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Hadoop ベース データ湖反騰しているあらゆる場所組織半構造データの巨大な古墳を格納するための低コストのリポジトリを求める。しかし、データを分析するに関しては、いくつかの組織を見つけている行くことが予想よりも厳しい。Hadoop 居住者グラフ データベースおよびセマンティック データ湖の概念のジレンマの解決策があります。 その人気の高まりにもかかわらずデータ湖ビットを撮影した熱の最近の質問への呼び出しを Gartner のようなアナリスト企業として、長期的な生存率。人々 は一斉に Hadoop 分流スキーマレスのデータを整理する方法、データ湖リスクなる複雑な軽視、どこ行くデータと有用な何も出てくる。 フランツ博士。
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English
Hadoop-based data lakes are springing up all over the place as organizations seek low-cost repositories for storing huge mounds of semi-structured data. But when it comes to analyzing that data, some organizations are finding the going tougher than expected. One solution to the dilemma may be found in Hadoop-resident graph databases and the notion of the semantic data lake. Despite their growing popularity, data lakes have taken a bit of heat lately as analyst firms like Gartner call into question their long-term viability. Without a way to organize the schemaless data that people are shunting into Hadoop en masse, the data lakes risk becomes convoluted quagmires, where data goes in and nothing useful comes out. Franz Dr.
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