简介：今天，首席CTO注释要与您分享哪些功能的相关内容类似于存储程序。如果您可以解决您现在面临的问题，请不要忘记注意此网站。让我们现在开始！
本文目录清单：
1.大数据分析软件的功能特性是什么？2.什么是存储过程？有什么优点？3。大数据平台提供了哪些最基本的功能？4.什么是大数据开发工具？5。大数据的三个核心技术：获取数据，计算数据并出售数据！6。市场上当前的数据分析软件是什么？
I.大数据收集：数据分析软件需要强大的数据收集功能。软件程序必须具有定义数据，获取数据，远期数据，操作数据和存储数据。数据集合是数据分析的先决条件。当用户操作采集数据时，便利的操作接口和自动可视化的多元化数据收集方法尤为重要。
2.数据处理：数据处理是指在提取，清洁和转换为数据仓库后加载业务系统数据的过程。ProvideAnalysis Basis.DATA处理是BI项目的重要组成部分。在正常情况下，BI项目中的数据处理将至少花费整个项目的1/3。
第三，智能数据分析：智能数据分析将是BI软件的重要竞争力之一，大数据收集事件以及数据处理后的最终结果。通过对人们的趋势分析，只有更准确的数据分析才能发现其趋势内部法律，以实现企业的战略部署。
数据分析工具不可靠尝试SmartBi。经过多年的独立研究和开发，Smartbi Smartbi继续开发和发展大量商业智能的最佳实践经验，从而整合了各个行业的数据分析和决策支持的功能需求。企业中最终用户的需求- 级别的报告，数据视觉分析，自助探索分析，数据挖掘建模，AI智能分析和其他大数据分析需求。
存储过程是提前编译并存储在数据库中的SQL语句的集合。调用存储过程可以简化应用程序开发人员的许多任务，并减少数据库和应用程序服务器之间的数据传输。它具有改进数据处理的效率。
优势：
1.重复使用：可以使用存储过程以减少数据库开发人员的工作量。
2.减少网络流量：存储过程位于服务器上。调用时，您只需要传递存储过程的名称和参数，因此数据传输的量减少。
3.安全：参数存储程序可以防止SQL注入类型攻击，并可以对存储程序应用授予，拒绝和撤销权限。
扩展信息：
存储程序的缺点：
1.更改很乏味：如果更改的范围足够大以更改输入存储过程的参数，或者必须更改其返回的数据，则仍然需要集中在程序中的代码来添加参数，更新getValue（）呼叫等等待，估计目前很麻烦。
2.可移植性差：由于将应用程序绑定到SQL Server的存储过程，存储过程包装业务逻辑的使用将限制应用程序的移植性。如果应用程序的可移植性在您的环境中非常重要，则业务非常重要逻辑需要封装在RDBMS的中层。
参考信息来源：百度百科全书存储程序
两个最基本的功能是：一个数据收集；两个数据分析摘要。
扩大：
1.它必须容纳大量数据
如果大数据分析平台无法扩展到存储或管理大量数据，则非常限制以提高速度。BIG数据分析平台必须能够适应大量数据。
大型平行处理是一种用于扩展分析和处理的理想技术，因为它还使用计算机群集存储和计算功能。不仅扩大了其性能，而且还提高了其处理大量数据流的能力。
此外，可以使用MPP来处理结构化数据平台，以进一步加速处理操作，因为它已经优化了结构性数据进行分析过程，并减少了回答查询查询所需的搜索量。结构数据库可以更好地了解数据在数据中的位置数据海洋并可以准确访问数据。
一般而言，非结构化数据库很难扩展到可以通过列设计数据库达到的级别。。
2.必须非常快
简而言之，在数字时代，用户不想等待结果很长时间。大数据分析平台必须提高现有应用程序的性能，使您能够开发一种具有挑战性的新分析方法，并提供合理，可预测和经济的水平扩展策略。
从技术的角度来看，为了满足这些期望，我们必须将列数据库体系结构（相对于基于线的非加密处理传统数据库）组合，并使用大型并行处理技术或MPP。
原因是列设计可以最大程度地减少I/O争议，这是分析和处理延迟的主要原因。列设计还可以提供极高的压缩率。与线数据库相比，压缩率通常可以将压缩率提高四到五次。MPP数据仓库通常按成比例线性地线性扩展，这意味着，如果您将双向节点MPP MPP仓库的空间加倍，则可以有效地两倍它的性能。
柱设计和MPP的组合不仅可以显着提高性能（通常约为100至1000次），而且还可以实现较低和更透明的定价机制，例如每个结核病的模型，不是每个处理器的传统，每个节点，每个节点，每个节点，每个节点，每个用户的定价计划。最终结果：绩效成倍提高，而大数据分析处理过程的总成本大大下降。
