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IBM Big SQL

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ÜBERSICHT

Big SQL ist eine SQL-Engine für Hadoop, die gleichzeitig Hive, HBase und Spark über eine einzige Datenbankverbindung und sogar eine einzige Abfrage nutzt. Big SQL ist außerdem die ultimative Plattform für die Auslagerung und Konsolidierung für das Data Warehouse, ein wichtiger Anwendungsfall für viele Hadoop-Nutzer. Warum? Big SQL ist die erste und einzige Lösung für SQL auf Hadoop, die die weithin verbreitete ANSI-SQL-Syntax von anderen Anbietern und Produkten wie Oracle, IBM DB2 und IBM PureData Systems für Analytics versteht. Und wenn Daten nicht in Hadoop verschoben werden können, liefert Big SQL vereinten Zugang zu den RDBMS-QUellen außerhalb von Hadoop mit der branchenführenden IBM Fluid-Query-Technologie.

DAS KANN BIG SQL

Big SQL ist außerdem die ultimative Plattform für die Auslagerung und Konsolidierung für das Data Warehouse, ein wichtiger Anwendungsfall für viele Hadoop-Nutzer. Warum? Big SQL ist die erste und einzige Lösung für SQL auf Hadoop, die die weithin verbreitete SQL-Syntax von anderen Anbietern und Produkten wie Oracle, IBM DB2® und IBM Netezza® versteht. Und wenn Daten nicht in Hadoop verschoben werden können, liefert Big SQL vereinten Zugang zu den RDBMS-QUellen außerhalb von Hadoop mit der branchenführenden Fluid-Query-Technologie. Hadoop verfügt über viele Analytics-Engines der nächsten Generation, die bei der Lösung von Big-Data-Problemen helfen können.

Einige der einzigartigen Möglichkeiten, die Big SQL bietet, sind:


  • Umfassende Integration in das Hadoop-Ökosystem und Erweiterung der Kernkapazitäten von Hive. Big SQL kann gleichzeitig Hive, HBase und Spark über eine einzige Datenbankverbindung und sogar eine einzige Abfrage nutzen.

  • Wenn nicht alle Daten in Ihr Hadoop-System verschoben werden können, wartet Big SQL mit einzigartigen Kapazitäten zum unternehmensweiten Zusammenschluss der Dateninhalte im Hadoop-Ökosystem auf.

  • Sparen Sie Kosten und lagern Sie Daten an Hadoop aus, um die zweckmäßigen Analytics der nächsten Generation von Big SQL und den SQL Optimizer für Hadoop zu nutzen und parallel zu vorhandenen Hadoop SQL-Zugängen zu skalieren.

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