最具影响力的数字化技术在线社区

168大数据

 找回密码
 立即注册

QQ登录

只需一步,快速开始

1 2 3 4 5
打印 上一主题 下一主题
开启左侧

[NoSQL综合] NoSQL市场两分格局是个伪命题, HBase有望后来居上

[复制链接]
跳转到指定楼层
楼主
发表于 2014-11-9 17:06:20 | 只看该作者 回帖奖励 |倒序浏览 |阅读模式

马上注册,结交更多数据大咖,获取更多知识干货,轻松玩转大数据

您需要 登录 才可以下载或查看,没有帐号?立即注册

x
[size=1em]
在NoSQL数据库领域,统治产品无疑当属MongDB和DataStax Enterprise(一个领先的Apache Cassandra发行版)。但近来MongoDB,甚至整个NoSQL数据库市场不断遭受IT业界质疑,认为“[size=1em]大数据时代NoSQL并非颠覆性技术”,MongoDB技术门槛不高,其市场正面临Teradata、MemSQL和Heroku的威胁。这使得很多潜在用户开始担心——MongoDB的成功是否建立在过度的炒作之下。
在Mongo DB遭受质疑的同时, 媒体开始关注一个顽强,但知名度较低的选手——Apache HBase,这个几乎包含在任何主流hadoop发行版的NoSQL数据库。以下是GigaOM大数据专家记者Andrew带来的分析, 由CSDN[size=1em]编译:
Mongo的挑战
聚焦上一周,有两个事件值得关注——7岁的MongoDB任命了第三任CEO,以及主打HBase的初创公司Splice Machine新一轮融资超过300万美元。对比MongoDB和HBase,无论是独自还是联合发展,后者都没有任何超越前者的迹象。最终,即将离职的 MongoDB CEO Max Schireson将其离职原因归结于需要频繁奔波于公司在Palo Alto和New York的两个总部,以及其他的一些工作需求。

MongoDB似乎诠释了快速发展的苦恼,不仅仅表现在经营管理层,也表现在技术发展层面上——从许多开发者和圈内朋友那得知,MongoDB在大规模下表现非常差,不管是集群大小还是数据摄入体积。
参考阅读:
分歧中的发展
但不得不说,HBase的势头正在上扬,并且不存在MongoDB发展中所遇见的问题。虽然HBase没有像MongoDB及Cassandra背后那些龙头企业撑腰,但其发展已经很好了:
  • HBase如今作为Hadoop的一部分存在,使用HDFS作为表格表示它可以从其他Hadoop负载中导入和导出数据,也可以单独工作。
  • Apache Hive可以用于HBase数据查询,为NoSQL数据库提供SQL接口。
  • MapR一直致力于提升HBase在操作应用程序方面的应用,为此该公司开发了自定义的HDFS读写版本,其发布的基于C++、兼容HBase数据库的M7 Hadoop专为可操作性工作负载设计。
  • Continuuity的产品Reactor为Hadoop与HBase整合使用设计。
  • Apache Knox、Hortonworks XA Secure和Zettaset Orchestrator都为HBase数据提供了安全服务。
  • 微软现在提供基于云的集群服务,特别为基于Hadoop的Azure HDInsight云服务预览版本提供了HBase配置。这一基于HBase的实施应用于Azure Blob存储中。
  • 上面提到过,Splice Machine已经成功为HBase发行版融资,有趣的是它还是一个关系型数据库。这在一定程度上说明了,基于HBase多功能性的横向扩展数据库基础设施并不限制必须使用NoSQL应用程序。
展望HBase未来
从Splice Machine和微软的产品来看,HBase是一个兼容了其他数据技术的NoSQL数据库。同时,人们对“Data Lake”架构日益增长的兴趣也增加了HBase成功的几率。对于HBase的持续发展,让我们拭目以待。
原文链接:[size=1em]Is HBase’s slow and steady approach winning the NoSQL race?(编译/仲浩  审校/魏伟)


楼主热帖
分享到:  QQ好友和群QQ好友和群 QQ空间QQ空间 腾讯微博腾讯微博 腾讯朋友腾讯朋友
收藏收藏 转播转播 分享分享 分享淘帖 赞 踩

168大数据 - 论坛版权1.本主题所有言论和图片纯属网友个人见解,与本站立场无关
2.本站所有主题由网友自行投稿发布。若为首发或独家,该帖子作者与168大数据享有帖子相关版权。
3.其他单位或个人使用、转载或引用本文时必须同时征得该帖子作者和168大数据的同意,并添加本文出处。
4.本站所收集的部分公开资料来源于网络,转载目的在于传递价值及用于交流学习,并不代表本站赞同其观点和对其真实性负责,也不构成任何其他建议。
5.任何通过此网页连接而得到的资讯、产品及服务,本站概不负责,亦不负任何法律责任。
6.本站遵循行业规范,任何转载的稿件都会明确标注作者和来源,若标注有误或遗漏而侵犯到任何版权问题,请尽快告知,本站将及时删除。
7.168大数据管理员和版主有权不事先通知发贴者而删除本文。

您需要登录后才可以回帖 登录 | 立即注册

本版积分规则

关闭

站长推荐上一条 /1 下一条

关于我们|小黑屋|Archiver|168大数据 ( 京ICP备14035423号|申请友情链接

GMT+8, 2024-5-4 16:39

Powered by BI168大数据社区

© 2012-2014 168大数据

快速回复 返回顶部 返回列表