【杭州網(wǎng)站設(shè)計】Hadoop是最完美的數(shù)據(jù)倉庫體系結(jié)構(gòu)嗎?
分享 2011.06.10 瀏覽次數(shù):7616次
從Yahoo的 Web搜索研究,到Facebook的數(shù)據(jù)分析,再到百度的搜索日志分析、淘寶的數(shù)據(jù)魔方服務(wù),Hadoop的身影都已經(jīng)到處閃現(xiàn)。簡單來講,社會化數(shù)據(jù)時代的企業(yè)需要像八爪魚一樣,能夠發(fā)現(xiàn)并拿到他需要的數(shù)據(jù),而Hadoop技術(shù)的好處就是,不但可以方便地嵌入到各種實際應(yīng)用中以實現(xiàn)全文搜索/索引,而且可以進行數(shù)據(jù)抓取。比如雅虎,通過應(yīng)用這一技術(shù),幾乎可以實時分析每一個頁面點擊并優(yōu)化內(nèi)容的排名,每7分鐘就能更新一次結(jié)果。
“PB級別的企業(yè)數(shù)據(jù)倉庫已經(jīng)可以大規(guī)模并行處理數(shù)據(jù)并且可以對海量數(shù)據(jù)的分析數(shù)據(jù)進行高效的管理”,F(xiàn)orrester的分析師James Kobielus表示。
以Hadoop為代表的海量數(shù)據(jù)處理開源工具無疑是吸引人的,“開源工具可以查看代碼,這樣開發(fā)者可以找到他們整合時里面是什么。在幾乎所有的案例中,開源分析都更具性價比和靈活性。”Revolution Analytics的Minelli表示。
毫無疑問,Hadoop在企業(yè)級數(shù)據(jù)倉庫應(yīng)用上有許多優(yōu)勢,比如:
Hadoop是開源的。它能帶來較低的成本,無需支付高昂的授權(quán)許可費。
其次是其靈活性,允許用戶自己修改代碼。
最后是可以獲得具有領(lǐng)先且創(chuàng)新性的Hadoop社區(qū)的支持。
更長遠的來看,開源Hadoop使企業(yè)有了新的分析技術(shù),能夠更好的處理非結(jié)構(gòu)化的語言,比如圖片等。而不需要完全寄托于傳統(tǒng)數(shù)據(jù)倉庫廠商的分析技術(shù),開源的Hadoop給了企業(yè)創(chuàng)新的機會。
Kobielus指出,Hadoop核心之所以成為企業(yè)數(shù)據(jù)倉庫最佳解決方案,原因在于其數(shù)據(jù)庫分析方式與供應(yīng)商無關(guān)。再加上MapReduce框架的強大支持,將使其成為完美的企業(yè)級云數(shù)據(jù)倉庫。
Hadoop最佳實踐案例
企業(yè)使用Hadoop在云計算中能夠做什么?Kobielus列舉出三個受歡迎的案例。
1、結(jié)構(gòu)化與非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)
現(xiàn)在我們在聽到海量數(shù)據(jù)的時候,主要的關(guān)注點通常會在一些互聯(lián)網(wǎng)巨頭上,像谷歌和Twitter都在使用,但互聯(lián)網(wǎng)其實并沒有創(chuàng)造大數(shù)據(jù),也不會僅僅因為Hadoop就得到廣泛應(yīng)用。
在CSDN之前對1446個數(shù)據(jù)庫管理人員的調(diào)查中,有78%的被調(diào)查者表示,非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)是他們當前面臨的最大問題,超過一半的人認為,在未來的三年中,非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)將超過過去10年的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)總和。
實際上,金融服務(wù)企業(yè)已經(jīng)處理大型數(shù)據(jù)負載相當長的時間了,盡管到目前為止,其數(shù)據(jù)處理的效果不一定是最杰出的。企業(yè)最初時常創(chuàng)建并得到少量松散的數(shù)據(jù)?,F(xiàn)在他們開始通過私有云進行試驗,而且通過Hadoop和MapReduce技術(shù)關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)方法,通過計算集群完成高速數(shù)據(jù)分析。
2、通過Hadoop日志對事件進行分析,主要應(yīng)用是Web搜索
Hadoop的最常見用法之一是Web搜索。雖然它不是惟一的軟件框架應(yīng)用程序,但作為一個并行數(shù)據(jù)處理引擎,它的表現(xiàn)非常突出。Hadoop最有趣的方面之一是Map and Reduce流程,它受到Google開發(fā)的啟發(fā)。這個流程稱為創(chuàng)建索引,它將Web爬行器檢索到的文本W(wǎng)eb頁面作為輸入,并且將這些頁面上的單詞的頻率報告作為結(jié)果。然后可以在整個Web搜索過程中使用這個結(jié)果從已定義的搜索參數(shù)中識別內(nèi)容。
3、內(nèi)容層分析
借助Hadoop,我們可以線性擴展運行在硬件上的集群來集成更大更豐富的數(shù)據(jù)集。能夠在之前沒有整合的異構(gòu)數(shù)據(jù)源上運行分析,然后在同樣的數(shù)據(jù)上有規(guī)模地運行分析。
實際上,對于專業(yè)的數(shù)據(jù)分析人員而言,這個功能無疑會讓他們喜歡,因為基于Mapreduce建模的Hadoop所提供的數(shù)據(jù)挖掘功能,這極大他們了解到客戶的最新行為分析。如Flip Kromer(InfoChimps 創(chuàng)辦人之一)所描述的:“web從一個對每件事都了解一點的場所發(fā)展成為對一件事了解其全部的場所”。
Hadoop的未來
可以預(yù)見的是,Hadoop作為企業(yè)級數(shù)據(jù)倉庫體系結(jié)構(gòu)核心技術(shù),在未來的10年中它將會保持增長。
盡管從技術(shù)上而言,Hadoop的MapReduce在性能上仍然有一定局限性的:比如MapReduce沒有索引,只有靠強大的運算能力來處理;此外,MapReduce本身存在一些lower-level實現(xiàn)的問題, 特別是skew和數(shù)據(jù)交換等等。
Cloudscale創(chuàng)始人和首席執(zhí)行官Bill McColl也曾指出,從性能上而言,下一代的架構(gòu)需要在MapReduce/Hadoop的基礎(chǔ)上有10——10000倍的性能提高。
“但這些都不是問題”,Kobielus表示,“在這些問題解決之前,Hadoop會有廣泛的采用。因為相對于傳統(tǒng)的企業(yè)級數(shù)據(jù)倉庫體系結(jié)構(gòu),Hadoop是最好的。”
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