大数据时代，处理速度、敏捷性、创造性都很重要

来源：36大数据

2014/4/23 10:54:52

海量数据处理应该是将大量的不同种类以及结构化和非结构化的数据通过网络汇集到处理器和存储设备之中，并伴随着将这些数据转换为企业的商业报告。

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他们也许会说“你需要我们的产品来管理和组织利用大规模的数据，只是想想繁杂大量的维护动态数据集带来的麻烦就使人们头疼”.此外海量数据的另外一个价值是它可以帮助企业在适当的时机作出正确决策。

大数据处理，数据，大数据从历史上看，数据分析软件面对当今的海量数据已显得力不从心，这种局面正在悄然转变。新的海量数据分析引擎已经出现。如Apache的Hadoop、LexisNexis的HPCC系统和1010data（托管、海量数据分析的平台供应商）的以云计算[注]为基础的分析服务。

101data的高级副总裁Tim Negris表示海量数据的收集以及存放和利用海量数据实际上完全是两回事。在做任何事前需要大量（准备数据）的工作是像Oracle和大多数数据库厂商所面临的难题之一。我们正是要消除这个难题，并把数据直接交到分析师的手中。Hadoop和HPCC系统做到了这一点。这三个平台都着眼于海量数据并提供支持。

开源的Hadoop已经在过去5年之中证明了自己是市场中最成功的数据处理平台。目前Cloudera的首席执行官和Apache基金会的Doug Cutting是Hadoop的创始人，他曾在Yahoo工作过。

Hadoop将海量数据分解成较小的更易访问的批量数据并分发到多台服务器来分析（敏捷是一个重要的属性，就像你更容易消化被切成小块的食物）Hadoop再处理查询。

“Gartner和IDC的分析师认为海量数据的处理速度和处理各种数据的能力都是Hadoop吸引人们的地方”.Cloudera的产品副总裁Charles Zedlewski说到。

在Cutting和他的Yahoo团队提出Hadoop项目之后，在Yahoo IT系统测试并广泛使用了很多年。随后他们将Hadoop发布到开源社区，这使得Hadoop逐渐产品化。

在Cutting和Yahoo在开发、测试并内部运行代码时，他们了解到使用起来还是很复杂的。这导致他们马上意识到如果在未来提供周边服务（例如提供直观的用户界面、定制部署和附加功能软件）可赚取更多的资金。

在2009年Cloudera作为一家独立公司开始运营，公司产品采用开源并产品化Hadoop分析引擎和Cloudera企业版（Cloudera Enterprise整合了更多的工具，包括Hive、HBase、Sqoop、Oozie、Flume、Avro、Zookeeper、Pig和Cloudera Desktop）。

Cloudera得到了大量投资者的青睐，这其中包括VMware的创始人和前首席执行官Diane Greene、Flickr的联合创始人Caterina Fake、MySQL前首席执行官Marten Mickos、Linkedln总裁Jeff Weiner和Facebook CFO Gideon Yu.

责编：李玉琴

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