Oracle Loader for Hadoop：更多信息

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演示文稿

甲骨文全球大会 2014

集成企业大数据 — 分析包括数据仓库中的结构化数据、通常在 Hadoop 中运行的数据储藏库中的半结构化数据，以及来自实时事件的数据。跨系统集成数据对于大数据分析至关重要。在该专题讲座中，了解 Oracle Data Integrator、Oracle GoldenGate 和 Oracle Big Data Connectors 中快速、安全、简单易用的大数据集成特性。这些特性原生支持领先的 Hadoop 技术，并针对与 Oracle 数据库的连接性进行了优化。了解如何使用这些解决方案处理和简化数据集成用例，如跨系统批量数据传输、实时复制、从数据库访问 Hadoop 中的数据，以及 Hadoop 访问数据库中的数据。[CON7885] （2014 年 10 月）

甲骨文全球大会 2013

使用 Oracle Big Data Connectors 编程 — 在该专题讲座中，您将了解如何处理 Oracle Loader for Hadoop 为从 HIVE、HBASE 和 NoSQL 数据库加载数据而支持的输入格式。聆听实现 Hadoop 和 Oracle 数据库之间高性能连接的最佳实践。了解如何使用大大简化的 Oracle SQL Connector for Hadoop Distributed File System 从 Oracle Database 应用访问 Hadoop 上的数据。Robert Abbott — Oracle 和 Melliyal Annamalai 咨询工程师 — Oracle 高级首席产品经理（2013 年 10 月）

甲骨文全球大会 2012

适用于大数据解决方案不同阶段的高性能、集成的产品 — 欺诈检测、客户行为分析、自动传感器事件检测以及智能网格数据分析等大数据应用都经历了多个阶段。在第一阶段，高速捕获数据，并立即触发相关事件。接下来，处理数据，识别在此阶段之外有用的高价值信息。可以将这些数据与关系系统中的数据一起进行分析，从而深入了解数据。这些幻灯片提供了一个集成的产品系列，包括 Oracle Data Integrator、Oracle NoSQL Database、Oracle Event Processing 和 Oracle Big Data Connectors，并且介绍了它们如何使高性能数据流经一个完整大数据应用的不同阶段。Melli Annamalai 和 Jim Steiner （2012 年 10 月）

Big Data Connectors：Hadoop 和 Oracle 数据库的高性能集成 — 组织需要集成结构化数据和非结构化数据以进行高级分析。Hadoop 越来越多地用于处理非结构化数据，而这些数据必须与关系数据库中的结构化业务数据相结合才能进行分析。这正是 Oracle Big Data Connectors 的用武之地。它可为 Hadoop 和 Oracle 数据库提供高性能连接，并可帮助优化对 Hadoop 上以及数据库内数据的 Oracle R 分析。而且，Hadoop 上的数据处理和集成可使用图形用户界面完成。这个演示文稿提供了这些产品的技术概览。Melli Annamalai、Sue Mavris 和 Rob Abbott （2012 年 10 月）

甲骨文全球大会 2011

使用 Hadoop 和 Oracle Exadata 管理大数据 — 如果您对“大数据”解决方案非常感兴趣，请聆听 Oracle 平台为什么非常适合具备分析和 SQL 功能、可联接所有数据类型（包括关系、XML、文本、语义、多媒体及其他非结构化数据）的大数据的要求。了解如何使用 Hadoop 集群处理非结构化内容，以及如何将 Hadoop map reduce 处理结果加载到 Oracle 表中，以便在 Oracle Exadata 上进行进一步的分析。 Oracle，甲骨文全球大会演示文稿，2011 年 10 月 (9.7MB PDF)