Hadoop - 大数据解决方案

传统方法

在这种方法中，企业将有一台计算机来存储和处理大数据。这里的数据将存储在RDBMS中，如Oracle数据库，MS SQL Server或DB2，并且可以编写复杂的软件与数据库进行交互，处理所需数据并将其呈现给用户进行分析。

局限性

这种方法适用于标准数据库服务器可以容纳的数据量较少的情况，或达到处理数据的处理器的限制的情况。但是当涉及到处理大量数据时，通过传统的数据库服务器来处理这些数据是一项非常乏味的任务。

Google的解决方案

Google使用一种名为MapReduce的算法解决了这个问题。该算法将任务分成小部分，并将这些部分分配给通过网络连接的许多计算机，并收集结果以形成最终结果数据集。

上图显示了各种商品硬件，可能是单个CPU机器或更高容量的服务器。

Hadoop的

道格切割，迈克Cafarella和团队采取谷歌提供的解决方案，并于2005年开始一个名为HADOOP的开源项目，道格命名为他的儿子的玩具大象。现在，Apache Hadoop是Apache Software Foundation的注册商标。

Hadoop使用MapReduce算法运行应用程序，其中数据在不同CPU节点上并行处理。简而言之，Hadoop框架足以开发能够在计算机集群上运行的应用程序，并且可以对大量数据执行完整的统计分析。