3.它必须与传统工具兼容
如果您的大数据分析平台取决于“提取，转换，加载”（ETL）工具（例如Attunity，Informatica，Syncsort，Talend或Pentaho）或基于SQL的可视化工具（例如Logi）
分析，Looker，Microslategy，Qlik，Tableau和Talena），请确保平台已获得认证，并且可以与所有这些工具一起使用，而不仅仅是主要供应商的工具。此外，请确保所有工具您使用的扩展名与最新版本的ANSI一致
SQL标准（SQL2011）。
4.它必须为数据科学家提供支持
数据科学家在企业中具有更高的影响力和重要性。因此，大数据分析平台应在以下两个关键方面支持数据科学家。首先，新一代的数据科学家使用Java，Python和R等工具进行预测分析。基础分析数据库应支持并加速加速。创新预测分析的创建。
其次，该平台应有助于将数据科学家的工作与业务目标联系起来。图，数据科学家经常从统计学家演变。后者是相对学术的，通常不熟悉宏观业务目标。在某些情况下，数据科学家可能得出的结论可能是不完整的，不准确或与业务结果无关。愿意让统计人员在封闭的环境中工作，只有在需要支持时才向他们工作。
快速，高效，易于使用且广泛部署的大数据分析平台可以帮助提高商人与技术专家之间的距离。
第五，它应该提供高级分析功能
根据您的特定用法，有必要加深由大数据分析引擎提供的构建-SQL分析功能。您必须检查底部以了解它提供了哪种SQL分析而无需分析数据。例如，如果要分析从设备获得的数据（例如在物联网中），则需要进行分析功能，例如“时间序列分析”和“ gaap Analysis”。没有这些功能，您可能需要花费时间组织数据或编写自定义代码。
您好，大数据中常用的当前使用的工具包括Apache Hadoop，Apache Spark，Apache Storm，Apache Cassandra，Apache Kafka等。以下内容介绍了这些工具：
Hadoop用于存储过程并分析大数据。hadoop用Java编写。ApacheHadoop支持并行处理数据，因为它同时在多台机器上工作。.apache Hadoop是大数据行业中最常用的工具之一
Apache Spark可以被视为Hadoop的继承者，因为它克服了其缺点。Spark与Hadoop不同，Hadoop支持Real -Time和Batch Processing。它是一般群集系统。它还支持内存计算，比Hadoop快100倍。可以通过减少磁盘上的阅读/写作操作数量来实现
Apache Storm是一种开源的大数据工具，分布式实时和故障 - 耐受处理系统。它有效处理无限数据流。通过无边界，我们参考
Apache Cassandra是一个分布式数据库，可提供高可用性和可伸缩性而不影响性能效率。它是最好的大数据工具之一，可以容纳所有类型的数据集，即
MongoDB是一种开源数据分析工具，可提供具有交叉平台功能的NOSQL数据库。
Apache Kafka是一个分布式事件处理或流处理平台，为系统提供高通量。它的效率足以处理每天数万亿个活动。它是一个高度可扩展的流媒体平台，它还提供了出色的容错能力
当然，除此之外，还有其他一些用于大数据的跨平台工具。
希望我的答案能帮助您！
大数据的起源
加特纳·加特纳（Gartner Gartner）将“大数据”研究机构的定义给出了这个定义。“大数据”要求新的处理模型具有更强的决策，洞察力发现和过程优化能力，以适应大量，高增长率和多元化信息资产。
1
麦肯锡全球研究所给出的定义是：在获取，存储，管理和分析方面，数据集与传统数据库软件和工具的范围一样大。数据类型和低值密度四个特征。
大数据技术的战略意义不是要掌握大量数据信息，而是专门研究这些有意义的数据。换句话说，如果将大数据与行业进行比较，那么该行业盈利能力的关键是改善“处理”数据的功能“通过“处理”实现“值”的“数据”。
从技术的角度来看，大数据和云计算之间的关系与硬币的正面和背面一样不可分割。BIG数据不得使用一台计算机处理，并且必须采用分布式体系结构。大量数据的分布式数据挖掘。但是，它必须依靠云计算分布式处理，分布式数据库和云存储和虚拟化技术。
