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转帖|行业资讯|编辑:郝浩|2016-06-24 11:07:03.000|阅读 109 次
概述:许多公司都在为管理海量数据不断努力。以前,他们都使用数据仓库平台,用这种传统架构在处理来自内部和外部数据源的数据时有很大困难,这些数据的结构和内容类型通常非常多样化,但Hadoop可以对此场景提供帮助。Hadoop是一款分布式处理架构,专门用来处理复杂的海量大数据,处理结构化、非结构化和半结构化数据混杂的场景。
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许多公司都在为管理海量数据不断努力。以前,他们都使用数据仓库平台,用这种传统架构在处理来自内部和外部数据源的数据时有很大困难,这些数据的结构和内容类型通常非常多样化,但Hadoop可以对此场景提供帮助。Hadoop是一款分布式处理架构,专门用来处理复杂的海量大数据,处理结构化、非结构化和半结构化数据混杂的场景。
Hadoop的部分优势在于,它有许多种开源组件和相关工具,可以完成数据捕获、处理、管理和分析工作。为了帮助用户利用好该框架,许多供应商提供了商业版Hadoop分布式产品,它们在Hadoop基础之上提供了性能和功能方面的扩展,并提供对该框架的维护和支持服务。
Hadoop运行在商用服务器集群环境中,这种环境通常用来支持数据分析而不是联机事务处理应用。有几种更加通用的分析应用案例可以很好地展示Hadoop分布式数据处理和并行计算模型:
支持以上这些应用场景的应用都可以基于Hadoop构建,可以使用一些典型的实现方法。说明如下:
Hadoop是低成本高性能的计算框架,可以处理各种IT和业务场景中组织对扩展处理能力或者扩展数据管理能力的需求。下面总结一下应用需求的特点以及建议选择的基于Hadoop分布式应用的数据管理平台。
获取和处理大数据规范集、大规模非结构化数据和流式数据。例如,捕获包含数十亿在线事件信息的Web服务器日志;跨不同数据集索引亿级文档;从众多渠道持续拉取数据流(诸如:社交媒体渠道、证券市场数据、新闻发布源和专家团队发布的内容等渠道)。
尽管把Hadoop平台整合到企业应用中是完全可行的,但使用Hadoop获益仍然要考虑权衡。因为许多组织已经在传统数据仓库平台上做了巨大投资,因此引入更新的技术可能会遇到一些阻力。在引入Hadoop分布式产品供应商之前,需要先解决潜在的障碍,评估集群规模和配置需求。
例如,要判断Hadoop集群如何与组织的数据仓库和分析策略融合,判断是否可以增强现有数据仓库功能甚至替换它。另外,要判断整合和交互方面需要处理的问题,审查配置可替代物,包括是否可以更有利于实施内部Hadoop生态系统,或者基于云或者托管环境。此外,要确保你已经聘用了具备相应技能的员工或者对现有职员进行再培训。Hadoop应用开发与传统数据库开发差异是很大的。
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