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十大技術，十家機構，從行業制高點一覽大數據

來源：程序員人生發布時間：2014-09-08 09:36:25 閱讀次數：2478次

大數據在各行各業中取得了迅猛發展，許多組織都被迫尋找新的創造性方法來管理和控制如此龐大的數據，當然這么做的目的不只是管理和控制數據，而是要分析和挖掘其中的價值，來促進業務的發展。著眼大數據，過去幾年內產生了許多顛覆性技術，比如Hadoop、MongDB、Spark、Impala等，了解這些前沿技術還有助于你更好的把握大數據發展趨勢。誠然，想了解一件事物，首先要了解與該事物有關的人。因此，要想了解大數據，光了解技術是遠遠不夠的，本文中大數據領域的十個巨頭，將有助于你更深入掌握大數據這個行業的發展形勢。

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大數據領域的十大開源技術

根據最新的思科全球云指數報告，預計到2017年年底，全球數據中心年均IP流量將達到7.7ZB。總體而言，數據中心IP流量在2012年到2017年之間將以25%的復合年均增長率（CAGR）增長。

現在增長的速度更快，而且組織需要依靠大量的數據集幫助它們運營、量化和發展業務。在過去幾年里，大型數據庫經歷了從GB到TB再到PB級的發展過程。

此外，數據也不再是存儲在一個地方，隨著這些數據的增長以及云計算的發展，這些數據實現了分布式存儲。

幾乎所有行業都在發展大數據和數據科學

科學：大型強子對撞機每秒大約進行6億次碰撞。因此，只有當傳感器流數據小于0.001%的時候才有效，從四個大型強子對撞機實驗中產生的數據意味著每年將產生25PB的數據（統計于2012年），此外備份還會產生大量數據，備份后的數據有可能達到200PB。

研究：美國航空航天局的氣候模擬中心（NCCS）在其超級計算機平臺上存儲了約32PB的氣候觀測和模擬數據。

私有/公共：亞馬遜每天處理的后端操作達數百萬，此外還有超過50萬個第3方賣家的查詢操作。亞馬遜的核心技術運行在基于Linux的數據庫系統上，截至2005年，亞馬遜擁有世界上三個最大的Linux數據庫，容量分別達到了7.8TB、18.5TB、24.7TB。

組織被迫尋找新的創造性方法來管理和控制如此龐大的數據，目的不只是為了整理數據，而是要分析和挖掘數據來進一步發展業務，因此，一些開源大數據技術值得考慮：

Apache HBase：這個大數據管理平臺建立在谷歌強大的BigTable管理引擎基礎上。作為具有開源、Java編碼、分布式多個優勢的數據庫，Hbase最初被設計應用于Hadoop平臺，而這一強大的數據管理工具，也被Facebook采用，用于管理消息平臺的龐大數據。

Apache Storm：用于處理高速、大型數據流的分布式實時計算系統。Storm為Apache Hadoop添加了可靠的實時數據處理功能，同時還增加了低延遲的儀表板、安全警報，改進了原有的操作方式，幫助企業更有效率地捕獲商業機會、發展新業務。

Apache Spark：該技術采用內存計算，從多迭代批量處理出發，允許將數據載入內存做反復查詢，此外還融合數據倉庫、流處理和圖計算等多種計算范式，Spark用Scala語言實現，構建在HDFS上，能與Hadoop很好的結合，而且運行速度比MapReduce快100倍。

Apache Hadoop：該技術迅速成為了大數據管理標準之一。當它被用來管理大型數據集時，對于復雜的分布式應用，Hadoop體現出了非常好的性能，平臺的靈活性使它可以運行在商用硬件系統，它還可以輕松地集成結構化、半結構化和甚至非結構化數據集。

Apache Drill：你有多大的數據集？其實無論你有多大的數據集，Drill都能輕松應對。通過支持HBase、Cassandra和MongoDB，Drill建立了交互式分析平臺，允許大規模數據吞吐，而且能很快得出結果。

Apache Sqoop：也許你的數據現在還被鎖定于舊系統中，Sqoop可以幫你解決這個問題。這一平臺采用并發連接，可以將數據從關系數據庫系統方便地轉移到Hadoop中，可以自定義數據類型以及元數據傳播的映射。事實上，你還可以將數據（如新的數據）導入到HDFS、Hive和Hbase中。

