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從Yahoo的 Web搜索研究，到Facebook的數據分析，再到百度的搜索日志分析、淘寶的數據魔方服務，Hadoop的身影都已經到處閃現(xiàn)。簡單來講，社會化數據時代的企業(yè)需要像八爪魚一樣，能夠發(fā)現(xiàn)并拿到他需要的數據，而Hadoop技術的好處就是，不但可以方便地嵌入到各種實際應用中以實現(xiàn)全文搜索/索引，而且可以進行數據抓取。比如雅虎，通過應用這一技術，幾乎可以實時分析每一個頁面點擊并優(yōu)化內容的排名，每7分鐘就能更新一次結果。

“PB級別的企業(yè)數據倉庫已經可以大規(guī)模并行處理數據并且可以對海量數據的分析數據進行高效的管理”，F(xiàn)orrester的分析師James Kobielus表示。

以Hadoop為代表的海量數據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)級數據倉庫應用上有許多優(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，能夠更好的處理非結構化的語言，比如圖片等。而不需要完全寄托于傳統(tǒng)數據倉庫廠商的分析技術，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)數據倉庫最佳解決方案，原因在于其數據庫分析方式與供應商無關。再加上MapReduce框架的強大支持，將使其成為完美的企業(yè)級云數據倉庫。

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、結構化與非結構化數據

現(xiàn)在我們在聽到海量數據的時候，主要的關注點通常會在一些互聯(lián)網巨頭上，像谷歌和Twitter都在使用，但互聯(lián)網其實并沒有創(chuàng)造大數據，也不會僅僅因為Hadoop就得到廣泛應用。

在CSDN之前對1446個數據庫管理人員的調查中，有78％的被調查者表示，非結構化數據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，非結構化數據將超過過去10年的結構化數據總和。

實際上，金融服務企業(yè)已經處理大型數據負載相當長的時間了，盡管到目前為止，其數據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據。現(xiàn)在他們開始通過私有云進行試驗，而且通過Hadoop和MapReduce技術關聯(lián)數據方法，通過計算集群完成高速數據分析。

2、通過Hadoop日志對事件進行分析，主要應用是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用程序，但作為一個并行數據處理引擎，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Web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果。然后可以在整個Web搜索過程中使用這個結果從已定義的搜索參數中識別內容。

3、內容層分析

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據集。能夠在之前沒有整合的異構數據源上運行分析，然后在同樣的數據上有規(guī)模地運行分析。

實際上，對于專業(yè)的數據分析人員而言，這個功能無疑會讓他們喜歡，因為基于Mapreduce建模的Hadoop所提供的數據挖掘功能，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

可以預見的是，Hadoop作為企業(yè)級數據倉庫體系結構核心技術，在未來的10年中它將會保持增長。

盡管從技術上而言，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和數據交換等等。

Cloudscale創(chuàng)始人和首席執(zhí)行官Bill McColl也曾指出，從性能上而言，下一代的架構需要在MapReduce/Hadoop的基礎上有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)級數據倉庫體系結構，Hadoop是最好的。”

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