da vasti dati in tempo reale per guidare decisioni dinamiche.<\/li>Apprendimento automatico:<\/strong> Esegui rapidamente carichi di lavoro operativi e di analisi sugli stessi set di dati e infrastruttura.<\/li>Comportamento e impressioni degli utenti:<\/strong> Cattura e analizza i flussi di clic in tempo reale per comprendere il sentiment, individuare le tendenze e ottimizzare le campagne.<\/li><\/ul>\n\n\n\nDatabase relazionali (RDBMS) vs database non relazionali (non RDBMS)<\/h3>\n\n\n\n Ecco una tabella che riassume alcune delle principali differenze tra i database relazionali (RDBMS) e i database non relazionali (non-RDBMS):<\/p>\n\n\n\nCaratteristica<\/th> RDBMS<\/th> Non RDBMS<\/th><\/tr><\/thead> Modello di dati<\/td> Tabelle con schema rigoroso<\/td> Vari modelli di dati, inclusi documento, valore-chiave, grafico e famiglia di colonne<\/td><\/tr> Scalabilit\u00e0<\/td> Ridimensionamento verticale con limiti<\/td> Ridimensionamento orizzontale con facilit\u00e0<\/td><\/tr> Interrogazione<\/td> Query basate su SQL<\/td> Query non basate su SQL<\/td><\/tr> Conformit\u00e0 ACIDO<\/td> Transazioni completamente compatibili con ACID<\/td> Eventuale coerenza o parziale conformit\u00e0 ACID<\/td><\/tr> Integrit\u00e0 dei dati<\/td> Forte integrit\u00e0 e coerenza dei dati<\/td> Integrit\u00e0 flessibile dei dati ed eventuale coerenza<\/td><\/tr> Flessibilit\u00e0 dei dati<\/td> Limitato ai dati strutturati<\/td> Supporta dati semi-strutturati e non strutturati<\/td><\/tr> Modifiche allo schema<\/td> Le modifiche allo schema richiedono tempi di inattivit\u00e0<\/td> Lo schema dinamico cambia senza tempi di inattivit\u00e0<\/td><\/tr> Archivio dati<\/td> Ottimizzato per l'efficienza di archiviazione<\/td> Ottimizzato per le prestazioni delle query<\/td><\/tr> Casi d'uso<\/td> Ideale per i sistemi transazionali<\/td> Ideale per requisiti di dati flessibili, a bassa latenza e ad alto volume<\/td><\/tr> Esempi<\/td> Oracle, MySQL, SQL Server<\/td> MongoDB, Cassandra, HBase<\/td><\/tr><\/tbody><\/table>Nota: queste sono generalizzazioni e ci sono eccezioni a queste differenze.<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\nPerch\u00e9 creare database di Big Data?<\/h3>\n\n\n\n Il motivo principale per la creazione di database di big data \u00e8 assicurarsi di poter accedere ai propri dati quando necessario.<\/strong> Supponiamo che non tenga aggiornato il suo database di big data con le ultime modifiche al suo sito web o alla sua attivit\u00e0. In questo caso, non sar\u00e0 in grado di vedere informazioni importanti quando necessario, come ad esempio quando i clienti acquistano prodotti o effettuano pagamenti.<\/p>\n\n\n\nI sistemi di database Big Data possono aiutare le aziende a risparmiare denaro, riducendo i costi dei server. Inoltre, offrono altri vantaggi, come l'aumento delle misure di sicurezza e il miglioramento del servizio clienti, il tutto perch\u00e9 c'\u00e8 pi\u00f9 spazio per tutto!<\/p>\n\n\n\n
TOP 12 database di Big Data Open Source<\/strong><\/h2>\n\n\n\n
Puoi analizzare e gestire i dati attraverso un database di big data<\/figcaption><\/figure><\/div>\n\n\nApache Cassandra<\/strong><\/h3>\n\n\n\nApache Cassandra \u00e8 un database orientato alle colonne che pu\u00f2 essere scalato fino a centinaia di migliaia di nodi. Include un sistema di replica dei dati integrato, che consente di mantenere la coerenza tra pi\u00f9 istanze di database. Supporta la specifica Advanced Data Types (ADT) e offre molte altre funzionalit\u00e0, come l'alta disponibilit\u00e0 e la tolleranza ai guasti.<\/strong> Puoi usarlo in molte applicazioni, tra cui analisi in tempo reale, data warehousing e applicazioni di business intelligence.