Gt_>>файлики, бигдата. в файлики parquet на hadoop кластер можно писать с гораздо большим уровнем параллелизма. там колончатая структура + упаковка. поверх этих файликов mpp engine, который файлики в виде почти реляционных табличек показывает, внешние потребители в основной массе и не поймут, что там файлики, а не субд.

P>А чем пользователи эти почти таблички смотрят? (к тому, что пользователям сами по себе таблички не нужны, им нужны отфильтрованные по разным условиям данные из разных табличек, сиречь joints)

поверх этих файликов mpp engine. у нас предпочитают cloudera impala, которая тяготеет к inmemory. там вполне навороченый SQL, понятно что с JOIN, с CTE, аналитическими запросами типа over() partition by, LEAD() и т.п.
еще популярен hive и spark sql. майкрософт как я понял spark sql сейчас любит, hadoop+spark недавно запихнули в mssql2019

Gt_

Gt_>>файлики, бигдата. в файлики parquet на hadoop кластер можно писать с гораздо большим уровнем параллелизма. там колончатая структура + упаковка. поверх этих файликов mpp engine, который файлики в виде почти реляционных табличек показывает, внешние потребители в основной массе и не поймут, что там файлики, а не субд.

P>А чем пользователи эти почти таблички смотрят? (к тому, что пользователям сами по себе таблички не нужны, им нужны отфильтрованные по разным условиям данные из разных табличек, сиречь joints)

поверх этих файликов mpp engine. у нас предпочитают cloudera impala, которая тяготеет к inmemory. там вполне навороченый SQL, понятно что с JOIN, с CTE, аналитическими запросами типа over() partition by, LEAD() и т.п.
еще популярен hive и spark sql. майкрософт как я понял spark sql сейчас любит, hadoop+spark недавно запихнули в mssql2019

Gt_