大數據與gp

❶ GreenPlum 與hadoop什麼關系

gp的定位是來mpp產品，與hadoop的定向不一樣，並源且處於市場競爭關系。gp大數據並行處理的時延低，主要用來做並發查詢與即席查詢。而hadoop從數據的安全性，數據處理吞吐已經數據量為重，處理數據時的時延較高。不過gp是採用master-slave的share nothing架構，集群擴展有限，master很容易成為瓶頸，最多也只能上百個節點。而hadoop的namenode需要存儲元數據，所以集群節點也是有上限的

❷ 如何開展一級市場研究

一級市場研究是直接針對市場和用戶進行數據收集而進行的初始研究。如果產品經理認為用戶是至關重要的，同時也意識到團隊並不完全了解用戶，那麼下一步就需要去了解更多關於用戶的知識。那麼最有效率和效果的方法就是與市場和用戶進行直接的溝通。一級市場研究包含不同的分類方法，包括定性研究、定量研究、焦點小組、抽樣方法、客戶現場訪問、人種學、社交媒體、問卷調查、消費者檢測組、眾包、大數據分析等，接下來將為大家一一介紹。

❸ GP資料庫與Oracle資料庫什麼區別

你好，來 操作系統的穩定對資料庫源來說是十分緊要的，在資料庫可操作平台上，Oracle可在所有主流平台上運行，Oracle資料庫採用開放的策略目標，它使得客戶可以選擇一種最適合他們特定需要的解決方案。客戶可以利用很多種第三方應用程序、工具。對開發商來說是很大的支持。

❹ GreenPlum 與hadoop什麼關系

嚴格的說，GP和hadoop都是屬於大數據平台。
GP屬於MPP產品，master-slave的share nothing架構，數據以leader-mirror數據分布存儲在磁碟上，對大量數據處理和簡單實時查詢比較擅長，但是缺點也比較明顯，第一是不擅長數據傾斜場景，第二是數據量太大時master會成為瓶頸。
而hadoop屬於大數據生態環境，包含的東西比較多，有存儲hdfs，書倉的hive，資料庫的hbase，資源管理的yarn以及計算引擎mr(tez)等。

❺ 快速搭建iServer大數據分布式空間分析服務

一、環境說明

本文檔採用單機部署，分析數據則採用共享目錄的方式進行，其中8090埠iServer為主節點

•           單機部署

1.         啟動2個iServer，埠分別為8090（默認），8091，關閉埠分別為8015（默認），8016
( 修改埠在iServer 安裝目錄下/conf/server.xml ，修改8090 啟動埠，8015 關閉埠)

2.         准備一份需要分析的數據，可以參考產品包中自帶的範例
( 範例數據iServer 安裝目錄下/samples/data/ProcessingData)

二、部署流程

1.         主節點（8090）開啟Spark集群，自身加入集群並開啟分布式服務

2.         子節點（8091）加入主節點Spark集群

3.         所有節點拷貝數據（單機部署數據僅存放主節點即可）

4.         主節點使用分布式分析服務進行分析

三、詳細步驟

1.         啟動主節點iServer，開啟集群。

2.         啟動主節點iServer，在iServer中通過集群-》加入集群-》添加報告器並保存的方式加入集群，服務地址使用主節點的ip和埠，如： http://192.168.15.136:8090/iserver/services/cluster 。

3.         開啟分布式分析服務。

4.         訪問 http://IP:8080/ 查看Spark集群節點情況，當前狀態下有一個節點。

5.         主節點iServer注冊數據
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6.         啟動子節點iServer，通過集群-》加入集群-》添加報告器填寫主節點ip地址，保存加入集群

7.         子節點數據拷貝（由於是單機部署數據路徑相同，這一步可略過，若是多機集群,則需將數據拷貝到每個子節點，且數據存放路徑需與主節點一致)。

8.         訪問 http://IP:8080/ 查看Spark集群節點情況，當前狀態下有兩個節點。

9.         此次我們使用aggregatePoints（點聚合分析）功能，填寫相關參數

四、注意事項

1.         多節點分析，需將數據拷貝到每個子節點，且數據存放路徑與主節點一致。

2.         分析時，可以查看8080埠查看Spark集群情況，當任務寫到Completed時，表明執行成功。

3.         創建分析任務選項卡如果為灰色，則表明未登錄或登陸超時失效，需要重新登陸。

4.         如果運行時間過長，可以查看 http://IP:4040/ 地址查看當前執行進度
![[外鏈圖片轉存失敗,源站可能有防盜鏈機制,建議將圖片保存下來直接上傳(img-SzaDqDJG-1575251945616)( http://owdkmc7i2.bkt.clouddn.com/ 運行時.png)]]( https://img-blog.csdnimg.cn/20191202104631719.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_==,size_16,color_FFFFFF,t_70 )

 

❻ GP資料庫與Oracle資料庫有什麼區別

GP資料庫與Oracle資料庫區別為：側重不同、資料庫類型不同、查詢不同。

一、側重不同

1、GP資料庫：GP資料庫重計算的，對大數據集進行統計分析的OLAP類型。

2、Oracle資料庫：Oracle資料庫面向前台應用，重吞吐和高並發的OLTP類型。

二、資料庫類型不同

1、GP資料庫：GP資料庫的資料庫類型為分布式資料庫。

2、Oracle資料庫：Oracle資料庫的資料庫類型為傳統關系型資料庫。

三、查詢不同

1、GP資料庫：GP資料庫支持海量數據存儲，支持列的擴展，查詢速度快，但是查詢操作較復雜。

2、Oracle資料庫：Oracle資料庫雖然可以搭建集群，但是當數據量達到一定限度之後，查詢處理速度會變得很慢，且對機器性能要求很高。

❼ 發現又出來一個做大數據的公司S+，Splus，看他們的宣傳都是跟DataEye一起的，兩家是什麼關系

去扒一扒公司官網就知道啦，splus.cn，Splus是做游戲大數據的品牌名，是DataEye新做的一個品牌，應該是回DataEye以後要走全方位的答大數據的路子，游戲這塊的業務集中一個品牌名上就是DataEye Splus了，不過splus是DataEye和韓國INCA兩個公司的技術和數據合資而成的，沒想到還有點外資的背景，具體產品上是游戲的數據統計分析Game Analytics（DataEye的老業務啦）和游戲的安全反外掛業務Game Protect，英文名字不太好記，雖然看起來高大上，方便記就叫GA和GP啦，不過你看了會不會想起來google analytics和google play呢？