数据控使用Hadoop的三种常用方式
随着Hadoop技术的发展,从最初为Google、Facebook等公司解决大量数据的存储问题,到现在被越来越多企业用来处理大数据,Hadoop在企业数据领域影响深远。了解其常见的使用模式,可以极大地降低使用复杂性。 就在几周前,Apache Hadoop 2.0正式发布,这是 Hadoop领域巨大的里程碑,因为它开启了史无前例的数据存储方式革命。Hadoop保留它典型的“大数据”基础技术,但它是否适合当下数据库及数据仓库的使用方式?又是否有一种通用模式可以切实降低固有的使用复杂性呢? Hadoop使用的一般模式 Hadoop最初的构想是为像Yahoo、Google、Facebook等这样的公司以非常低的成本来解决大量数据的存储问题。现在,它正被越来越多地引入企业环境中处理新不同数据类型。机器生成的数据、传感器数据、社交数据、网络日志等数据类型呈指数级增长,而且这些数据也常常(但不总是)是非结构化。正是由于这种类型的数据将人机对话从“数据分析”带到“大数据分析”:因为挖掘这些数据可以得到商业优势。 分析应用程序以各种形式流行起来,最重要的是可以定向解决一个垂直行业的需要。乍一看,他们彼...