随着互联网、移动互联网、物联网、云计算的快速发展，各行各业爆炸性增长的海量数据将再一次颠覆云时代，信息量暴增的大数据时代吹响了号角。 用户如何从这庞大的数据库中提取对自己有用的信息呢?这就需要大数据分析技术和工具，而传统的商业智能(BI) 工具已经抵挡不住企业如此庞大的数据信息。提到大数据，不得不说的是与大数据相关的技术名词：Hadoop、MapReduce、HBase、NoSQL 等。业界的众多厂商也都开始从技术入手，打造各自的大数据解决方案。一时间，Hadoop红遍了全球，就像当年的Linux开源软件系统一样，成为了研究和设计大数据解决方案的主流平台。 华丽的变形 Hadoop的发展基本上经历了这样一个过程：从一个开源的Apache基金会项目，随着越来越多的用户的加入，不断地被使用、贡献和完善，逐渐形成了一个强大的生态系统。 随着云计算和大数据的发展，如今Hadoop已经是一个能够让用户轻松驾驭和使用的分布式计算平台。用户可以在不了解分布式底层细节的情况下，轻松地在 Hadoop上开发和运行处理海量数据的应用程序，并能充分利用集群的威力实现高速运算和存储。Hadoop实现了一个分布式文件系统(Hadoop Distributed File System)，简称HDFS。HDFS有着高容错性的特点，并且设计用来部署在价格低廉的硬件上，而且它提供高传输率来访问应用程序的数据，适合那些有 着超大数据集的应用程序。HDFS放宽了POSIX的要求，这样可以用流的形式访问文件系统中的数据。 Hadoop最受欢迎的是在 Internet上对搜索关键字进行内容分类的工具，但它也可以解决许多要求极大伸缩性的问题。例如，如果您要grep一个100TB的巨型文件，会出现 什么情况?在传统的系统上，这将需要很长的时间。但是Hadoop在设计时就考虑到这些问题，采用并行执行机制，因此能大大提高效率。 如 今，基于Hadoop的应用已经遍地开花：Yahoo通过集群运行Hadoop，以支持广告系统和Web搜索的研究;Facebook借助集群运行 Hadoop，以支持其数据分析和机器学习;百度则使用Hadoop进行搜索日志的分析和网页数据的挖掘工作;淘宝的Hadoop系统用于存储并处理电子 商务交易的相关数据。 九年的长跑，Hadoop已从初出茅庐的小象华丽变形，成为了行业巨人，但还需戒骄戒躁、不断完善。 性能大提升 Hadoop还是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。Hadoop是以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行处理的。 Hadoop是可靠的，因为它假设计算元素和存储会失败，因此它维护多个工作数据副本，确保能够针对失败的节点重新分布处理。 Hadoop 是高效的，因为它以并行的方式工作，通过并行处理加快处理速度。Hadoop可以将数千个节点投入计算，非常具有性能潜力。但并非所有的工作都可以进行并 行处理，如用户交互进行的数据分析。如果你设计的应用没有专门为 Hadoop集群进行优化，那么性能并不理想，因为每个Map/Reduce任务都要等待之前的工作完成。 英特尔针对大数据的开放架构核心产品线，推出了英特尔Hadoop分发版，让用户可以实现“软硬协同，体验至上”的创新效果。例如，利用英特尔至强处理器平台对网络和I/O 技术所做的优化，与英特尔Hadoop分发版进行强力组合，以往分析1TB的数据需要4个多小时才能完全处理完，现在仅需要短短的7分钟即可完成，极大地提升了大数据分析的速度。 Hadoop还是可伸缩的，能够处理PB级数据。由于批量处理功能，Hadoop最好部署在这些场合：索引编制、模式识别、推荐引擎建立和情绪分 析。在所有这些场合下，数据大量生成，存储在Hadoop中，然后最终使用MapReduce函数来进行查询。但是这并不意味着，Hadoop会取代数据 中心里面目前的组件。恰恰相反，Hadoop会集成到现有的IT基础设施里面，以便充分利用进入到该企业的海量数据。 曾听过这样一则案例：Hadoop集成到一家企业网站后，情况较之先前大有改观：大大节省了时间和精力。来自Web服务器的
日志数据不用经历ETL操作，而是直接被完整地发送到了Hadoop里面的HDFS。然后，对日志数据执行同样的清理过程，现在只使用MapReduce
任务，一旦数据清理完毕，随后被发送到数据仓库。这个操作要迅速得多，这归因于省去了ETL这一步，加上MapReduce操作速度快。而且，所有数据仍
然保存在Hadoop里面，网站操作人员后续所需数据都可以查询到。 |
