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Hadoop之后:大数据的未来

在实时数据世界里,为什么我们还这么执着于Hadoop? 根据451 Research调查数据显示,围绕批处理架构的Hadoop仍然是大数据[注]的代表技术,尽管其声誉仍然超过实际部署情况。 还没有真正部署Hadoop的企业可能想要再等一等。而随着Apache Spark等其他技术(Storm、Kafka等)的出现,我们似乎与Hadoop的批处理渐行渐远,逐渐转向实时数据的未来。 批处理不是重点 Cloudera的Doug Cutting是一个非常聪明的人,也是开源开发人员,Hadoop、Lucene等大数据工具的开发都有他的功劳。 虽然Cutting承认实时流媒体技术的重要性,但他并没有否认面向批处理的Hadoop的价值,他表示: 并不是因为我们觉得批处理是最好的,所以Hadoop围绕批处理而构建。批处理(特别是MapReduce)很自然是第一步,因为它相对容易部署, 并提供很重要的价值。在Hadoop之前,没有办法使用开源软件在商品硬件存储和处理千兆字节。Hadoop的MapReduce是很大的进步。 我们很难说清楚大数据的商品化对这个世界的重要性。这并不是说在Hadoop之前我们没...

联想超融合架构:应运而生的新一代数据中心

在当今“互联网+”的大时代背景下,数据量呈现爆炸式增长,企业对于高弹性的横向扩展能力以及对业务快速响应的需求不断提高。传统的数据中心架构已经远远不能满足当前的需求,主要体现在如下三个方面: 痛点1:架构复杂 早期90 年代中后期数据中心形成的以大型机、小型机、大型数据库、集中式存储加上高可用软件组成的架构,均采用专用的物理服务器为特定的应用程序提供支持,设备种类繁多,运维难度大,而且应用的可靠性严重依赖于硬件提供的RAS特性,导致硬件产品的规格不断提高,硬件采购成本极为高昂。 2003年服务器虚拟化技术出现,数据中心进入另一个阶段——虚拟化数据中心。数据中心的架构逐渐演变为X86 服务器+虚拟化+集中存储,但是集中存储磁盘阵列的扩展性通常采用Scale Up的方式扩展,在生产制造时就已经决定,存储设备之间的数据迁移也非常困难,这就导致了性能孤岛和数据孤岛的出现。其次,各家厂商的存储设备是互不兼容的,各种设备都需要专业的运维人员,大大增加到了运维的复杂性。另一方面,水平扩展的虚拟化对接集中的存储架构,非常依赖于存储的RAS特性,存储设备故障将导致整个虚拟机资源池的停机。 痛点2:计算和存...

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