大数据与Hadoop的五大优势

Hadoop与竞争对手相比有哪些优势？

Hadoop软件框架是用Java编写的，用于在由商用配件构建的计算机集群上对超大型数据集启动散布式存储和散布式处置。

虽然Google和Facebook等大型Web2.0公司经常使用Hadoop来存储和治理其宏大的数据集，但Hadoop基于其五大优势也被证实对许多其余更传统的企业很有价值。

以上去看看。

1. Hadoop是可扩展的

Hadoop是一个高度可扩展的存储平台，由于它可以在数百台并行运转的便宜主机上存储和散发十分大的数据集。

与无法扩展以处置少量数据的传统相关数据库系统(RDBMS)不同，Hadoop使企业能够在触及数千TB数据的数千个节点上运转运行程序。

2. 老本效益

Hadoop还为企业爆炸式数据集提供了一种经济高效的存储处置方案。传统相关数据库治理系统的疑问在于，为了处置如此少量的数据，扩展至如此水平的老本极端低廉。

为了降落老本，过去许多公司不得不对数据启动下采样，并依据某些关于哪些数据最有价值的假定对其启动分类。

原始数据将被删除，由于保管它的老本太高。虽然这种方法或者在短期内奏效，但这象征着当业务优先级出现变动时，完整的原始数据集将无法用，由于存储老本太高。另一方面，Hadoop被设计为一种横向扩展架构，可以经济地存储公司的一切数据以供经常使用。

老本节俭是惊人的：Hadoop提供的计算和存储配置不是每TB数千到数万英镑，而是提供了数百英镑/TB的计算和存储才干。

3. 灵敏

Hadoop使企业能够轻松访问新数据源并应用不同类型的数据(结构化和非结构化数据)从这些数据中发生价值。

这象征着企业可以经常使用Hadoop从社交媒体、电子邮件对话或点击流数据等数据源中取得有价值的业务洞察力。此外，Hadoop可用于多种用途，例如日志处置、介绍系统、数据仓库、市场优惠剖析和欺诈检测

4. Hadoop速度快

Hadoop共同的存储方法基于散布式文件系统，该系统基本上“映射”数据位于集群上的任何位置。数据处置工具通常位于数据所在的同一台主机上，从而放慢了数据处置速度。

假设您正在处置少量的非结构化数据，Hadoop能够在几分钟内有效地处置TB级数据，并在几小时内有效处置PB级数据。

5. 对失败有弹性

经常使用Hadoop的一个关键优势是它的容错性。当数据发送到单个节点时，该数据也会复制到集群中的其余节点，这象征着在出现缺点时，还有另一个正本可供经常使用。

MapR发行版逾越了这一点，它消弭了NameNode并将其交流为提供真正高可用性的散布式NoNameNode架构。咱们的架构提供针对单个和多个缺点的包全。

在以安保且经济高效的形式处置大型数据集方面，Hadoop具备优于相关数据库治理系统的优势，并且随着非结构化数据的始终增长，它对任何规模的企业的价值都将继续参与。