Hadoop大數據解決方案

傳統的企業方法

在這種方法中，一個企業將有一個計算機存儲和處理大數據。對於存儲而言，程序員會自己選擇的數據庫廠商，如Oracle，IBM等的幫助下完成，用戶交互使用應用程序進而獲取並處理數據存儲和分析。

侷限性

這種方式能完美地處理那些可以由標準的數據庫服務器來存儲，或直至處理數據的處理器的限制少的大量數據應用程序。但是，當涉及到處理大量的可伸縮數據，這是一個繁忙的任務，只能通過單一的數據庫瓶頸來處理這些數據。

谷歌的解決方案

使用一種稱爲MapReduce的算法谷歌解決了這個問題。這個算法將任務分成小份，並將它們分配到多臺計算機，並且從這些機器收集結果並綜合，形成了結果數據集。

Hadoop

使用谷歌提供的解決方案，Doug Cutting和他的團隊開發了一個開源項目叫做HADOOP。

Hadoop使用的MapReduce算法運行，其中數據在使用其他並行處理的應用程序。總之，Hadoop用於開發可以執行完整的統計分析大數據的應用程序。