数据分析≠Hadoop+NoSQL，不妨先看完善现有技术的10条捷径-低调大师

数据分析≠Hadoop+NoSQL，不妨先看完善现有技术的10条捷径

2017-04-02 607

让业务搭乘大数据技术确实是件非常有吸引力的事情，而Apache Hadoop让这个诱惑来的更加的猛烈。Hadoop是个大规模可扩展数据存储平台，构成了大多数大数据项目基础。Hadoop是强大的，然而却需要公司投入大量的学习精力及其它的资源。

如果得到正确的应用，Hadoop确实能从根本上提升你公司的业务，然而这条Hadoop的应用之路却充满了荆棘。另一个方面，许多企业（当然不是Google、Facebook或者Twitter）也没有做大数据分析所需要的巨型集群，他们纯粹是被“大数据”这个热门的词语给吸引的。

就像Dabid Wheeler所说“计算机科学的所有问题都有另一个层次间接的解决方案”，而Hadoop正是类似间接解决方案；当你的上司被一些流行词汇所吸引时，做正确的软件架构决策将变的非常艰难。

下文将给出一些对Hadoop进行投资

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作为国内最具影响力的IT盛会，第五届中国数据库技术大会将于2014年4月10日-12日在北京五洲皇冠假日酒店隆重举行。大会云集国内水平最高的数据库架构师、数据库管理和运维工程师、数据库开发工程师、研发总监和IT经理等技术人群，邀请近百位顶级技术专家和行业领袖分享数据库与大数据技术的最新动态，及其在行业领域里的应用部署和管理经验。 ChinaUnix自测平台针对企业内部数据库及大数据产品的应用现状展开调查。调查活动于2014年1月24日启动，为期40天，共收回线上问卷304份。主要调查结论： 1.企业中应用范围最广的三款数据库是Oracle、MySQL和SQL Server，其所占比例分别为28.79%、20.66%和20.50%。 2.在NoSQL阵营中，最受欢迎的是MongoDB和HBase。 3. 从大数据产品的部署来

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摘要：Google于2004年公布了MapReduce论文，为数据领域工作者开启了大数据算法之门。然而Google的大数据脚步显然不止于此，其后公布了Percolator、Pregel、Dremel、Spanner等多篇论文。没有止步的不仅是Google，很多公司也跟随其脚步开发了很多优秀的产品，虽然其中不乏模仿。 Mikio L. Braun柏林工业大学机器学习学博士后，TWIMPACT联合创始人兼首席数据科学家。在其个人博客上总结了Google近几年大数据领域的论文，并发表了自己的见解。以下为译文：主流的大数据基本都是MapReduce的衍生，然而把目光聚焦到实时上就会发现：MapReuce的局限性已经渐渐浮现。下面将讨论一下自大数据开始，Google公布的大数据相关技术，以及这些技术的现状。

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