2.数据仓库:Teradaasterdata，2。商业大学数据全合一分析NoSQL 数据图书馆/数据仓库(很贵)IBMPureData(Netezza)，3) Membase，MongoDb商业大学数据生态圈:1，一体机数据库/数据仓库:IBMPureData(Netezza)。
Kaiyuanda数据生态圈HadoopHDFS、HadoopMapReduce、HBase、Hive逐渐诞生，早期的Hadoop生态圈逐渐形成。开源生态活跃，但Hadoop技术要求高，实时性差。2.商业大学数据一体化分析工具数据图书馆/数据仓库(很贵)IBM Puredata (Netezza)、Oracle Exadata、SaHANA等。
EMCGreenPlum、HPVertica等。数据 Fair(一般费用)QlikView，Tableau，中国的永红数据集市等等。前端呈现用于呈现分析的前端开源工具有JasperSoft、Pentaho、Spagobi、Openi、Birt等。用于表示分析商业分析工具有Cognos、BO、Microsoft，
Da 数据时代可能影响你的七大商业趋势。我们看到很多这样的案例，企业愿意分享自己在使用Da 数据中的成果。IT行业的任何paradigmshift，一个特定的主题都会吸引新闻媒体、投资者和创新人才的大量关注，而这种转变需要强大的商业价格的支持。这个典型的案例是:客户服务、分布式计算和面向服务的架构和语言，比如JAVA。我们也看到了一个有益的生态系统的出现。
比如:Hadoop，Cassandra，Accumulo，Oracle，IBM。那么在大数据生态系统中我能看到哪些趋势呢？在hadoop上，有大量的科技公司努力构建一个nosql技术，从而为大数据提供解决方案，比如hadoop。但是，对sql语言支持的深度和广度是不一样的。而使用sql的专业分析师可以利用这些优势，通过sql语言操作大数据。
3、如何像Google一样玩转大 数据?1。收集原文数据，抓取各个网站的内容、邮件或Cookie，然后提取关键信息。2.为这些信息创建一个复杂的相关索引和一个广告相关索引。3.将索引和相应的内容存储在分布式服务器上。4.当用户浏览网页以搜索或查看电子邮件时，Google会将用户的请求放入一个复杂的“翻译”过程中，然后会相应地定位几个索引项。5.根据索引在服务器中搜索，然后返回搜索结果或者相应的广告大到数据。项目为什么会失败？
