hadoop的部分優勢在於，它有許多種開源元件和相關工具，可以完成資料捕獲、處理、管理和分析工作。為了幫助使用者利用好該框架，許多**商提供了商業版hadoop分布式產品，它們在hadoop基礎之上提供了效能和功能方面的擴充套件，並提供對該框架的維護和支援服務。
hadoop分布式應用的案例場景
hadoop執行在商用伺服器集群環境中，這種環境通常用來支援資料分析而不是聯機事務處理應用。有幾種更加通用的分析應用案例可以很好地展示hadoop分布式資料處理和平行計算模型：
hadoop分布式應用的實現方式
支援以上這些應用場景的應用都可以基於hadoop構建，可以使用一些典型的實現方法。說明如下：
資料湖。因為hadoop提供了線性擴充套件能力，集群架構中很容易加入新資料節點做處理和儲存，因此它提供了非常自然的平台用於捕獲和管理原始資料檔案。基於這一特性，許多使用者把hadoop系統用作捕獲所有資料的平台，創造了資料湖的概念。
增強的資料倉儲平台。hadoop分布式儲存還可以用於擴充套件資料，供資料倉儲環境訪問用於分析。最頻繁使用的「熱資料」儲存在資料倉儲中，而不太頻繁的「冷資料」可以提交到更高延時的儲存，例如hadoop分布式檔案系統。這種方法依賴於資料倉儲與hadoop整合的緊耦合。
大規模批量計算引擎。如果配置了資料和計算節點，hadoop就變成了大規模並行處理平台，可以用於批量處理應用做資料操作和分析。資料標準化就是很好的例子，可以對資料集應用轉換任務為分析做準備。演算法驅動的分析應用(例如資料探勘、機器學習、模式分析和**模型)都可以用到hadoop的批處理能力，因為他們都需要針對海量分布式資料檔案並行處理，並疊加並行處理結果後提供最終結果集。
事件流分析處理引擎。hadoop環境還可以配置為實時或準實時處理收到的資料流。例如，客戶感受分析應用可以把多個通訊**並行執行於hadoop集群上，每個**都有一套處理規則。
選擇hadoop的優勢：它真的適合你嗎?
hadoop是低成本高效能的計算框架，可以處理各種it和業務場景中組織對擴充套件處理能力或者擴充套件資料管理能力的需求。下面總結一下應用需求的特點以及建議選擇的基於hadoop分布式應用的資料管理平台。
hadoop應用到企業中
儘管把hadoop平台整合到企業應用中是完全可行的，但使用hadoop獲益仍然要考慮權衡。因為許多組織已經在傳統資料倉儲平台上做了巨大投資，因此引入更新的技術可能會遇到一些阻力。在引入hadoop分布式產品**商之前，需要先解決潛在的障礙，評估集群規模和配置需求。
例如，要判斷hadoop集群如何與組織的資料倉儲和分析策略融合，判斷是否可以增強現有資料倉儲功能甚至替換它。另外，要判斷整合和互動方面需要處理的問題，審查配置可替代物，包括是否可以更有利於實施內部hadoop生態系統，或者基於雲或者託管環境。此外，要確保你已經聘用了具備相應技能的員工或者對現有職員進行再培訓。hadoop應用開發與傳統資料庫開發差異是很大的。
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