<\/p>\n\n\n\nAlcune delle migliori caratteristiche di Cassandra includono:<\/strong><\/p>\n\n\n\nProgettazione flessibile dello schema:<\/strong> puoi creare schemi ottimizzati per le tue esigenze di dati e applicazioni<\/li>Letture e scritture veloci:<\/strong> le scritture sono in genere pi\u00f9 veloci delle letture perch\u00e9 utilizza una tecnica di archiviazione di righe strutturata in log, che riduce la quantit\u00e0 di I\/O su disco necessaria per elaborare gli aggiornamenti.<\/li>Alta disponibilit\u00e0:<\/strong> Cassandra pu\u00f2 essere distribuita su pi\u00f9 macchine con funzionalit\u00e0 ad alta disponibilit\u00e0 come sharding e replica<\/li><\/ul>\n\n\n\nApache HBase<\/strong><\/h3>\n\n\n\nApache HBase \u00e8 un database di big data open-source che memorizza grandi quantit\u00e0 di dati non strutturati. Pu\u00f2 gestire dati strutturati e non strutturati ed \u00e8 adatto per l'archiviazione di registri e altri dati di serie temporali.<\/p>\n\n\n\n
Apache HBase viene eseguito su un file system distribuito, che gli consente di scalare fino a enormi quantit\u00e0 di dati mantenendo una bassa latenza.<\/p>\n\n\n\n
HBase ha anche il supporto integrato per la memorizzazione nella cache, la replica e lo sharding. HBase \u00e8 una scelta eccellente se hai bisogno di un accesso rapido ai tuoi dati mantenendoli al sicuro.<\/p>\n\n\n\n
MongoDB<\/strong><\/h3>\n\n\n\nSe stai cercando un database in grado di gestire il volume di dati della tua azienda, allora MongoDB \u00e8 una delle migliori opzioni. MongoDB \u00e8 una piattaforma software di database open source orientata ai documenti. \u00c8 basato sul motore di database NoSQL non relazionale Mongoose ed \u00e8 progettato per gestire elevati volumi di dati di molti tipi.<\/p>\n\n\n\n
MongoDB ha un robusto framework di raccolta in grado di archiviare documenti di tutte le forme e dimensioni, inclusi documenti JSON, oggetti nidificati e array<\/strong>. Supporta lavori MapReduce e offre funzionalit\u00e0 come funzioni geospaziali, aggregazione e indici.<\/p>\n\n\n\nMongoDB esiste dal 2004 ed \u00e8 diventato uno dei database pi\u00f9 popolari. Dozzine di grandi aziende come eBay, PayPal e Twitter lo supportano.<\/p>\n\n\n\n
Neo4j<\/strong><\/h3>\n\n\n\nNeo4j \u00e8 un database grafico che sviluppatori e data scientist possono utilizzare per archiviare relazioni complesse tra oggetti in un database, consentendo l'elaborazione rapida di grandi quantit\u00e0 di dati.<\/strong> \u00c8 costruito sul progetto open-source JavaSpaces, originariamente sviluppato da IBM. Neo4j \u00e8 sviluppato da Neo Technology e Apache Software Foundation, che ne curano anche il codice sorgente aperto.<\/p>\n\n\n\nIl progetto \u00e8 iniziato nel 1999 come concorrente di altri database grafici come Redhawk di Oracle o Microsoft Graph, ma \u00e8 diventato un prodotto leader del settore. L'API Neo4j consente agli sviluppatori di creare applicazioni ottimizzate per l'analisi su larga scala e l'apprendimento automatico e persino di eseguirle su dispositivi mobili!<\/p>\n\n\n\n
L'API Neo4j \u00e8 stata adottata da molte aziende e organizzazioni in tutto il mondo, tra cui Facebook, Yahoo!, LinkedIn, eBay e grandi aziende come Philips e Vodafone. Ci sono oltre 60 milioni di utenti registrati di Neo4j oggi!<\/p>\n\n\n\n
