Moving Away from MapReduce to SQL Webinar

MapReduce是从基于Hadoop的Big Data实现中检索数据的标准机制。但是由于创建和维护MapReduce的复杂度和成本较高,这套机制逐渐被淘汰。如今,开发人员都在寻求基于SQL的解决方案。观看我们的网络研讨存档视频,了解从MapReduce到SQL的转变所带来的以下好处:

  • 加速应用程序的开发
  • 利用SQL工具和资源
  • 最大程度降低对数据专家和Java程序员的依赖
  • 通过Big Data实现更多

您将了解到:

  • MapReduce的局限性和复杂性。
  • SQL-on-Hadoop解决方案的优势。
  • 如何决定将哪些类型的MapReduce作业迁移到SQL?将哪些类型的作业保留在MapReduce?
  • 如何保证SQL的性能?

本视频的适用人群:

  • BigData的开发人员,架构师和IT管理人员
  • 产品和部门负责人
  • CIO和业务管理人员

易鲸捷专家团队

专家组成员 – Dave Birdsall,高级员工,易鲸捷

Dave拥有30多年的关系型数据库引擎经验,在执行引擎、DDL、元数据管理、在线实用程序、存储过程、可管理性和查询优化方面都做出了贡献。Dave热爱构建,是Apache Trafodion(正在孵化)项目的提交者。

专家组成员 – Hans Zeller,高级员工,易鲸捷

Hans始终从事关系型数据库引擎,于80年代末开发了一个哈希连接算法,然后开发了支持EsgynDB/Apache Trafodion及其前身(Tandem NonStop SQL和HP Neoview)的基于规则和成本的优化器引擎。近期,Hans参与了Apache Trafodion的MapReduce风格的用户定义函数(UDF)。他也是Apache Trafodion项目的提交者。

专家组领导 – Kevin DeYager,产品营销经理,易鲸捷

Kevin曾担任应用程序开发工具、服务器、数据库解决方案的产品管理和营销工作,他将工作负载从商业智能和分析跨越到在线事务处理。自90年代末,Kevin就是开源软件的支持者,他也是Apache Trafodion项目的贡献者。