大数据需要特殊技术才能有效地处理大量数据以在时间内耐受数据。技术技术，包括大数据，包括大型平行处理（MPP）数据库，数据挖掘，分布式文件系统，分布式数据库，云计算平台，Internet和可扩展的存储系统。
最小的基本单元是位，所有单元均按顺序提供：位，字节，KB，MB，GB，GB，GB，TB，PB，PB，EB，EB，ZB，YB，YB，BB，NB，NB，DB。
大数据应用程序字段
大数据无处不在。大数据应用于各种行业，包括金融，汽车，餐饮，电信，电信，能源，身体健身和娱乐。
制造业，使用工业大数据来提高制造水平，包括产品故障诊断和预测，分析过程，改进生产过程，优化生产过程能源消耗，工业供应链分析和优化，生产计划和计划。
在金融行业中，大数据在高频交易，社交情感分析和信用风险分析的三个主要金融创新领域中发挥了重要作用。
使用大数据和物联网技术的汽车行业将进入我们的日常生活。
互联网行业在大数据技术的帮助下可以分析客户行为，进行产品建议和有针对性的广告。
电信行业使用大数据技术来实现客户出发分析，及时掌握客户离开网络的趋势，并引入客户保留措施。
在能源行业，随着智能电网的开发，电力公司可以掌握大量电力信息，使用大数据技术分析用户电力模式，可以改善电网的运行，合理地设计电力响应系统的功率响应系统确保电网操作是安全的。
物流行业使用大数据来优化物流网络，提高物流效率并降低物流成本。
城市管理可以使用大数据来实现智能运输，环境保护监控，城市规划和智能安全。
体育娱乐，大数据可以帮助我们训练团队，确定我们制造哪种财富的电影和电视作品，并预测竞争的结果。
在安全领域，政府可以使用大数据技术来建立强大的国家安全保证系统。企业可以使用大数据抵抗网络攻击。警察可以使用大数据来防止犯罪。
个人生活，大数据也可以应用于个人生活，使用与每个人相关的“个人大数据”，分析个人生活行为习惯，并为他们提供更周到的个性化服务。
大数据的价值远不止于此。大数据对各行各业的渗透大大促进了社会生产和生活。将来，它肯定会产生巨大的影响力。
大数据中的核心技术是什么？
大数据技术系统巨大而复杂。基本技术包括数据收集，数据预处理，分布式存储，NOSQL数据库，数据仓库，机器学习，并行计算，可视化和其他技术类别以及其他技术级别。首先，给出了广义的大数据处理框架，主要是给出的分为以下方面：数据收集和预处理，数据存储，数据清洁，数据查询分析和数据可视化。
数据收集和预处理
对于各种数据来源，包括移动互联网数据，社交网络数据等，这些结构化和非结构化的大规模数据分散了，这是SO称为的数据岛。目前，这些数据没有多大意义。该集合是将这些数据写入数据仓库，将分散的数据集成在一起并分析这些数据。数据集合包括文件日志的集合，数据库日志的集合，访问关系之间的关系和应用程序的访问。数据量相对较小时，您可以编写一个常规脚本以将日志写入存储系统，但是随着数据的增加，这些脚本，这些方法无法提供数据安全保证，并且很难操作和维护，并且需要更强大的解决方案。
水槽Ng
Flume ng作为一个真实的日志收集系统，支持日志系统中自定义的各种数据发件人以收集数据。同时，只需处理数据，然后编写各种数据接收器（例如文本，HDFS，HBase等））EssenceFlume ng使用三层架构：代理层，收集器层和存储层，每个层图层可以水平扩展。在它们中，代理包含源，通道和接收器，源用于在通道组件中消耗（收集）数据源。频道临时存储在中间，以保存所有源组件信息。接收器从通道中读取数据。
NDC
logstash
LogStash是一个开源服务器的数据处理管道，可以同时从多个来源收集数据和转换数据，然后将数据发送到您喜欢的“存储库”。常用的存储库是Elasticsearch.logstash.logstash支持各种输入选项。同时，它可以从许多常用的数据源捕获事件。它可以轻松地从您的日志，指示器，Web应用程序，数据存储和各种AWS服务收集数据中传输数据，从连续流方法收集数据。
sqoop
SQOOP用于传输关系数据库和Hadoop中的数据，可以在关系数据库（例如MySQL，Oracle）中介绍Hadoop（例如HDFS，HIVE，HBASE）中的数据，或者您也可以在Hadoop中使用ITDATA（例如HDFS，HIVE，HBASE）被导入关系数据库（例如MySQL，Oracle）。sqoop启用MapReduce操作（极其故障的分布式并行计算）来执行任务。SQOOP的另一个主要优势是传输过程大量的结构化或半结构数据完全自动化。