HDFS (file system distribuito Hadoop)<\/h3>\n\n\n\n HDFS \u00e8 un file system distribuito che gestisce file di grandi dimensioni su hardware di base. \u00c8 il file system predefinito di Hadoop, il che lo rende un'ottima scelta per l'archiviazione dei suoi dati. Il principale vantaggio dell'utilizzo di HDFS \u00e8 che pu\u00f2 scalare fino a pi\u00f9 cluster su scala petabyte, rendendolo una scelta eccellente se si dispone di un set di dati di grandi dimensioni da archiviare e analizzare.<\/strong><\/p>\n\n\n\nSpark MLlib (libreria di apprendimento automatico Spark)<\/h3>\n\n\n\n Spark MLlib \u00e8 una libreria di machine learning open source per Apache Spark che fornisce una raccolta di algoritmi di machine learning. \u00c8 progettato per essere facile da usare, scalabile e affidabile. Ha molti utenti, il che lo rende una delle migliori soluzioni di database di big data che puoi iniziare a utilizzare oggi.<\/p>\n\n\n\n
Spark MLlib dispone di un'ampia gamma di algoritmi che puoi utilizzare durante l'esecuzione di attivit\u00e0 di machine learning come la classificazione e la regressione. La libreria supporta vari modelli, come modelli lineari, modelli non lineari (kernelizzati), insiemi di alberi, foreste casuali, reti neurali profonde e altro ancora.<\/strong> Nella libreria sono disponibili anche molti modelli pre-addestrati, come la regressione logistica, la regressione lineare e le macchine vettoriali di supporto.<\/p>\n\n\n\nLa libreria di machine learning Spark include anche una variet\u00e0 di strumenti. Ti aiuta a eseguire attivit\u00e0 comuni fornendo modelli predefiniti o frammenti di codice che puoi utilizzare come elementi costitutivi del modello, ad esempio la selezione delle funzionalit\u00e0 o l'addestramento di un modello.<\/p>\n\n\n\n
Apache CouchDB<\/strong><\/h3>\n\n\n\nApache CouchDB \u00e8 un database basato su documenti che consente di archiviare dati strutturati e non strutturati. \u00c8 scritto in JavaScript, non ha schemi e pu\u00f2 essere utilizzato come database NoSQL. Ci\u00f2 consente di utilizzarlo come soluzione di archiviazione dati scalabile per la tua app. \u00c8 basato sul progetto open source CouchDB, creato da sviluppatori esperti di aziende come Facebook e Yahoo. La societ\u00e0 dietro CouchDB \u00e8 DataStax, che produce anche database Cassandra e Voldemort, tra gli altri.<\/p>\n\n\n\n
CouchDB \u00e8 disponibile in diverse lingue, tra cui PHP5\/PHP7+ e NodeJS + web pack + Gulp + npm (richiede NodeJS).<\/strong> Non ha dipendenze esterne oltre a NPM e Webpack.<\/p>\n\n\n\nOrientDB<\/strong><\/h3>\n\n\n\nOrientDB \u00e8 una delle migliori soluzioni di database Big Data in circolazione. Non solo ha un'interfaccia straordinaria, ma include anche un ricco set di funzionalit\u00e0 e strumenti per l'analisi e la visualizzazione dei dati. OrientDB \u00e8 anche facile da ridimensionare in base alle esigenze.<\/p>\n\n\n\n
Con OrientDB, puoi fare cose davvero sorprendenti con i tuoi dati, tra cui:<\/strong><\/p>\n\n\n\nScopri nuove informazioni nei tuoi dati utilizzando tag cloud o visualizzazioni interattive.<\/li> Aggiungi metadati ai tuoi dati in modo da potervi accedere facilmente in seguito.<\/li> Utilizza le query SQL per trovare rapidamente informazioni specifiche sul tuo set di dati (ad esempio, in che mese \u00e8 avvenuta questa transazione?)<\/li><\/ul>\n\n\n\nFlockDB<\/strong><\/h3>\n\n\n\nFlockDB \u00e8 un nuovo database di big data open source che utilizza Apache Hadoop per archiviare ed elaborare i dati. FlockDB memorizza i dati in tabelle e indici nei file Apache Parquet. Consente agli utenti di eseguire query utilizzando la sintassi SQL e fornisce strumenti per l'ottimizzazione, l'indicizzazione e l'elaborazione delle query.<\/p>\n\n\n\n
Il motore di archiviazione dei dati di FlockDB \u00e8 progettato per essere veloce ed efficiente. Supporta cluster a nodo singolo e multinodo con un massimo di 10 nodi per cluster. Gli utenti possono anche configurare FlockDB per l'elevata disponibilit\u00e0 configurando la replica su pi\u00f9 nodi nel cluster o raggruppando le istanze di FlockDB su macchine fisiche o virtuali separate.<\/p>\n\n\n\n
