대형 데이터 처리 도구: Hadoop은 5 장점

지금, 만약 당신이 Hadoop의 소식이 없어, 당신은 시간에 뒤에 되어야 합니다. 새로운 오픈 소스 프로젝트, Hadoop 저장소 및 프로세서 데이터 하는 새로운 방법을 제공합니다. 큰 http://www.aliyun.com/zixun/aggregation/3518.html "> 페이 스 북, 구글 등 인터넷 기업 Hadoop을 사용 하 여 저장 하 고 그들의 거 대 한 데이터 집합을 관리. Hadoop도이 분야에서의 응용 프로그램을 통해 5 개의 장점이 입증:

높은 확장성

저장할 수 있기 때문에 저렴 한 서버 데이터 클러스터를 병렬 작업의 수백에 분산 Hadoop 확장성이 뛰어난 스토리지 플랫폼입니다. 많은 양의 데이터를 처리 하기 위해 확장 될 수 없는 전통적인 관계형 데이터베이스 시스템과 달리 Hadoop 수백 테라바이트의 데이터 노드 그것에서 실행 되는 엔터프라이즈를 제공할 수 있는 응용 프로그램입니다.

비용된 효율성

Hadoop은 또한 기업 사용자를 위한 매우 비용 효율적인 스토리지 솔루션을 제공합니다. 전통적인 관계형 데이터베이스 관리 시스템의 문제는 그가 큰 데이터 프로세서를 충족 하지 않는 하 고 기업의 비용 혜택을 만날 수 없습니다. 데이터를 다음 설정에 대 한 최고의 가치 분류 이러한 귀중 한 데이터를 기반으로 모든 데이터를 저장 하는 경우 비용이 너무 높은 것 가정 하는 데 사용 하는 많은 회사. 비록 짧은 시간에이 메서드를 구현할 수 있습니다 하지만 데이터의 볼륨이 증가 함에 따라이 방법은 문제가 해결 되지 않는 매우 잘.

Hadoop의 아키텍처는 고통, 그것은 경제적으로 나중에 사용에 대 한 모든 회사의 데이터를 저장할 수 있는 외부 확장 아키텍처 설계, 비용 절감은 매우 엄청난, Hadoop 수백 TB의 저장 하며 컴퓨팅 파워, 수천 달러의 문제를 해결할 수 있습니다.

유연성은 좋습니다.

Hadoop 쉽게 기업이 새로운 데이터 원본에 액세스 하 고 다른 유형의 데이터를 기업 소셜 미디어, 전자 메일, 데이터 원본에서 중요 한 비즈니스 가치를 얻기 위해 하 둡의 유연성을 활용 하거나 트래픽을 클릭 수를 의미에서 가치를 생성 하는 데이터를 분석할 수 있습니다.

또한, Hadoop 응용 프로그램, 로그 처리, 추천 시스템, 데이터 웨어하우징, 캠페인 분석 및 사기 탐지 등의 다양 한 범위를 사용합니다.

빠른

빨리 처리 하는 둡

하 둡은 데이터를 저장 하는 독특한 방식의 데이터 처리에 사용 되는 도구는 일반적으로 더 빠른 프로세서 데이터, 데이터베이스와 동일한 서버에 있고 Hadoop 효과적으로 분에 테라 바이트의 데이터를 처리할 수 있는 구조화 되지 않은 데이터의 많은에 작업 하는 경우 PB 수준 데이터 대신 하기 전에, 그것은 시간에 측정 했다.

결함 허용

Hadoop을 사용 하 여의 주요 장점 중 하나 그의 결함 허용 능력입니다. 별도 대출 시점에 데이터를 보내면 데이터 또한 오류 발생 시 사용할 수 있는 또 다른 복사는 클러스터의 다른 노드로 복제 됩니다.

큰 데이터 집합 및 보안 및 효율성에 관해서 요약: Hadoop 관계형 데이터베이스 관리 시스템에 비해 장점이 있다. 그것은 어떤 크기 든 지, 기업이 지속적으로 비즈니스 가치를 발견 하는 데 도움이 됩니다의 구조화 되지 않은 데이터의 지속적인 성장으로 기업에 적용 됩니다.