流量计算
流计算是行业研究中的热点。流计算进行真实的 - 时间清洁，聚合和分析多个高吞吐量数据源。在目前，有许多大数据流分析工具，例如开源源strom，spark流等等。
Strom群集结构是由主节点（Nimbus）和多个工作节点（主管）组成的主奴隶结构。主节点在运行时配置有静态规格或动态选举。Nimbus和主管都是风暴提供的背景监护程序。对动物园管理员之间的沟通进行了处理和通知，以监视通知和监视通知。Nimbus过程的主要职责是拓扑（包括拓扑，任务分配，重新分配任务，在处理过程中）运行管理，协调和监视集群。主管进程正在等待Nimbus分配任务生成和监视工作者（JVM Process）执行任务。Supervisor和Worker在不同的JVM上运行。如果工人从异常异常的主管开始（或者被杀死删除），则主管将尝试重新构建新的工作过程。
动物园管理员
Zookeeper是一种分布式的开源分布式应用程序协调服务，可提供数据同步服务。ITS的角色主要包括配置管理，名称服务，分布式锁和集群管理。配置管理是指在一个地方进行配置的修改。时间，它可以通过名称获得资源或服务等信息，监视群集中机器中的更改，并实现与心跳机制相似的功能。
数据存储
作为开源框架，Hadoop设计用于离线和大型数据分析。HDFS作为其核心存储引擎，已被广泛用于数据存储。
HBase
HBASE是一个分布式的，面向列的开源数据库。它可以被视为HDFS包装，它本质上是数据存储，NOSQL数据库。HBase是一个密钥/值系统，部署在HDFS上，克服了随机读取和写作中HDF的缺点。像Hadoop一样，HBase的目标主要依赖于水平扩展。通过增加廉价的商业服务器，计算和存储会增加以提高计算和储步性。
凤凰
凤凰城（Phoenix）等同于Java中间件，可帮助开发工程师在同一JDBC访问关系数据库中访问NOSQL数据库HBase HBase。
纱
Yarn是Hadoop资源管理器，为高级应用程序提供统一的资源管理和计划。它的简介在利用率，资源统一管理和数据共享方面为集群带来了巨大好处。是的。归于以下主要组件：全球资源管理器资源管理器，ResourceManager，每个节点代理NodeManager，代表每个应用程序的应用程序，以及每个应用程序Masters，NodeManager上有多个容器。
Mesos
Mesos是一种开源群集管理软件，支持Hadoop，Elasticsearch，Spark，Storm和Kafka等应用程序体系结构。
Redis
REDIS是一个非常快速的非平行数据库，可以在密钥值和五个不同类型的值之间存储映射。它可以将键存储在硬盘上的内存中，并使用复制特性来扩展性能。您还可以使用客户端扩展写作性能。
地图集
Atlas是应用程序和MySQL之间的中间件。从后端DB的视角，Atlas等同于连接其客户端。从前端应用程序的角度来看，Atlas等同于DB.ATLAS是与应用程序的服务器侧通信。它实现了MySQL客户端和服务器协议，并且也是具有MySQL通信的客户端。它屏蔽了应用程序的详细信息，同时，为了减轻MySQL的负担，它还维护了连接池。，将创建多个线程，其中之一是主线程，其余是工作线程。主线程负责监视所有客户端连接请求，而工作线程仅监视主线程的命令请求。
kudu
Kudu是围绕Hadoop生态系统建立的存储引擎。Kudu具有Hadoop生态系统的共同设计概念。它在普通服务器上运行，分布较大的部署并满足行业中的高可用性要求。设计概念是快速数据的快速分析。作为开源存储引擎，它可以提供低播种的随机读取和写入和有效效率同时的数据分析功能。Kudu不仅提供行 - 级插入，更新和删除API，而且还提供接近Parquet Performance的批次扫描操作。使用相同的存储可以随机读取和写入，并且可以满足要求，并且可以满足需求数据分析。库杜的应用程序方案被广泛使用。例如，可以执行真实的数据分析，并可以在数据中更改的定时数据应用程序。
在数据存储过程中，涉及的数据表是数千列，包括各种复杂查询。建议使用列存储方法，例如Parquent，orc等。压缩数据。Parquet支持灵活的压缩选项，从而大大降低了磁盘上的存储空间。
