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Hadoop:分布式大数据处理架构
Hadoop:分布式大数据处理架构
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由于具备低成本和前所未有的高扩展性,Hadoop已被公认为是新一代的大数据处理平台。就像30年前SQL(Structured Query Language)出现一样,Hadoop正带来了新一轮的数据革命。如今Hadoop已从初出茅庐的小象变成了行业的巨人,但Hadoop仍需继续完善。
基于Java语言构建的Hadoop框架实际上一种分布式处理大数据平台,其包括软件和众多子项目。在近十年中Hadoop已成为大数据革命的中心。MapReduce作为Hadoop的核心是一种处理大型及超大型数据集(TB级别的数据。包括网络点击产生的流数据、日志文件、社交网络等所带来的数据)并生成相关的执行的编程模型。其主要思想是从函数式编程语言借鉴而来的,同时也包含了从矢量编程语言借鉴的特性。
互联网巨头Yahoo!作为Hadoop框架的先驱研究者,在6年时间已经将Hadoop塑造成了极为成功的技术。但相比于SQL,Hadoop在某些方面仍然显得不够完善。这直接导致现今所有目光都集中在Hadoop供应商的身上。包括Amazon、Cloudera等公司带来众多的创新并提供强大的工具。Cloudera推出的CHD3包含众多的附加软件,可以帮助管理、运行Hadoop上的复杂任务,例如:Apache Mahout、Flume、Sqoop、Pig、Oozie、Hive、HBase、ZooKeeper、Whirr等。同时Cloudera也是目前最大的提供企业Hadoop技术支持和培训的厂商。而Amazon是较早在公共云中运行Hadoop的公司,其提供的基于MapReduce的弹性计算可提供海量的数据计算服务。
但数据处理只是大数据处理的一部分,组织最终想要得到的是经过分析后的有价值的数据。商业智能和数据分析厂商如Datameer、Hadapt以及Karmasphere就显的不可或缺。
Hadoop在2011年证明自神的价值,最明显的迹象就是五大数据库管理软件供应商EMC、IBM、Informatica、Microsoft以及Oracle都投入了Hadoop的怀抱。EMC与MapR展开合作,而Microsoft和Oracle则分别与Hortonworks和Cloudera展开了合作。而EMC和Oracle已经推出了Hadoop专有设备。下面就让我们来看一下Hadoop在大数据领域都俘虏了那些公司的心。
Amazon基于MapReduce的服务
Amazon早在2009年就推出了基于Hadoop MapReduce的EC2(Elastic Compute Cloud)服务。因此Amazon在应对用户应用和需求上显得胸有成竹。无论是中小型企业还是超大型的组织,基于MapReduce的EC2服务都经受住了考验。同时AWS(Amazon Web Service)还包括Amazon S3(Simple storage Service)。Amazon S3可提供高伸缩性、靠可靠性、高可用性以及极低的存储成本。利用AWS可高效的处理数据密集型的任务,如Web索引、数据挖掘、日志文件分析、机器学习以及科技和生物信息的学术研究。
Cloudera提供安全的Hadoop平台
Cloudera也是比较早的大规模Hadoop软件和服务提供商。Cloudera一直专注于将开源的Apache Hadoop完善成可靠的平台。Cloudera目前拥有100多家客户,并且在本月还与Oracle展开合作,共同进军大数据领域。
在Cloudera提供了用于管理大数据的管理控制台和负责管理Hadoop部署的工具以及企业级的支持。Cloudera的管理工具提供基于向导式的Hadoop安装和配置菜单。同时提供相应的工具,以帮助系统管理员监控平台的健康状况、诊断问题、优化性能,并进行所需的配置和安全变更。而Cloudera的企业级支持与服务包括配置检查、升级和与第三方系统集成以及其他技术资源。现今Cloudera管理软件现在的价格是每节点每年4000美元(不包括硬件)。
Datameer将大数据与商业智能有机结合
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Datameer宣称其公司基于Hadoop平台的产品方案DAS(Datameer Analytics Solution)非常适用于商业智能(BI)。Datameer可通过JDBC、Hive、Http连接任何的数据源。同时包括一个向导驱动集成平台,可安排负载并从任何结构化、半结构化和非结构化的大数据集。Datameer的大数据分析解决方案通过表格接口整合Hadoop的数据挖掘能力。并通过REST API在私有云和公共云中输入和输出数据。
EMC的统一数据分析平台
EMC推出用于支持大数据分析的平台――EMC Greenplum统一分析平台(UAP)。G
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