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盘点大数据、十大技术与十大巨头:IBM和Intel在列

2014-03-24 09:42来源:OFweek物联网关键词:大数据IntelIBM收藏点赞

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Apache Drill:你有多大的数据集?其实无论你有多大的数据集,Drill都能轻松应对。通过支持HBase、Cassandra和MongoDB,Drill建立了交互式分析平台,允许大规模数据吞吐,而且能很快得出结果。

Apache Sqoop:也许你的数据现在还被锁定于旧系统中,Sqoop可以帮你解决这个问题。这一平台采用并发连接,可以将数据从关系数据库系统方便地转移到Hadoop中,可以自定义数据类型以及元数据传播的映射。事实上,你还可以将数据(如新的数据)导入到HDFS、Hive和Hbase中。

Apache Giraph:这是功能强大的图形处理平台,具有很好可扩展性和可用性。该技术已经被Facebook采用,Giraph可以运行在Hadoop环境中,可以将它直接部署到现有的Hadoop系统中。通过这种方式,你可以得到强大的分布式作图能力,同时还能利用上现有的大数据处理引擎。

Cloudera Impala:Impala模型也可以部署在你现有的Hadoop群集上,监视所有的查询。该技术和MapReduce一样,具有强大的批处理能力,而且Impala对于实时的SQL查询也有很好的效果,通过高效的SQL查询,你可以很快的了解到大数据平台上的数据。

Gephi:它可以用来对信息进行关联和量化处理,通过为数据创建功能强大的可视化效果,你可以从数据中得到不一样的洞察力。Gephi已经支持多个图表类型,而且可以在具有上百万个节点的大型网络上运行。Gephi具有活跃的用户社区,Gephi还提供了大量的插件,可以和现有系统完美的集成到一起,它还可以对复杂的IT连接、分布式系统中各个节点、数据流等信息进行可视化分析。

MongoDB:这个坚实的平台一直被很多组织推崇,它在大数据管理上有极好的性能。MongoDB最初是由DoubleClick公司的员工创建,现在该技术已经被广泛的应用于大数据管理。MongoDB是一个应用开源技术开发的NoSQL数据库,可以用于在JSON这样的平台上存储和处理数据。目前,纽约时报、Craigslist以及众多企业都采用了MongoDB,帮助他们管理大型数据集。(Couchbase服务器也作为一个参考)。

在我们这个DOD(data-on-demand)社会,每天都有大量的数据产生,并且大量的数据被收集在主要IT系统中。无论是社交媒体的照片还是国际商店交易信息,大量高质量、可量化的数据每天都在爆炸性增加,应对的唯一方法就是快速部署一个高效的管理方案。

切记,除了要对数据进行快速的分类和组织,IT管理人员必须具有挖掘信息并将其应用到业务中的能力。商业智能和数据量化背后的科学将继续发展和扩大,企业取得竞争优势的关键在于能否对它们的数据进行很好的管理。

投稿与新闻线索:陈女士 微信/手机:13693626116 邮箱:chenchen#bjxmail.com(请将#改成@)

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