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Big-Data-Technologien – Wissen für Entscheider
3 Technologieansätze im Big-Data-Umfeld
Im Kapitel 3 wird gezeigt, dass je nach Anwendungsszenario verschiedene Architekturen oder auch
Kombinationen von Architekturen die zielführende Lösung bilden können – hier sind Hadoop und
In-Memory nur zwei Komponenten. Zunächst wird eine grobe Segmentierung der Technologielandschaft
vorgenommen, um zu zeigen, warum unterschiedliche Technologien zum Einsatz kommen.
Anschließend wird eine generelle Taxonomie der Big-Data-Technologien eingeführt. Dieser Technologie-Baukasten
bildet den wichtigsten Bezugspunkt für den gesamten Leitfaden.
Als konstruktiv nutzbare Vorlage für Konzeption und Entwurf einer Big-Data-Anwendung eignet sich
die Lambda-Architektur. Die in dieser Architektur vorgesehene Modularisierung spiegelt typische
Anforderungen an Big-Data-Anwendungen wider und systematisiert sie.
• 3.1 Big-Data-Technologien – vereinfachte Segmentierung
Scalable No SQL
Streaming
Variety
Standard SQL
In-Memory
Highly
Structured
Poly
Structured
Batch
Real-time
Velocity
Abbildung 1: Big-Data-Anforderungen und Technologieansätze 16
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Quelle: Forrester Webinar (Sept 19, 2013): Big Data: Gold Rush Or Illusion
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