数据清洁
作为Hadoop查询引擎，MapReduce用于大规模数据集的并行计算。这极大地促进了程序员在没有分布式并行编程的情况下在分布式系统中运行其程序。
随着业务数据数量的增加，需要培训和清洁的数据将变得越来越复杂。目前，需要任务调度系统，例如Oozie或Azkaban来安排和监视关键任务。
Oozie
Oozie是用于Hadoop平台的工作流程调度引擎，该引擎提供了RESTFUL API接口，以接受用户的提交请求（提交工作流操作）。提交工作流程后，工作流引擎负责执行工作流程和状态的转换。用户在HDFS上部署了一份好工作（MR家庭作业），然后将工作流程提交给Oozie。Oozie将作业（先生的作业）提交给Hadoop异步。这就是为什么当您致电Oozie的静止界面时，您可以在提交工作后立即退还Jobid的原因。用户程序不必等待完成操作（因为某些重大作业可能会长时间执行（几个小时甚至几天））。Oozie将与工作流相对应的操作提交给了Hadoop。异步方式。
阿兹卡班
Azkaban也是一个工作流控制引擎，可用于解决多个Hadoop或Spark等待任务之间的依赖关系问题。Azkaban主要由三个部分组成：相关数据库，Azkaban Web Server和Azkaban executor.sector.azkaban保留大多数保留。MySQL中的状态信息。Azkaban Web服务器提供了Web UI，它是Azkaban的主要经理，包括在执行工作流程期间项目管理，认证，调度和监视；Azkaban执行人服务器用于安排工作流和任务，记录工作流或任务的日志。
流计算任务的处理平台是懒惰，它是NetEase中的第一个自我研究流计算平台，该平台旨在解决公司中各种产品的不断增长的流计算需求的需求。作为计算服务平台，它是以易于使用，真实的时间和可靠的特征。它节省了技术（开发，运营和维护）的投资，以帮助用户聚焦用户
数据查询分析
蜂巢
Hive的核心工作是将SQL语句转换为MR程序，该程序可以将结构化数据映射为数据库表并提供HQL（Hive SQL）查询函数。Hive本身不存储和计算数据，并且取决于HDFS和MAPREDUCE。可以将Hive理解为客户工具，将SQL操作转换为相应的MapReduce作业，然后在Hadoop上运行。Hive支持标准SQL语法，这消除了编写MapReduce程序的过程。它的出现允许那些精通SQL技能但不熟悉MapReduce，编程能力弱且不擅长Java语言的用户。它易于使用SQL语言来查询，总结和分析数据。
Hive诞生于大数据批处理。Hive的出现解决了大数据处理上传统关系数据库（MySQL，Oracle）的瓶颈。Hive将执行计划划分为Map-shuffle-shuffle-shuff-shuff-shuff-shuff-shuff-shuff-shuff-shuffle-reduce的模型…。如果将查询汇编成多个查询MAPREDUCE的回合，将会有更多的中间结果。关于MapReduce执行框架本身的特征，过多的中间过程将增加整个查询的执行时间。在Hive的操作中，用户只需要创建表，导入数据，导入数据，并编写SQL分析句子。其余过程将由Hive Framework自动完成。
黑斑羚
Impala是Hive的补充，可以实现有效的SQL查询。使用Impala在Hadoop上实现SQL以执行对大数据的真实时间查询分析。BIG数据由熟悉的传统关系数据库的SQL样式和数据运行也可以存储在HDFS和HBASE中。Impala不使用慢蜂巢+MAPREDUCE批处理，而是使用类似的分布式查询引擎（查询计划器，查询协调器和查询Exec engeine）。统计功能查询数据，这大大减少了延迟。Impala将整个查询分为一个执行树而不是一系列MapReduce任务。与Hive相比，没有MapReduce启动时间。
