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雷达卡
对于那些在实验环境中领略到“Hadoop是个坑”的企业来说，Hadoop的部署和运营就是个无底洞。
要想推广Hadoop在企业中的应用，就必须降低Hadoop的使用门槛和成本，实现企业大数据民主化。让业务人员也能用上Hadoop才是王道。为了解决Hadoop易用性的问题，一些技术牛人云集的大型互联网公司往往会有自己的解决方法，例如全球最大旅游点评网站TripAdvisor的软件开发了一个Hive查询工具并开源到Github上，这样很多部门的人员都可以借助这个工具使用Hive查询Hadoop数据。
但是对于大多数企业来说，Hadoop的实施和应用难度依然难以承受，而一些大数据创业公司则针对这种“大数据傻瓜化”需求推出了各种解决方案。
近日大数据创业公司Xplenty基于谷歌云服务Google Cloud Platform推出云端简易版Hadoop，主要用于处理数据建模前的ETL数据清洗任务，以月租99美元的价格向谷歌用户提供Hadoop云服务，同时还免费提供数小时的专家在线培训。(Google近日也推出了面向物联网大数据的流处理服务Google Dataflow，但目前尚不可用)
Xplenty的用户可以在运行Hadoop任务处理存储在谷歌BigQuery存储服务中的数据。
Xplenty的傻瓜版Hadoop还能运行于亚马逊AWS、IBM SoftLayer以及Rackspace等多个云服务平台，价格也略有不同。
在大数据傻瓜化方面，IT经理网此前还曾介绍过另外两家家尝到甜头的创业公司——Datameer和GoodData，Datameer开发出的产品屏蔽了复杂的大数据分析底层技术，通过类似电子表格的可视化数据分析用户界面，任何部门的企业员工都能很快上手。
Datameer的“Hadoop+电子表格”的方法让企业可以直接分析现有数据，无需对底层数据结构进行改动，而且随时可以添加新的查询类别。这解决了目前主流企业数据分析技术的局限性（缓慢而昂贵，例如ETL），代表着企业数据分析技术的趋势，Datameer的销售收入过去一年也翻了三番。
文章来自IT经理网
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