国内主要大数据厂商

1、国内主要大数据厂商概述大数据可以概括为4个V,数据量大（Volume）、速度快（Velocity）、类型多（Variety）、价值密度低（Veracity） < 大数据作为时下最火热的IT行业的词汇，随之而来的数据仓库、数据安全、数据分析、数据挖掘等等围绕 大数据的商业价值的利用逐渐成为行业人士争相追捧的利润焦点。随着大数据时代的来临，大数据厂商也 应运而生。Hadoop开源分布式计算平台 hadoop无疑是当今最火的大数据工具，很多公司采用hadoop作为大数据大数据处理工具，Hadoop是一个能够让用户轻松架构和使用的 分布式计算 平台。用户可以轻松地在 Hadoop 上开发和运行处

2、理海量数据的 应用程序。它主要有以下几个优点：1. 高可靠性。Hadoop按位存储和处理数据的能力值得人们信赖。2. 高扩展性。Hadoop是在可用的计算机集簇间分配数据并完成计算任务的，这些集簇可以方便地扩 展到数以千计的节点中。3. 高效性。Hadoop能够在节点之间动态地移动数据，并保证各个节点的动态平衡，因此处理速度非 常快。4. 高容错性。Hadoop能够自动保存数据的多个副本，并且能够自动将失败的任务重新分配。 然而hadoop在实时计算上也有自己的缺点：1. 任务分配Server不会将信息Push到计算Node,而是让计算 Node通过心跳去Pull任务。2. 基于框架的通用性，

3、MapReduce弋码也会在HDFS中传送，在各计算 Node展开，再通过启动新 JVM 进程装载并运行。3. 类似的JVM进程启停有5、6次之多。4. Reduce Task只能在所有 Map Task完成之后才能启动。主要大数据厂商永洪科技永洪科技基于自有技术研发的一款数据存储、数据处理的软件Yonghong Z-Data Mart 是一款专业的数据集市软件。针对客户需要处理需求数据的量级不同，IT系统架构的不同和存储系统的不同，提供了两种解决方案供客户选择一种本地模式，一种是MPP模式。当需要处理的数据量级别处于TB级以下，或者采用普通存储结构，或者单机已经足够满足性能需求，我们建议用户

4、选择我们的本地模式。当面对异构数 据库存储系统，需要处理的数量级别在TB级和PB级以上，或者IT系统和存储系统采用分布式，或者需要MPP模式才能满足性能需求，基于分布式架构的并行处理模式更适合客户的需求。Yonghong Data Mart 底层技术：1. 分布式计算2. 分布式通信3. 内存计算4. 列存储5.库内计算永醐业雎梁询Hadoop Map Reduce适合通过批处理方式访问海量数据，但无法满足海量数据的实时处理的需求。实时商业智能建设的主要目标是支持实时决策，这就对海量数据处理的即时、快速、稳定提出了更高的要求。Yonghong Z-Suite Map Reduce解决方案更好的

5、实现了这些特点：完全放弃了心跳机制，采用实时信息交换底层，进行实时的Map-Reduce任务分配与执行。这 一信息交换底层能够保障几十甚至上百个节点之间的高效信息交换，使得实时的Map-Reduce任务分配与执行能够在毫秒级完成任务分解与派发工作。Map Reduce任务服务于海量数据处理，任务清晰。通过在Map Node中预先部署 Map的数据处理和数据分析功能的代码文件集，在Reduce节点中预先部署 Reduce的数据处理和数据分析功能的代码文件集，在运行Job之前，每个 Map和Reduce节点已经具备了相应的数据处理和分析能力。这种方式极大地减少了实时传输和部署的时长。直接在各节点之

6、间传输中间结果和最终结果(Stream Computing)。由于Map-Reduce采用了具有自主知识产权的高效率的实时信息交换底层，这一底层保障了大量传输 Map的中间结果、Reduce的中间结果及最终结果的实效性。用户提供的原始数据量很大。将原始数据预先部署到云平台上，即被分布存储到多个数据节点(Map Node)上。一个大的原始数据列表被打散成多个子列表，每个子列表存储到 一个Map Node。当用户利用商业智能工具分析大数据时，数据引擎将等待分析的商业模型 逐步转换为数学模型和数学公式，在这里可以转化为统计函数的计算。将所述所有Map Node上的子列表进行统计计算，得出中间结果。把中间结果，即每个Map服务器上的结果数据