hadoop大資料行業技術創新解決方案

如今有很多公司都在努力挖掘他們擁有的大量資料，包括結構化、非結構化、半結構化以及二進位制資料等，來探索對資料的深入利用。

大多數公司估計他們只分析了已有資料的12%，剩餘88%還沒有被充分利用。大量的資料孤島和分析能力的缺乏是造成這種局面的主要原因。另外乙個難題是如何判斷資料是否有價值。尤其是在大資料時代，為了避免資料丟失你必須採集並儲存這些資料。一些看起來與業務無關的資料，如手機gps資料，將來也可能會有大用處。

所以，大量公司都寄希望於使用hadoop解決如下難題：

採集並儲存與公司業務職能相關的所有資料。支撐先進的分析功能，包括商業智慧型，採用現代方式對資料進行先進的視覺化和**性分析。將資料快速分享給所需之人。整合多個資料孤島

來解答以前根本沒人提過，甚至是未知的複雜問題。hadoop支援

解決方案

規模的快速、有效擴大，使不斷增長的容量、速度以及多樣的資料能夠得到快速的處理。

在大資料hadoop解決方案評測中，廠商有amazon web services、cloudera、hortonworks、ibm、mapr科技、華為和

大快搜尋。這些廠商都是基於apache開源專案，然後增加打包、支援、整合等特性以及自己的創新等內容以彌補hadoop在企業中的短板。所有廠商都實現了這些功能，儘管方式略有不同——從各廠商的評測得分和廠商資料可見一斑。

大快大資料平台（dkh）,是大快搜尋為了打通大資料生態系統與傳統非大資料公司之間的通道而設計的一站式搜尋引擎級，大資料通用計算平台。傳統公司通過使用dkh，可以輕鬆的跨越大資料的技術鴻溝，實現搜尋引擎級的大資料平台效能。

dkh，有效的整合了整個hadoop生態系統的全部元件，並深度優化，重新編譯為乙個完整的更高效能的大資料通用計算平台，實現了各部件的有機協調。因此dkh相比開源的大資料平台，在計算效能上有了高達5倍（最大）的效能提公升。

dkh，更是通過大快獨有的中介軟體技術，將複雜的大資料集群配置簡化至三種節點（主節點、管理節點、計算節點），極大的簡化了集群的管理運維，增強了集群的高可用性、高可維護性、高穩定性。

dkh，雖然進行了高度的整合，但是仍然保持了開源系統的全部優點，並與開源系統100%相容，基於開源平台開發的大資料應用，無需經過任何改動，即可在dkh上高效執行，並且效能會有最高5倍的提公升。

傳統的企業方法

在這種方法中，乙個企業將有乙個計算機儲存和處理大資料。對於儲存而言，程式設計師會自己選擇的資料庫廠商，如oracle，ibm等的幫助下完成，使用者互動使用應用程式進而獲取並處理資料儲存和分析。

侷限性這種方式能完美地處理那些可以由標準的資料庫伺服器來儲存，或直至處理資料的處理器的限制少的大量資料應用程式。但是，當涉及到處理大量的可伸縮資料，這是乙個繁忙的任務，只能通過單一的資料庫瓶頸來處理這些資料。

谷歌的解決方

使用一種稱為mapreduce的演算法谷歌解決了這個問題。這個演算法將任務分成小份，並將它們分配到多台計算機，並且從這些機器收集結果並綜合，形成了結果資料集。

hadoop

使用谷歌提供的解決方案，dougcutting和他的團隊開發了乙個開源專案叫做hadoop。

hadoop使用的mapreduce演算法執行，其中資料在使用其他並行處理的應用程式。總之，hadoop用於開發可以執行完整的統計分析大資料的應用程式。