建议采用hadoop架构,传统数据库不适合用户对海量大数据进行集中存储,分析和管理。建议根据公司的情况分步实施,先做poc测试。注意,不是所有业务都适合hadoop架构,对于数据量不大,需要强一致性,关键性业务还是需要传统数据处理。
收起这个要看你的海量大数据是什么类型的数据,如果是结构化数据为主,那么选择数据库模式(数据仓库)等方式进行数据分析处理为宜
如果海量大数据以非结构化数据或是本结构和数据为主,那么此时数据库技术就不能解决数据的处理了,就需要借助像hadoop此类技术来处理为宜
收起关系型数据肯定还是用传统数据库好。
非关系型数据可以考虑非关系型数据库hbase, hive等hadoop生态产品。
当然,好与不好还得看对新技术的把控和接受能力,数据风险的可控能力,对于数据的实时性要求,交易型就老老实实用传统数据库吧,内存数据库,开源中小型数据库都满足不了要求。或者redis之类的内存数据库+hadoop架构,大概能满足某些类型的需求。
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