Apache Giraph：這是功能強大的圖形處理平臺，具有很好可擴展性和可用性。該技術已經被Facebook采用，Giraph可以運行在Hadoop環境中，可以將它直接部署到現有的Hadoop系統中。通過這種方式，你可以得到強大的分布式作圖能力，同時還能利用上現有的大數據處理引擎。

Cloudera Impala：Impala模型也可以部署在你現有的Hadoop群集上，監視所有的查詢。該技術和MapReduce一樣，具有強大的批處理能力，而且Impala對于實時的SQL查詢也有很好的效果，通過高效的SQL查詢，你可以很快的了解到大數據平臺上的數據。

Gephi：它可以用來對信息進行關聯和量化處理，通過為數據創建功能強大的可視化效果，你可以從數據中得到不一樣的洞察力。Gephi已經支持多個圖表類型，而且可以在具有上百萬個節點的大型網絡上運行。Gephi具有活躍的用戶社區，Gephi還提供了大量的插件，可以和現有系統完美的集成到一起，它還可以對復雜的IT連接、分布式系統中各個節點、數據流等信息進行可視化分析。

MongoDB：這個堅實的平臺一直被很多組織推崇，它在大數據管理上有極好的性能。MongoDB最初是由DoubleClick公司的員工創建，現在該技術已經被廣泛的應用于大數據管理。MongoDB是一個應用開源技術開發的NoSQL數據庫，可以用于在JSON這樣的平臺上存儲和處理數據。目前，紐約時報、Craigslist以及眾多企業都采用了MongoDB，幫助他們管理大型數據集。（Couchbase服務器也作為一個參考）。

在我們這個DOD（data-on-demand）社會，每天都有大量的數據產生，并且大量的數據被收集在主要IT系統中。無論是社交媒體的照片還是國際商店交易信息，大量高質量、可量化的數據每天都在爆炸性增加，應對的唯一方法就是快速部署一個高效的管理方案。

切記，除了要對數據進行快速的分類和組織，IT管理人員必須具有挖掘信息并將其應用到業務中的能力。商業智能和數據量化背后的科學將繼續發展和擴大，企業取得競爭優勢的關鍵在于能否對它們的數據進行很好的管理。

歷數大數據領域不可忽視的十大巨頭

Amazon Web Services

Forrester將AWS稱為“云霸主”，談到云計算領域的大數據，那就不得不提到亞馬遜。該公司的Hadoop產品被稱為EMR（Elastic Map Reduce），AWS解釋這款產品采用了Hadoop技術來提供大數據管理服務，但它不是純開源Hadoop，經過修改后現在被專門用在AWS云上。

Forrester稱EMR有很好的市場前景。很多公司基于EMR為客戶提供服務，有一些公司將EMR應用于數據查詢、建模、集成和管理。而且AWS還在創新，Forrester稱未來EMR可以基于工作量的需要自動縮放調整大小。亞馬遜計劃為其產品和服務提供更強大的EMR支持，包括它的RedShift數據倉庫、新公布的Kenesis實時處理引擎以及計劃中的NoSQL數據庫和商業智能工具。不過AWS還沒有自己的Hadoop發行版。

Cloudera

Cloudera有開源Hadoop的發行版，這個發行版采用了Apache Hadoop開源項目的很多技術，不過基于這些技術的發行版也有很大的進步。Cloudera為它的Hadoop發行版開發了很多功能，包括Cloudera管理器，用于管理和監控，以及名為Impala的SQL引擎等。Cloudera的Hadoop發行版基于開源Hadoop，但也不是純開源的產品。當Cloudera的客戶需要Hadoop不具備的某些功能時，Cloudera的工程師們就會實現這些功能，或者找一個擁有這項技術的合作伙伴。Forrester表示：“Cloudera的創新方法忠于核心Hadoop，但因為其可實現快速創新并積極滿足客戶需求，這一點使它不同于其他那些供應商。”目前，Cloudera的平臺已經擁有200多個付費客戶，一些客戶在Cloudera的技術支持下已經可以跨1000多個節點實現對PB級數據的有效管理。

Hortonworks

和Cloudera一樣，Hortonworks是一個純粹的Hadoop技術公司。與Cloudera不同的是，Hortonworks堅信開源Hadoop比任何其他供應商的Hadoop發行版都要強大。Hortonworks的目標是建立Hadoop生態圈和Hadoop用戶社區，推進開源項目的發展。Hortonworks平臺和開源Hadoop聯系緊密，公司管理人員表示這會給用戶帶來好處，因為它可以防止被供應商套牢（如果Hortonworks的客戶想要離開這個平臺，他們可以輕松轉向其他開源平臺）。這并不是說Hortonworks完全依賴開源Hadoop技術，而是因為該公司將其所有開發的成果回報給了開源社區，比如Ambari，這個工具就是由Hortonworks開發而成，用來填充集群管理項目漏洞。Hortonworks的方案已經得到了Teradata、Microsoft、Red Hat和SAP這些供應商的支持。

