CIO指南:如何使用 SAP HANA® 平台处理大数据

简介: 本文介绍了 SAP HANA 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。

文档提要:
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。SAP HANA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。SAP HANA 中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 SAP HANA 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 SAP IQ 软件技术,利用基于磁盘的列式表扩展了 SAP HANA 数据库。当企业需要较高的 OLAP 性能并与 SAP HANA 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。借助 Hadoop,你能够以较低的初始成本,实现灵活的横向扩展。此外,Hadoop 还适用于来自业务应用且不再需要的数据(冷数据)。若要在 Hadoop 中对结构化数据进行高性能分析,我们推荐使用 SAP HANA Vora™ 引擎。这款 SQL 引擎支持用户从 Hadoop 或 Spark,对 SAP HANA 中的数据访问进行优化。对所有数据而言,SAP HANA 是数据存取、数据建模和系统管理的中心点。得益于其开放性特点,SAP HANA 平台可以利用非 SAP 技术按需进行扩展。这种灵活性让该平台成为了一项可持续性投资。通过简化系统管理和软件生命周期管理,SAP HANA 助力 CIO 简化系统架构,大幅降低拥有成本。

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