Il database supporta i lavori MapReduce, consentendo agli utenti di eseguire calcoli su larga scala sui propri dati utilizzando linguaggi di programmazione MapReduce come Java, Python o Scala.<\/p>\n\n\n\n
Riac<\/strong><\/h3>\n\n\n\nRiak \u00e8 un database chiave\/valore distribuito che fornisce alta disponibilit\u00e0, scalabilit\u00e0 ed estensibilit\u00e0. \u00c8 stato originariamente sviluppato da una societ\u00e0 chiamata Talis Holdings, acquisita da HP nel 2011. La societ\u00e0 \u00e8 ora nota come HPE Labs e da allora \u00e8 stata incorporata nella sua organizzazione. Le caratteristiche principali di Riak sono:<\/p>\n\n\n\n
Alta disponibilit\u00e0:<\/strong> se un nodo si guasta, pu\u00f2 essere sostituito da un altro nodo nel cluster<\/li>Scalabilit\u00e0:<\/strong> pu\u00f2 scalare orizzontalmente per gestire grandi quantit\u00e0 di dati<\/li>Estensibilit\u00e0:<\/strong> supporta plug-in che possono aggiungere nuove funzionalit\u00e0<\/li><\/ul>\n\n\n\nTerritorio<\/strong><\/h3>\n\n\n\nTerstore \u00e8 un database di big data basato su Apache Cassandra. Si tratta di un database NoSQL, il che significa che utilizza JSON per il suo modello di dati. Terstore offre una serie di funzioni per l'archiviazione e l'interrogazione di grandi insiemi di dati, compreso il supporto per la geometria dei poligoni, i dati geografici e persino l'analisi del testo.<\/p>\n\n\n\n
\u00c8 scritto in Java. La parte migliore di Terstore \u00e8 che \u00e8 facile da configurare e utilizzare fin da subito. Non sono richiesti passaggi di installazione; basta scaricare i file, decomprimerli e iniziare a utilizzare il database! Restore viene fornito con utili tutorial che ti guidano attraverso l'impostazione del tuo primo progetto e la documentazione di riferimento su come utilizzare al meglio Terstore all'interno delle tue applicazioni.<\/p>\n\n\n\n
Terrstore \u00e8 open source, quindi se vuoi creare qualcosa di nuovo con questo database o estenderlo, sentiti libero! Tuttavia, ricorda che alcune funzionalit\u00e0 potrebbero non essere ancora disponibili (come l'indicizzazione spaziale).<\/p>\n\n\n\n
Cassandra<\/strong><\/h3>\n\n\n\nCassandra \u00e8 un sistema di gestione di database distribuiti open source (DBMS). \u00c8 un archivio dati valore-chiave altamente scalabile, ad alte prestazioni, tollerante agli errori e altamente disponibile. \u00c8 stato progettato per gestire grandi quantit\u00e0 di dati su pi\u00f9 nodi senza compromettere la disponibilit\u00e0, la coerenza o la durabilit\u00e0.<\/p>\n\n\n\n
Supporta pi\u00f9 tipi di dati come stringhe, hash, insiemi e insiemi ordinati come tipi di base combinati utilizzando chiavi per creare oggetti indipendenti che formano una tabella. Cassandra supporta anche il partizionamento dello spazio vettoriale per un'elevata disponibilit\u00e0 e scalabilit\u00e0.<\/p>\n\n\n\n
Le caratteristiche notevoli di Cassandra includono:<\/strong><\/p>\n\n\n\nAlta disponibilit\u00e0<\/li> Alte prestazioni<\/li> Alto rendimento<\/li> Scalabilit\u00e0<\/li> Consistenza<\/li><\/ul>\n\n\n\nMiglior confronto tra database di Big Data<\/h2>\n\n\n\n
I migliori database di Big Data per il confronto<\/figcaption><\/figure><\/div>\n\n\nAWS Dynamo DB<\/strong><\/h3>\n\n\n\nAWS DynamoDB \u00e8 il miglior database da utilizzare per le startup. \u00c8 un servizio di database NoSQL su richiesta, duraturo e scalabile che puoi utilizzare in molte applicazioni.<\/p>\n\n\n\n
\u00c8 progettato per operazioni di lettura\/scrittura ad alte prestazioni con bassa latenza e throughput prevedibile. Offre prestazioni costanti e disponibilit\u00e0 elevata con scalabilit\u00e0 automatica e ripristino di emergenza immediatamente disponibile.<\/p>\n\n\n\n
