hadoop和传统关系数据库(例如oracle hadoop的hdfs支持海量存储数据和mapreduce支持海量存储的分布式处理数据 \ x0d。X0aoracle可以构建一个集群，但是当数据的量达到一定的极限时，查询处理速度会变得很慢，机器的性能会很高，\x0d\x0a其实这两个东西不是一类的，hadoop是分布式云处理架构，倾向于数据计算而oracle是关系型的。
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University数据要学习统计学、数学、计算机等三个支撑学科，生物学、医学、环境科学、经济学、社会学、管理学是应用型和拓展型学科。基础课分为数学分析、高等代数、普通物理数学导论、信息科学、数据结构、数据科学导论、程序设计导论、程序设计实践。必修课分为离散数学、概率统计、算法分析与设计、数据计算智能、数据库系统概论、计算机系统基础、并行架构与编程、非结构化大数据分析。
hive和mpp的内存管理不一样。mpp的内存管理更细致。他的主要想法是在每台机器上放一个数据库。传统的数据库内存管理比较复杂，主要是内外存的交互。这个架构决定了mpp小-。Hive的内存管理非常广泛。后来，他是mapreduce的工作。先生的工作没有多少精细的内存管理。他只是尽力扫描，充其量也就是个泼撒。这种架构带来了巨大的吞吐量，但是延迟非常高。当您的集群很大时，您通常会追求大吞吐量。当数据的量非常大的时候，如果使用mpp的传统内存管理，大规模计算会比较慢，占用资源也比较多，所以vertica从一开始就考虑了列存储。
