盘点：大数据“流言”：Hadoop和云分析七误解

盘点：大数据“流言”：Hadoop和云分析七误解

如今，数据量在以惊人的速度增长，从IDC分析师报告中2013年数据存储上的增长速度将达到53.4%，AT&T更是声称无线数据的流量在过去的5年内增长200倍，从互联网内容、电子邮件、应用通知、社交消息以及每天接收的消息都在显著的增长，这也是众多大企业都聚焦大数据的原因所在。毫无疑问，Hadoop成为解决大数据需求的主要投资领域之一，而类似Facebook等互联网巨头在都公开的吹捧Hadoop上取得的成功，同样初入大数据领域的公司也必先着眼于Hadoop。但对于Hadoop技术而言，是一个多维的解决方案，可以通过不同的方式进行部署和使用。下面就了解一些关于Hadoop和大数据的七大错误理念：1.大数据仅仅是容量对大数据来说，除了指体积之外，还经常提到Variety(多样)、Variability(可变)、Velocity(速度)和Value(价值)。关键点在于大数据并不是体积上的增长，更多是未来的实时分析、结构化和非结构化数据的发展，并被企业CIO用于更好的决策。综上所述，并不是只有分析大数据才会获得价值。举个例子，存储和分析1PB的超时限数据的价值可能比不上实时分析1GB的数据，而从“新鲜”的数据上获得价值比解剖过时的数据更具价值。2.传统SQL不能在Hadoop上使用众多厂商在Hadoop上投入精力，布局市场战略时，十分清楚HDFS和MapReduce受限于处理类似SQL语言的能力，这也是Hive、Pig和Sqoop最终得以推广的原因。更多企业通过Hadoop和SQL兼容来管理大量的数据，PivotalHD是结合SQL并行处理资料库与Hadoop2.0，针对企业资料分析需求而优化的Hadoop强化版本。3.Hadoop是唯一的新IT数据平台谈到数据平台，大型机在IT投资组合里有是一个长期投资，与ERP、CRM和SCM这些系统一样演变至今。而面对大数据时代，大型机不想被架构遗弃，必须展示在现有IT投资环境中的价值，而许多客户遇到速度、规模和成本的问题，通过vFabricSQLFire这样的内存大数据网络去解决高速数据存取，促进大型机批处理或实时分析报告这些问题。4.虚拟化会导致性能下降Hadoop最初的设计只是运行实体服务器上，然而随着云计算发展，许多企业都希望能作为云数据中心提供服务。之所以虚拟化Hadoop，企业首先要考虑管理基础设施的扩展性，认识到扩展计算资源，比如虚拟Hadoop节点在数据和计算分开时会对性能有所帮助，否则如果你关闭某个Hadoop节点将丢失上面的所有数据或者添加一个没有数据的空节点。5.Hadoop只可以在数据中心运行对于在SaaS云服务解决方案，许多云服务允许云端运行Hadoop、SQL，这无疑可以帮助企业省下数据中心建造投资的时间和金钱。特别是对于公有云情况下，Java开发者可以从SpringDataforHadoop以及一些其它的GitHub用例中获益。6.Hadoop对虚拟化无经济价值Hadoop被很多人认为，尽管在商用服务器上运行，添加一个虚拟层在带来额外支出的同时并不会有额外的价值收益，但其实这个说法并没有考虑到数据和数据分析事实上都是动态的。虚拟化基础设施同样可以减少物理硬件数量，让CAPEX(资本支出)直接等于商用硬件成本，而通过自动以及高效利用共享基础设施同样可以减少OPEX(运营成本)。7.Hadoop不能运行在SAN或NAS上尽管Hadoop