DynamoDB fornisce anche un singolo indice partizionato a basso overhead in tutte le tabelle del cluster. Supporta vincoli di chiave primaria ed esterna e funzionalit\u00e0 di ricerca full-text per il recupero rapido dei dati da set di dati di grandi dimensioni.<\/p>\n\n\n\n
Il vantaggio principale dell'utilizzo di DynamoDB rispetto ad altri database \u00e8 la sua capacit\u00e0 di scalare rapidamente quando sono necessarie risorse di elaborazione aggiuntive senza dover pagare costi aggiuntivi o attendere lunghi periodi prima che siano nuovamente disponibili.<\/p>\n\n\n\n
Azure Cosmo DB<\/strong><\/h3>\n\n\n\nAzure Cosmos DB \u00e8 un database NoSQL creato appositamente per le esigenze delle applicazioni Big Data. \u00c8 progettato per gestire enormi quantit\u00e0 di dati e offre flessibilit\u00e0 nell'utilizzo.<\/p>\n\n\n\n
Cosmos DB usa un'architettura di archivio di valori-chiave e consente di archiviare qualsiasi tipo di oggetto al suo interno. Non si limita solo alla memorizzazione dei dati relativi alla tua azienda; puoi usarlo per i file di registro o qualsiasi altra cosa che deve essere archiviata.<\/p>\n\n\n\n
Cosmos DB \u00e8 basato su un motore di archiviazione a colonne, che consente di archiviare grandi quantit\u00e0 di dati in modo efficiente senza richiedere spazio aggiuntivo sul disco rigido o sulla RAM. Ci\u00f2 significa che Cosmos DB occuper\u00e0 meno spazio rispetto ad altri tipi di database rispetto ad altre opzioni disponibili in Azure.<\/p>\n\n\n\n
Una grande caratteristica di Cosmos DB \u00e8 la sua capacit\u00e0 di scalare su pi\u00f9 server; Se un server si guasta, un altro pu\u00f2 assumere la sua funzione senza impattare sulle prestazioni della sua applicazione o del database.<\/strong><\/p>\n\n\n\nAmazon Keyspace<\/strong><\/h3>\n\n\n\nAmazon Keyspaces \u00e8 un database NoSQL che archivia e gestisce facilmente i dati nel cloud. \u00c8 progettato per grandi quantit\u00e0 di dati, con pi\u00f9 colonne per riga e nessuno schema, il che lo rende ideale per l'archiviazione di grandi set di informazioni non strutturate. Il software open source \u00e8 disponibile su piattaforme Java, Python, C++ e Node.js.<\/p>\n\n\n\n
Caratteristiche principali:<\/strong><\/p>\n\n\n\nDesign senza schema per una facile scalabilit\u00e0<\/li> Memorizza fino a 2 PB di dati per istanza<\/li> Supporta l'autenticazione tramite le credenziali AWS<\/li><\/ul>\n\n\n\nAmazon DocumentDB<\/strong><\/h3>\n\n\n\nAmazon DocumentDB \u00e8 uno dei migliori database di big data per il confronto. Ha un motore di query che pu\u00f2 essere eseguito in parallelo e analizzare rapidamente i dati, rendendolo ideale per grandi quantit\u00e0 di dati. Anche il suo supporto per query complesse \u00e8 impressionante, semplificando la ricerca delle informazioni pertinenti di cui hai bisogno.<\/p>\n\n\n\n
Il database Amazon DocumentDB \u00e8 un componente aggiuntivo di Amazon RDS o Amazon EC2. Supporta fino a 1 miliardo di documenti e 10 miliardi di record per nodo del cluster. \u00c8 inoltre supportato da un accordo sul livello di servizio (SLA) leader del settore.<\/p>\n\n\n\n
Il client Data Studio \u00e8 uno strumento visivo che ti aiuta a gestire i tuoi dati con strumenti come dashboard e grafici. Puoi utilizzarlo per AWS Cloud Search per trovare documenti, analizzarli utilizzando modelli di machine learning ed eseguire ricerche per parole chiave o frasi. Il servizio Data Pipeline consente di estrarre dati strutturati da qualsiasi fonte in un formato strutturato come JSON o XML prima di inviarli ad altri sistemi, come Redshift o Elasticsearch, per scopi di analisi.<\/p>\n\n\n\n
