Moving Away from MapReduce to SQL Webinar

MapReduce是從基于Hadoop的Big Data實現中檢索數據的標準機制。但是由于創建和維護MapReduce的復雜度和成本較高,這套機制逐漸被淘汰。如今,開發人員都在尋求基于SQL的解決方案。觀看我們的網絡研討存檔視頻,了解從MapReduce到SQL的轉變所帶來的以下好處:

  • 加速應用程序的開發
  • 利用SQL工具和資源
  • 最大程度降低對數據專家和Java程序員的依賴
  • 通過Big Data實現更多

您將了解到:

  • MapReduce的局限性和復雜性。
  • SQL-on-Hadoop解決方案的優勢。
  • 如何決定將哪些類型的MapReduce作業遷移到SQL?將哪些類型的作業保留在MapReduce?
  • 如何保證SQL的性能?

本視頻的適用人群:

  • BigData的開發人員,架構師和IT管理人員
  • 產品和部門負責人
  • CIO和業務管理人員

易鯨捷專家團隊

專家組成員?–?Dave Birdsall,高級員工,易鯨捷

Dave擁有30多年的關系型數據庫引擎經驗,在執行引擎、DDL、元數據管理、在線實用程序、存儲過程、可管理性和查詢優化方面都做出了貢獻。Dave熱愛構建,是Apache Trafodion(正在孵化)項目的提交者。

專家組成員?– Hans Zeller,高級員工,易鯨捷

Hans始終從事關系型數據庫引擎,于80年代末開發了一個哈希連接算法,然后開發了支持EsgynDB/Apache Trafodion及其前身(Tandem NonStop SQL和HP Neoview)的基于規則和成本的優化器引擎。近期,Hans參與了Apache Trafodion的MapReduce風格的用戶定義函數(UDF)。他也是Apache Trafodion項目的提交者。

專家組領導 – Kevin DeYager,產品營銷經理,易鯨捷

Kevin曾擔任應用程序開發工具、服務器、數據庫解決方案的產品管理和營銷工作,他將工作負載從商業智能和分析跨越到在線事務處理。自90年代末,Kevin就是開源軟件的支持者,他也是Apache Trafodion項目的貢獻者。