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Big 数据 Times可能影响你的七大商业趋势我们见过很多这样的案例，企业愿意分享自己在使用Big 数据中的成果。IT行业的任何paradigmshift，一个特定的主题都会吸引新闻媒体、投资者和创新人才的大量关注，而这种转变需要强大的商业价格的支持。这个典型的案例是:客户服务、分布式计算和面向服务的架构和语言，比如JAVA。我们也看到了一个有益的生态系统的出现。

比如:Hadoop，Cassandra，Accumulo，Oracle，IBM。那么在大数据生态系统中我能看到哪些趋势呢？在hadoop上，有大量的技术公司在努力构建一种nosql技术，从而为hadoop这样的大型数据提供解决方案。但是，对sql语言支持的深度和广度是不一样的。而使用sql的专业分析师可以利用这些优势，通过sql语言操作large 数据 well。

常见的收藏工具有Octopus、ContentGrabber、Parsehub、Mozenda、ApacheFlume等。Octopus是一款免费的、可视化的、无需编程的网页获取软件，可以从不同的网站中快速提取归一化的数据。ContentGrabber是一款支持智能抓取的网络爬虫软件。Parsehub是一个基于web的爬虫。Mozenda是一款网页抓取软件，还可以提供商业数据抓取的定制服务。

hadoop本身就是一个分布式框架。如果是在Hadoop框架下，需要配合hbase、hive等工具计算数据。再深入一点，还要了解HDFS、贴图/还原、任务机制等等。如果要分析，还要考虑其他的分析和呈现工具。大数据只有分析才有价值。用于分析big 数据的工具主要有开源和商业生态系统。开源数据生态圈:1。HadoopHDFS MapReduce，

2.Hypertable是一个替代方案。它存在于Hadoop生态系统之外，但曾经有过一些用户。3.NoSQL，membase，MongoDb商业大学数据生态圈:1。一体机数据库/数据仓库:IBM Puredata (Netezza)、Oracle Exadata、Sahana等。2.数据Warehouse:teradatasterdata，EMCGreenPlum，

1。开源数据生态圈HadoopHDFS、HadoopMapReduce、HBase、Hive逐渐诞生，早期的Hadoop生态圈逐渐形成。开源生态系统是活跃的，免费的，但是Hadoop技术要求高，实时性差。2.商业大学数据一体化分析工具数据图书馆/数据仓库(很贵)IBM Puredata (Netezza)，Oracle Exadata，

数据 Warehouse(高成本)Teradata Asterdata、EMC Greenplum、HPVertica等。数据 Fair(一般费用)QlikView，Tableau，中国的永红数据集市等等。前端呈现用于呈现分析的前端开源工具有JasperSoft、Pentaho、Spagobi、Openi、Birt等。

Da 数据分析是一个广义的术语，意思是数据集。它是如此庞大和复杂，以至于他们需要专门设计的硬件和软件工具来处理它。数据 set通常大小为万亿或EB。这些数据集合从各种来源收集:传感器、气候信息、公开信息，例如杂志、报纸和文章。分析生成的其他示例包括购买交易记录、在线日志、医疗记录、军事监控、视频和图像文件以及大规模电子商务。大数据分析，他们对企业的影响有很高的兴趣。

1.Hadoop是一个开源框架，允许大数据在整个集群中简单编程模型计算机的分布式环境中存储和处理。它的目的是从单个服务器扩展到数千台机器，每台机器都可以提供本地计算和存储。Hadoop是一个可以分发大量数据的软件框架。但是Hadoop是以一种可靠、高效和可扩展的方式处理的。Hadoop是可靠的。即使计算元素和存储发生故障，它也会维护数据的多个副本，以确保可以为故障节点重新分配处理。

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