大数据处理技术正在改变目前计算机的运行模式。我们已经从中获得了大量收益,因为正是大数据处理技术给我们带来了搜索引擎Google。然而故事才刚刚开始,基于以下几个原因,我们说大数据处理技术正在改变着这个世界。
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如今ApacheHadoop已成为大数据行业发展背后的驱动力。Hive和Pig等技术也经常被提到,但是他们都有什么功能,为什么会需要奇怪的名字(如Oozie,ZooKeeper、Flume)。
据国外媒体报道,对于专注于企业科技运算的巨头而言,IBMBigData的重点并不是数据流量,而是流量中呈现的大趋势。
Gartner预测,到2015年,超过85%的财富500强企业将在大数据竞争中失去优势。Gartner认为,大部分的组织或企业都不具备技术力量处理大数据,也没有能力管理大数据。
现在,各类机构的数据量正在快速增长,这些数据每天在其系统内流动;同时,云中的数据量也日益增加。随着数据量的增加,实时处理这些数据的能力已成为大数据的重要挑战之一。2012年,随着云计算应用部署的加快,大数据带来的挑战将更加严峻。
数据处理人员需要认真考虑适合自己的一套解决方案,并且关注如何更快地装入数据、更紧凑地储存数据,并且缩减分析和管理数据所需要的成本、资源和时间。
根据IDC的调查报告预测到2020年全球电子设备存储的数据将暴增30倍,达到35ZB(相当于10亿块1TB的硬盘的容量)。大数据浪潮的到来也为企业带来了新一轮的挑战。对于有准备的企业来说这无疑是一座信息金矿,能够合理的将大数据转换为有价值信息成为未来企业的必备技能。恰逢此时,CSDN专门针对企业相关人员进行了大规模问卷调研,并在数千份的调查报告中总结出现今企……
随着企业的非结构化数据在始终在线的应用环境中不可阻挡地积累,与RAID存储部署相关的基础设施、功耗和管理的成本,能够成为一个企业IT预算中沉重的砝码。
Gartner的“新兴技术成熟度曲线”报告称大数据视为一项具有新特点和高影响力的技术趋势,大数据、海量信息处理和管理等转型技术将在未来五年内进入主流。
EMC在大数据分析上下了大赌注。该公司将Hadoop文件系统整合到它的Isilon向外扩展产品,并让Greenplum分析产品可以使用Hadoop数据。
大数据时代的挑战包括:如何实现高效、智能的大数据存储?非结构化数据正在呈海量增长趋势,如何对其进行有效的数据管理和应用?现有数据保护与文档归档机制能否应对日益增长的海量数据?如何攻克移动数据管理的难点问题?如何在复杂的数据环境下实现高效的数据安全?如此种种问题,逐渐成为了所有CIO的共同挑战。