Produktionsmiljön för analysdatahanteringstillämpningar förändras snabbt. Många företag flyttar bort från att distribuera sina analytiska databaser på avancerade egenutvecklade maskiner, och går mot billigare, lägre-end, råvaruhårdvara, vanligtvis arrangerade i en delad MPP-arkitektur, ofta i en virtualiserad miljö inne i offentliga eller privata "moln". Samtidigt exploderar mängden data som behöver analyseras, vilket kräver att hundratals till tusentals maskiner arbetar parallellt för att utföra analysen. Det brukar finnas två skolor av tankar om vilken teknik att använda för dataanalys i en sådan miljö. Förespråkare för parallella databaser hävdar att den starka betoningen på prestanda och effektivitet av parallella databaser gör dem väl lämpade att utföra en sådan analys. Å andra sidan hävdar andra att MapReduce-baserade system är bättre lämpade på grund av deras överlägsna skalbarhet, feltolerans och flexibilitet att hantera ostrukturerade data. I detta dokument undersöker vi möjligheten att bygga ett hybridsystem som tar de bästa egenskaperna från båda teknikerna; prototypen vi byggde närmar sig parallella databaser i prestanda och effektivitet, men ändå ger skalbarhet, feltolerans och flexibilitet i MapReduce-baserade system.
Enligt REF finns det två skolor som tänker på vilken teknik som ska användas för att analysera data i en datamiljö med hög volym.
HadoopDB: An Architectural Hybrid of MapReduce and DBMS Technologies for Analytical Workloads
{'venue': 'PVLDB', 'journal': 'PVLDB', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}