Hive适用于长期批次查询分析，而Impala适用于实时交互式SQL查询。Impala为数据人员提供快速实验。大数据分析工具可以验证想法可用于数据转换处理。Quick数据分析是在Hive Processing数据集上执行的。一般：Impala将执行计划显示为完整的执行计划树，可以更自然地分配到实施计划在每个Impalad中执行查询，而不是将其组合到像Hive这样的管道地图模式中，以使用它来使用它来使用它来使Map-Reduce模式作为Hive。并发并避免不必要的中间排序和洗牌。但是，Impala不支持UDF，并且对可以解决的问题有一定的限制。
火花
Spark具有Hadoop MapReduce的特征。它将作业的中间输出保存在内存中，因此不需要HDFS。除了提供交互式查询外，它还可以优化迭代工作负载。Spark以Scala语言实现，该语言使用Scala用作其应用程序框架。Unlike Hadoop，Spark和Scala可以紧密整合，Scala可以轻松地操作分布式数据集作为易于操作本地收集对象。
蔬菜
Nutch是由开源Java实施的搜索引擎。它提供了运行我们自己的搜索引擎所需的所有工具，包括完整的文本搜索和Web爬行动物。
索尔
Solr是在Servlet容器中的独立企业 - 级别搜索应用程序的完整搜索服务器（例如Apache Tomcat或Jetty）中编写的。它提供了类似于Web服务的API接口。用户可以通过HTTP请求向搜索引擎服务器提交特定格式XML文件，以生成索引；他们还可以通过HTTP获取操作做出搜索请求，并获得XML格式的返回结果。
Elasticsearch
Elasticsearch是一种开源搜索引擎，是基于Lucene的搜索服务器，可以快速存储，搜索和分析大量数据。该设计用于云计算中，可以实现真实的 - 时间搜索，稳定，可靠，快速，快速，快速，易于安装。
它还涉及一些机器学习语言。例如，Mahout的主要目标是在Apache的允许下为开发人员免费使用一些缩放机学习算法；深度学习框架CAFFE和开源软件库使用数据流图表用于数值计算的stensorflow等，通常使用的机器学习算法，例如贝叶斯，逻辑回归，制造树木，神经网络，协作过滤等。
数据可视化
停靠一些BI平台以可视化获得的数据以指导决策 - 制定服务。主流BI平台，例如外国敏捷BI Tableau，Qlikview，Powerbi等，国内SmallBi和新兴网络，无数。
在上述每个阶段，确保数据安全性是一个不容忽视的问题。
CERBERO基于网络身份认证，该认证用于与非安全网络中的安全方法证明个人通信。它允许实体身份。
Ranger是一个控制权限，是Hadoop集群权限框架，为操作，监视和管理提供复杂的数据权限。它提供了一种集中的管理机制，可以根据纱线管理Hadoop生态系统中的所有数据权限。Hadoop生态学的组成部分，例如HIVE和HBASE可以执行良好的数据访问控制。通过操作Ranger Console，管理员可以轻松地操作Ranger Console。控制用户通过配置策略访问HDFS文件夹，HDFS文件，数据库，表和现场权限。可以为不同的用户和组设置这些策略，而权限可以无缝连接到Hadoop。
简而言之，有三个核心技术：获取数据，计算数据和销售数据。
大数据技术的系统是巨大而复杂的。基本技术包括数据收集，数据预处理，分布式存储，数据库，数据仓库，机器学习，并行计算，可视化等。
1.数据收集和预处理：Flumeng Real -Time日志收集系统，支持日志系统中自定义的各种数据发件人以收集数据；Zookeeper是一种分布式的开源分布式应用程序协调服务，提供数据提供DataSynchronous服务。
2.数据存储：作为开源框架，Hadoop设计用于离线和大型数据分析。HDFS作为其核心存储引擎，已被广泛用于数据存储。HBASE是一个分布式的，面向列的开源数据库。它可以被视为HDFS包装，它本质上是数据存储和NOSQL数据库。
3.数据清洁：MapReduce是用于并行计算大型数据集的Hadoop查询引擎。
4.数据查询分析：Hive的核心工作是将SQL语句转换为MR程序，该语句可以将结构化数据映射为数据库表，并提供HQL（HIVESQL）查询函数。SparkSpark启用内存分布数据集。除了提供交互式查询外，它还可以优化迭代工作负载。
5.数据可视化：停靠一些BI平台以可视化获得的数据以指导决策 - 制定服务。
结论：以上是主要CTO的功能指出哪个功能与存储过程相似的相关内容。希望它对您有所帮助！如果您解决了问题，请与更多关心此问题的朋友分享?