TDWI

Philip Russom, ante este tema simplemente responde que todo depende de las  capacidades relacionales que se necesiten, esto es, hay trabajos de ETL (Extracción Transformación y Carga) que necesitan un trabajo de creación de marcos relaciones bastante fuertes, y otros en cambio, básicos; marcos que necesitan de un nivel de abstracción moderado y otros complejos, sea cual fuere hay que destacar en Hadoop el enfoque algorítmico de la mayoría de los trabajos de MapReduce de codificación manual ajustado a estos marcos; se destaca el hecho que a escala masiva contra millones de registros se adapta bien al entorno Hadoop; con ello, Hadoop sigue siendo una plataforma atractiva y rentable.

5-steps-for-ETL-Hadoop

fuente: datanami.com

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