|
数据仓库之门向Hadoop开启在大数据时代,Hadoop分布式处理架构为IT、数据管理以及数据分析团队带来了新生机的同时,也带来了新的挑战。随着Hadoop生态系统的不断发展壮大,企业需要对快速更新换代的技术做好充足的准备。 在大数据时代,Hadoop分布式处理架构为IT、数据管理以及数据分析团队带来了新生机的同时,也带来了新的挑战。随着Hadoop生态系统的不断发展壮大,企业需要对快速更新换代的技术做好充足的准备。 上周,Apache软件基金会刚刚宣布了Hadoop 2.0的正式GA,新版本的Hadoop将带来大量变化。以HDFS和基于Java的MapReduce为核心组件,Hadoop的早期采用者都在使用它应对海量数据处理,包括结构化与非结构化数据,从日志文件到文本数据,再从传感器数据再到社交媒体数据不一而足。 Hadoop 1.0向2.0的转变 Hadoop通常以集群的方式运行在廉价服务器上,因此可以有效控制海量数据处理和存储的成本。Ventana研究机构的副总裁Tony Cosentino表示,Hadoop采取了轻架构的数据处理方式, 因此它能够对新型数据源进行充分利用,这是传统关系型数据库架构所不能比拟的。 但Cosentino认为,目前的Hadoop架构也受到了批处理模式的限制,可以把它比作是一辆重型卡车,在性能方面存在较大瓶颈。Hadoop不适合有低延迟需求的应用,它更适合干重活,即海量数据处理。 Hadoop适合分析海量非结构化数据集,它通常是上TB甚至PB的数量级。ScaleOut Software的CEO William Bain表示,由于Hadoop批处理的天性以及大开销所限,它并不适合进行数据集的实时分析。但将Hadoop 2.0与其他厂商所添加的新查询引擎结合,这个问题也将得到有效的解决。 责编:王雅京 微信扫一扫实时了解行业动态 微信扫一扫分享本文给好友 著作权声明:kaiyun体育官方人口
文章著作权分属kaiyun体育官方人口
、网友和合作伙伴,部分非原创文章作者信息可能有所缺失,如需补充或修改请与我们联系,工作人员会在1个工作日内配合处理。 |
最新专题 |
|