有效处理大数据的力量

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不接受大数据趋势可能会让您的公司付出代价。根据埃森哲学习, 79% 的企业高管同意，不采用大数据的公司将失去竞争优势。随着数据创建的顺利进行增长十倍到 2025 年，企业能够以快速有效的方式处理它是极其重要的。
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那么“大数据”是什么意思呢？这个词经常出现在商业和技术领域。简而言之，大数据描述了可用于识别趋势和模式以做出更好业务决策的大型数据集。根据最近的麦肯锡分析调查近 50% 的受访者表示，大数据从根本上改变了他们的销售和营销职能的业务实践。

尽管有大量统计数据支持使用大数据，但很少有企业真正成功地使用它。在最近的一项调查中凯捷，只有 27% 的高管将他们的大数据计划描述为“成功”。其他商业领袖仍然抱有希望，但没有采用任何实际技术。

为确保您的公司具有相关性，必须有效地实施快速数据处理。随着数据每天变得更加多样化，能够准确和创造性地进行分析变得极为重要。

让我们来看看“大数据分析”。随着云计算继续主导生产环境，重要的是要认识到处理大数据给公司带来的竞争优势。

结合大数据和云计算

在数据系统中计算数据的两个关键组件是数据处理引擎和框架。工程师是负责对数据进行操作的组件，而框架通常是一组旨在执行相同操作的组件。虽然两者之间没有关键区别，但分开定义它们很重要。

尽管在这个阶段旨在处理数据生命周期的系统很复杂，但它们最终有着相似的目标——处理数据以扩大理解和表面模式，同时获得对复杂交互的洞察力。

然而，为了做到这一切，需要有一个支持大型工作负载的基础设施。进入云。企业之所以重视云，是因为它是一种可以在大数据中利用商业智能 (BI) 的有益工具。云环境的可扩展性使 Cloudera 和 Hadoop 等大数据工具和应用程序更容易运行。

可用的不同类型的编程框架

有几种可用的大数据工具，其中一些包括：

Hadoop： 作为一个基于Java的编程框架，Hadoop支持超大数据集的处理和存储。Hadoop 是一个开源框架，是 Apache 项目的一部分，由在分布式计算环境中工作的 Apache 软件基金会赞助。它支持软件包和组件，能够由组织在本地数据中心部署。

Apache Spark：该工具是用于大数据处理的快速引擎，能够流式传输并支持 SQL、图形处理和机器学习。作为替代方案，Apache Storm 也可用作开源数据处理系统。

Cloudera Distributions：这被认为是可用于发现、存储、处理、建模和服务大量数据的最新开源技术之一。Apache Hadoop 被认为是该平台的一部分。

CloudStack 上的 Hadoop 有效地处理数据

以 Google 的 MapReduce 和文件系统技术为蓝本，Hadoop 已在业界得到广泛采用。CloudStack 有类似的框架并用 Java 实现。

CloudStack 是第一个加入 Apache 软件基金会的云平台。正因为如此，该公司已迅速成为那些喜欢大数据基础设施和云的开源选项的公司的云选择。

Hadoop 和 CloudStack 完美匹配，等待使用和部署，以便更成功地分析大数据。

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关键词：大数据 Apache Spark distribution CDA LEVEL MapReduce