IBM

當企業考慮一些大的IT項目時，很多人首先會想到IBM。IBM是Hadoop項目的主要參與者之一，Forrester稱IBM已有100多個Hadoop部署，它的很多客戶都有PB級的數據。IBM在網格計算、全球數據中心和企業大數據項目實施等眾多領域有著豐富的經驗。“IBM計劃繼續整合SPSS分析、高性能計算、BI工具、數據管理和建模、應對高性能計算的工作負載管理等眾多技術。”

Intel

和AWS類似，英特爾不斷改進和優化Hadoop使其運行在自己的硬件上，具體來說，就是讓Hadoop運行在其至強芯片上，幫助用戶打破Hadoop系統的一些限制，使軟件和硬件結合的更好，英特爾的Hadoop發行版在上述方面做得比較好。Forrester指出英特爾在最近才推出這個產品，所以公司在未來還有很多改進的可能，英特爾和微軟都被認為是Hadoop市場上的潛力股。

MapR Technologies

MapR的Hadoop發行版目前為止也許是最好的了，不過很多人可能都沒有聽說過。Forrester對Hadoop用戶的調查顯示，MapR的評級最高，其發行版在架構和數據處理能力上都獲得了最高分。MapR已將一套特殊功能融入其Hadoop發行版中。例如網絡文件系統（NFS）、災難恢復以及高可用性功能。Forrester說MapR在Hadoop市場上沒有Cloudera和Hortonworks那樣的知名度，MapR要成為一個真正的大企業，還需要加強伙伴關系和市場營銷。

Microsoft

微軟在開源軟件問題上一直很低調，但在大數據形勢下，它不得不考慮讓Windows也兼容Hadoop，它還積極投入到開源項目中，以更廣泛地推動Hadoop生態圈的發展。我們可以在微軟的公共云Windows Azure HDInsight產品中看到其成果。微軟的Hadoop服務基于Hortonworks的發行版，而且是為Azure量身定制的。

微軟也有一些其他的項目，包括名為Polybase的項目，讓Hadoop查詢實現了SQLServer查詢的一些功能。Forrester說：“微軟在數據庫、數據倉庫、云、OLAP、BI、電子表格（包括PowerPivot）、協作和開發工具市場上有很大優勢，而且微軟擁有龐大的用戶群，但要在Hadoop這個領域成為行業領導者還有很遠的路要走。”

Pivotal Software

EMC和Vmware部分大數據業務分拆組合產生了Pivotal。Pivotal一直努力構建一個性能優越的Hadoop發行版，為此，Pivotal在開源Hadoop的基礎上又添加了一些新的工具，包括一個名為HAWQ的SQL引擎以及一個專門解決大數據問題的Hadoop應用。Forrester稱Pivotal Hadoop平臺的優勢在于它整合了Pivotal、EMC、Vmware的眾多技術，Pivotal的真正優勢實際上等于EMC和Vmware兩大公司為其撐腰。到目前為止，Pivotal的用戶還不到100個，而且大多是中小型客戶。

Teradata

對于Teradata來說，Hadoop既是一種威脅也是一種機遇。數據管理，特別是關于SQL和關系數據庫這一領域是Teradata的專長。所以像Hadoop這樣的NoSQL平臺崛起可能會威脅到Teradata。相反，Teradata接受了Hadoop，通過與Hortonworks合作，Teradata在Hadoop平臺集成了SQL技術，這使Teradata的客戶可以在Hadoop平臺上方便地使用存儲在Teradata數據倉庫中的數據。

AMPLab

通過將數據轉變為信息，我們才可以理解世界，而這也正是AMPLab所做的。AMPLab致力于機器學習、數據挖掘、數據庫、信息檢索、自然語言處理和語音識別等多個領域，努力改進對信息包括不透明數據集內信息的甄別技術。除了Spark，開源分布式SQL查詢引擎Shark也源于AMPLab，Shark具有極高的查詢效率，具有良好的兼容性和可擴展性。近幾年的發展使計算機科學進入到全新的時代，而AMPLab為我們設想一個運用大數據、云計算、通信等各種資源和技術靈活解決難題的方案，以應對越來越復雜的各種難題。