Hadoop的大数据分析技术与其未来发展趋势

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市场研究机构IDC预测到2016年,Hadoop将实现8.128亿美元的销售额—复合年增长率达到60.2%。SAS期望客户能够借助Hadoop继续将大数据转化为卓越洞察。对于Hadoop人才的需求量也与日俱增,目前从事Hadoop工作的人员工资已经远超普通技术开发者,初级月薪在2万左右,高级年薪已经达到50万。

“Hadoop对累积了海量数据资产的企业来说意义非凡。SAS致力于帮助这些部署大数据架构的企业,运用行业最顶尖的分析技术实现大价值,”SAS首席数据科学家WayneThompson表示,“在大数据理念大热之前,SAS便开始着力于服务大数据用户。随着技术的发展,我们也不断满足变化的客户需求,实现客户所想。”

他还提到SAS与Hadoop生态系统中知名公司Cloudera和Hortonworks进行了战略合作,使客户在受欢迎的Hadoop分布中有机会使用行业领先的分析技术。

Hadoop可以在商业服务器集群上分布数据和执行并行处理,还能侦测和处理对于分布式处理至关重要的故障。Hadoop除了具备低成本分布式硬件和数据冗余安全模式之外,还拥有以下一系列显著优势:

并行处理—Hadoop分布式计算模型拥有海量数据处理能力。

可扩展性—可通过添加节点轻松扩展Hadoop系统。

存储灵活性—与传统的关系型数据库不同,数据无需为存储进行预处理。Hadoop能够轻松存储非结构化数据。

SAS公司大中华区总裁吴辅世先生表示:“大数据的兴起促成了底层开源Hadoop技术的繁荣。我们也看到了Hadoop蕴含的潜在商机,它成本更为低廉、部署更为简单、能够存储文本等非结构化数据,可满足企业所需。目前,Hadoop在国内的应用愈加广泛,尤其是在电信业和金融业。SAS希望能够在Hadoop中引入强大分析技术,帮助企业从Hadoop部署中获取价值。”

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时间: 2024-10-04 00:09:21

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