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甲骨文正式推出Oracle 大数据机甲骨文公司日前宣布正式推出Oracle大数据机(OracleBigDataAppliance),将帮助客户最大程度发挥大数据的商业价值。 甲骨文公司日前宣布正式推出Oracle大数据机(OracleBigDataAppliance),将帮助客户最大程度发挥大数据的商业价值。 Oracle大数据机是一个硬、软件集成系统,融合了Cloudera公司的DistributionIncludingApacheHadoop和ClouderaManager,以及一个开源R。 该系统采用OracleLinux操作系统,配备有OracleNoSQL数据库社区版本和OracleHotSpotJava虚拟机。 同时,甲骨文公司还宣布推出了最新软件产品OracleBigDataConnectors。该产品可以帮助客户利用Oracle数据库11g轻松整合存储在Hadoop和OracleNoSQL数据库中的数据。 借助OracleExadata数据库云服务器、OracleExalogic中间件云服务器与OracleExalytics商务智能云服务器,配备有OracleBigDataConnectors软件的Oracle大数据机将能够满足客户在企业数据中心内获取、组织和分析大数据的所有需求。 针对大数据需求而专门设计的集成化系统 Oracle大数据机旨在简化大数据项目的实施与管理,该数据机采用18台OracleSun服务器全机架式配置,总共拥有: 864GB主内存; 216核CPU; 648TB原始磁盘存储空间; 在节点和其他Oracle集成化系统之间采用40Gb/s的InfiniBand连接以及 10Gb/s的以太网数据中心连接。 此款新推出的集成系统产品可以通过InfiniBand网络连接多个机架进行升级扩展,使其能够获取、组织和分析超级海量的数据。 "Oracle大数据机配备有Cloudera公司的DistributionIncludingApacheHadoop(CDH)。该平台是Hadoop在商业和非商业环境中经过测试的最全面、稳定和广泛部署的分配运用。(请查看相关新闻稿。) Oracle大数据机还包含了ClouderaManager软件。此款软件是业界首个针对ApacheHadoop(CDH)的端到端管理应用程序。 早前推出的OracleNoSQL数据库是一个专门为管理海量数据而设计的分布式key-value数据库。该数据库可以横向扩展至数百个高可用性节点,并能够提供可预测的吞吐量和延迟时间,而且仅需极少的管理工作。OracleNoSQL数据库社区版和企业版均可以在Oracle大数据机上运行。 Oracle大数据机可以帮助客户: 为管理海量数据快速提供一个具有高可用性的可扩展系统; 提供一个可组织、处理和分析Hadoop中大数据、以及使用R分析原始数据源的平台; 通过将所有硬、软件组件预集成到单一的大数据解决方案之中,从而控制IT成本和完善企业数据仓库。 优化企业数据仓库的大数据集成 "Oracle大数据机与其他基于ApacheHadoop的系统均可以使用OracleBigDataConnectors软件,包括: OracleHadoop装载器(OracleLoaderforHadoop),可以使用MapReduce进行高效处理,同时向Oracle数据库11g加载数据; Oracle数据集成Hadoop应用适配器(OracleDataIntegratorApplicationAdapterforHadoop),使用户能够通过一个易用的图形界面使Oracle数据集成器(OracleDataIntegrator)生成HadoopMapReduce程序; OracleConnectorR使R用户可以高效访问Hadoop分布式文件系统(HDFS)和MapReduce程序框架; OracleDirectConnectorforHadoopDistributedFileSystem(ODCH),使OracleDatabaseSQL引擎可以无缝访问Hadoop分布式文件系统中的数据。 OracleBigDataConnectors和OracleNoSQL数据库为独立的软件产品,不包括在Oracle大数据机(OracleBigDataAppliance)之内。 甲骨文高管引言 甲骨文公司数据仓库技术副总裁CetinOzbutun表示:"Oracle大数据机同OracleExadata数据库云服务器、OracleExalytics商务智能云服务器和OracleExalogic中间件云服务器一起组成了Oracle最广泛的、高度集成化系统产品组合,可以帮助客户获取和管理各种类型的数据,并且与现有企业数据一起进行分析,获得新的见解,从而在充分获取信息的情况下做出最恰当的决策。" 责编:李代丽 微信扫一扫实时了解行业动态 微信扫一扫分享本文给好友 著作权声明:kaiyun体育官方人口
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