当大数据遇到敏捷-经管之家官网！

现在是大数据技术出场的时候了，EMC Greenplum、Teradata Aster Data等是企业级的代表，而1010data、Pervasive DataRush等则是敏捷的代表。这两类厂商都意识到了企业级和敏捷在BI领域的鸿沟，并努力解决这个问题。企业级大数据供应商知道他们需要敏捷，而敏捷的大数据厂商知道他们需要提供高质量的企业级解决方案。

企业级大数据供应商推出了一些灵活性解决方案。Greenplum推出了一个名为Chorus的产品，以提供一个协作环境，支持数据分析和查找的过程。Aster提供了一系列SQL扩展，允许Hadoop类型的查询使用类似与SQL的语法。在实现敏捷方面，这些产品的扩展是很大的进步，但对Greenplum和Aster企业级技术所带来的高昂价格标签，人们更感兴趣的问题是：能否以敏捷的大数据技术弥补企业级技术的不足，以更少的投资获得更多的回报？

敏捷的大数据解决企业级平台的难题

回头看看我们所提到的三种敏捷的大数据技术，首先的问题是：它们为什么被称作是敏捷的？

答案其实很简单，它们可以让用户获取非凡的数据洞察力，并削减价格。如下：

●只需经过些许培训，用户就可以使用Splunk进行数据的查询、筛选和显示

●1010data以电子表格的形式为用户提供大数据的处理界面

●Pervasive DataRush以图形界面并行、高效地处理数据

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一个敏捷的大数据在大批量处理中的案例

David Inbar是Pervasive的市场发展战略办公室的首席执行官，在价格低廉的做了一个实验演示，处理了足够庞大的可称之为大数据的数据。

DataRush的工具包消除了程序员并行编程的复杂度。即便是科技狂人，相对编写一个单线程的程序，并行编程也无异于是火箭科学。DataRush为并行编程提供了一种编程模型，以替代艰难的多核函数编码。比如，你可以编写一个基于组件模型的工作流应用程序，该工具包会自动将其转化为该工作流所允许的并行应用程序。

大数据系统如Hadoop具有横向扩展性。虽然DataRush可以承担此类角色，并能在数千台计算机中安装，但是它的不同之处在于它一般在一台计算机中安装，用以发掘多核系统的潜能。

DataRush最有特色的功能是它并不需要你知道计算机究竟有多少个核，当编写一个DataRush应用程序时，它会自动感知计算机上核心的数目，并最大限度地利用，以进行并行处理。

将敏捷组件集合起来构建企业级系统

敏捷技术在针对大数据创建智能业务系统方面具有极大优势，但仍然有相当长的路要走。敏捷BI能够降低成本，面对大数据的挑战，它将证明它的价值。

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