Spostamento rosso Amazon<\/strong><\/h3>\n\n\n\nAmazon Redshift \u00e8 un data warehouse veloce, affidabile e conveniente per il cloud. \u00c8 basato sul progetto open source Apache Phoenix ed \u00e8 disponibile in diverse dimensioni, da 32 GB a 250 TB. Ha un'interfaccia SQL completa e supporta database relazionali e non relazionali.<\/p>\n\n\n\n
Amazon Redshift offre molte funzionalit\u00e0 che lo rendono particolarmente adatto per il data warehousing:<\/strong><\/p>\n\n\n\nInterfaccia SQL completa<\/li> Supporta database relazionali e non relazionali<\/li> Memorizza in modo sicuro i tuoi dati in un formato crittografato sull'infrastruttura automatizzata di AWS.<\/li><\/ul>\n\n\n\nOltre a queste caratteristiche, Amazon Redshift offre altri grandi vantaggi:<\/strong><\/p>\n\n\n\n\u00c8 facile da configurare e utilizzare, il che significa che puoi iniziare a usarlo subito senza bisogno di una conoscenza approfondita della gestione dell'infrastruttura IT o di competenze di programmazione avanzate.<\/li> Paghi solo per ci\u00f2 che utilizzi, senza costi anticipati o impegni a lungo termine con questo servizio.<\/li> Amazon Redshift aiuta le aziende a gestire le crescenti richieste di big data, che si tratti di archiviare dati strutturati o non strutturati.<\/li><\/ol>\n\n\n\nSe \u00e8 un'azienda e ha bisogno di raccogliere enormi quantit\u00e0 di dati per supportare i suoi sforzi di marketing, dovrebbe prendere in considerazione l'utilizzo di un database di big data open source. Questi strumenti possono analizzare tutti i dati che sta raccogliendo e darle accesso a statistiche utili. Renderanno il suo lavoro molto pi\u00f9 semplice e la aiuteranno a mettere in pratica informazioni pi\u00f9 accurate.<\/p>\n\n\n\n
Informazioni sul problema del database di Big Data<\/h2>","protected":false},"excerpt":{"rendered":" Un database di big data \u00e8 ottimo per comprendere i tuoi problemi attuali o futuri. L'esecuzione di una rapida analisi utilizzando l'approccio giusto pu\u00f2 aiutarti a decidere quale database ti aiuter\u00e0 di pi\u00f9. Tuttavia, se le tue esigenze non vengono soddisfatte, potresti dover capire quali strumenti soddisfano meglio le tue esigenze. Di seguito abbiamo arrotondato [\u2026]<\/p>","protected":false},"author":1,"featured_media":3177,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_seopress_robots_primary_cat":"none"},"categories":[45,48,60,68],"tags":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/rfidunion.com\/it\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/3126"}],"collection":[{"href":"https:\/\/rfidunion.com\/it\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/rfidunion.com\/it\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/rfidunion.com\/it\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/rfidunion.com\/it\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=3126"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/rfidunion.com\/it\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/3126\/revisions"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/rfidunion.com\/it\/wp-json\/wp\/v2\/media\/3177"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/rfidunion.com\/it\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=3126"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/rfidunion.com\/it\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=3126"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/rfidunion.com\/it\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=3126"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}
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