对于大数据，Hadoop有哪些优势？

最新推荐文章于 2024-06-11 10:01:38 发布

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文章标签：大数据数据库人工智能

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Hadoop作为一种开源的大数据处理平台，凭借其可扩展性、容错性和低成本的特点，成为众多企业应对大数据挑战的首选。它不仅能够处理结构化数据，还能有效处理非结构化和半结构数据，降低了大数据的存储和分析成本，同时提高了数据价值。从淘宝网到Google，Hadoop的应用案例展示了其在商业智能和数据分析领域的潜力。

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面对大数据，Hadoop确实有不少优势，但每个企业的技能特点和需求不同，应该在积累经验的基础上，挖掘数据中的“黄金”。淘宝网是中国深受欢迎的网购零售平台，也是国内应用Hadoop最早、最为成功的企业，他们希望从海量的客户数据中挖掘真正的商业价值，进而帮助公司、商家进行企业的数据化运营，帮助消费者进行理性的购物决策，这无疑是淘宝网的核心竞争力之一。

而像baidu、中国移动、网易、华为等国内知名企业也纷纷尝试了Hadoop技能，Google、Facebook、雅虎这样著名的国际互联网公司更是Hadoop的最早受益者。

Hadoop：一剂应对大数据的良药

自从Hadoop在2008年作为Apache基金会开源项目发布以来，它就一直让人备感兴奋，原因在于它联合了成本低、可扩展性佳以及无需构建预定义模式就能灵活处理任何数据等优点。

Hadoop如此引人注目，很大程度上是由于用户对大数据存储、管理和分析需求的日渐迫切。大数据是目前很多企业面临的一个挑战，由于数据量相当巨大，而且数据类型异常复杂，特别是非结构化和半结构数据量远超过结构化数据，一些传统的基于关系型数据库的存储和分析办法显露出不足，同时巨大的成本压力已成为很多企业难以承受的负重。Hadoop的出现给人们带来解决大数据问题的希望。

Hadoop是一个具有可扩展性、容错性、源代码开放性等特性的大数据储存和处理平台，其结构主要包括Hadoop分布式文件系统HDFS和MapReduce两局部。HDFS是物理服务器中的文件共享和数据保护方案，属于传统层，有很高的冗余性，已经在各种大型在线服务和大型存储系统中得到广泛应用。MapReduce是物理服务器中的分布式计算框架，用于对海量数据进行并行分析和处理，Hadoop具有高度运行的数据处理能力，可将数据分成很多小的数据块，然后放到Hadoop的集成节点上，每个节点、每个数据块都能够做并行处理。

Hadoop的最大价值

大数据时代需要Hadoop，那么Hadoop的最大价值在哪里呢？其一是能够降低大数据的成本；二是可以提高大数据的价值。Hadoop使企业可以使用精益数据管理，以降低数据成本，这包括：业务成本、硬件成本、人工成本、软件成本、存储成本等。此外，通过易访问性、可操作性、权威性、总体性、平安性、准时性、可信性等特性，Hadoop还能帮助客户增加数据价值。

在IT环境中，Hadoop不可能作为一个孤岛存在。为了让其能够跨越不同平台并成为一种主流技能，用户需要将Hadoop作为他们IT大环境中的一局部来管理。因此许多人寄希望于Hadoop厂商们可以开发出成熟可靠的工具和创新技能，使他们不用学习复杂的MapReduc数据分析、HDFS方案。

一年半前，Informatica就起初进行这方面的研讨，希望借助统一的环境和方法，让用户通过一个易用的单一平台更好地释放Hadoop的潜能，帮助企业实现数据投资回报最大化。

实际上，如今的Hadoop在受到越来越多厂商和用户的追捧后，已经与其诞生之初截然不同：从一个单独的开源软件逐步演变为一个初具规模的生态系统，这个群体中一些有影响力的厂商包括Cloudera、亚马逊、MapR、Hortonworks、DataStax、EMC、IBM、Informatica、微软和甲骨文，他们在这一生态系统中扮演着不同的角色：有系统厂商，也有管理监控服务商、数据分析、处理服务商等等。作为生态系统中的一员，Informatica主要专注于数据集成方面，与Oracle、EMC、SAP等家当链中的成员合作，进行产品认证，开发支持Hadoop架构的软件，帮助用户挖掘数据中的“黄金”。

不要盲目使用Hadoop

与传统的数据库管理系统相比，开源的Hadoop有自己的优势，尤其是它既能处理关系数据库中的结构化数据，同时也能处理诸如音视频等非结构化数据，而且Hadoop系统还能够根据数据的规模和问题的复杂程度轻松地扩展。只是，在决定利用Hadoop构建自己的大数据管理系统之前，一定要确保自己充分明白Hadoop，并且不要盲目跟风。

每个企业都有自己的特殊需求，都有自己的技能条件，如果已经购买了成熟的数据库，没必要丢弃这些产品，应用Hadoop能够从一些小项目着手尝试，积累更多经验。

目前，Hadoop还是一个刚刚起步的市场，大多数客户使用Hadoop是作为辅助和补充，而不是替代传统数据库。而且，不要忘记，在海量数据分析处理方面，Hadoop也不是唯一的，像NoSQL、HBase这类技能也可实现同样的功能。Hadoop正在发展，并将继续演进，我们期待随着大数据需求的不时爆发，Hadoop会越来越成熟。