CIO指南：如何使用SAP-HANA平台处理大数据

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摘要:八毛八文库(www.8doc8.com)--两亿文档等你下载,什么都有,不信你来搜执行概要本指南旨在帮助CIO为企业建立系统架构，充分发挥大数据的价值。本文介绍了SAPHANA平台的功能，以及该平台如何与Hadoop和相关技术集成。此外，我们还剖析了受不同技术影响的典型数据流，聚焦数据生命周期管理和数据流。文中给出的具体用例展示了大数据相关的要求和机遇，以及企业正在如何充分利用大数据。大数据通常包含三大属性：数量、速度和种类。这些属性给传统的基于磁盘的关系型数据库带来了巨大挑战。不同类型的数据对存储功能和性能有着不同的要求，对应的成本也不同。SAPHANA平台提供了多种数据存储器和处理引擎。现在，联机事务处理(OLTP)和联机分析处理(OLAP)应用可以基于单一系统、单个数据库轻松运行。SAPHANA中的内存存储器适用于必须高速访问和处理的高价值数据（热数据）、经常更改的数据，以及需要SAPHANA平台原生功能的场景。而且，客户通常用内存存储器来处理TB级规模的（压缩）数据。[1]动态分层选项基于SAPIQ软件技术，利用基于磁盘的列式表扩展了SAPHANA数据库。当企业需要较高的OLAP性能并与SAPHANA深度集成，或者当结构化查询语言(SQL)的处理功能足够满足性能需求时，我们推荐企业采用该选项，存储大型结构化数据集。例如，动态分层选项可以用于处理价值较低的数据（暖数据），因为这类数据对内存性能没有要求。该选项可以管理从数百TB到数PB的数据量。Hadoop适合能够无限增长的原始数据、非结构化数据与半结构化数据，以及需要大规模横向扩展的数据处理场景。

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