存儲(chǔ)技術(shù)已經(jīng)發(fā)展和成熟起來，并開始在許多數(shù)據(jù)中心處于近乎商品的地位。然而，今天的企業(yè)面臨著存儲(chǔ)技術(shù)的不斷變化帶來的諸多問題一個(gè)例子是推動(dòng)大數(shù)據(jù)分析，一項(xiàng)給大型數(shù)據(jù)集帶來商業(yè)智能BI功能的舉措。

　　大數(shù)據(jù)分析過程需要如下超出典型存儲(chǔ)范式的能力—典型存儲(chǔ)范式，簡而言之，即傳統(tǒng)的存儲(chǔ)技術(shù)，如SAN、NAS和其它無法在本地處理伴隨著大數(shù)據(jù)的挑戰(zhàn)而來的TB級和PB級的非結(jié)構(gòu)化信息的存儲(chǔ)技術(shù)。除此之外，成功的大數(shù)據(jù)分析需要更多的東西——種新的處理大容量數(shù)據(jù)的方法，換言之，一種新的存儲(chǔ)平臺(tái)。

　　Hadoop是一個(gè)開源項(xiàng)目，它提供了處理大數(shù)據(jù)的平臺(tái)。雖然Hadoop的出現(xiàn)已經(jīng)有一段時(shí)日了，但是很多企業(yè)現(xiàn)在才開始使用Hadoop。

　　Hadoop平臺(tái)旨在解決海量數(shù)據(jù)引起的問題，尤其是那些混合了復(fù)雜、非結(jié)構(gòu)化、結(jié)構(gòu)化信息的數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)導(dǎo)致其不適合存儲(chǔ)在表中。 Hadoop在需要支持深度和計(jì)算廣泛的分析比如集群和定位的情況下運(yùn)作良好。那么Hadoop對那些尋求充分利用大數(shù)據(jù)的IT專業(yè)人員意味著什么？簡單的回答是Hadoop解決了與大數(shù)據(jù)相關(guān)聯(lián)的最常見的問題：高效的存儲(chǔ)和訪問海量數(shù)據(jù)。

　　Hadoop的內(nèi)在設(shè)計(jì)允許其作為一個(gè)能夠在大量不共享任何內(nèi)存和磁盤的計(jì)算機(jī)之間工作的平臺(tái)運(yùn)行。考慮到這一點(diǎn)，就能很容易看到Hadoop如何提供額外的價(jià)值——網(wǎng)絡(luò)管理員可以簡單的購買許多商品服務(wù)器，將它們放在機(jī)架上，然后在每臺(tái)服務(wù)器上運(yùn)行Hadoop軟件。

　　更何況，Hadoop有助于減少大型數(shù)據(jù)集相關(guān)聯(lián)的管理開銷。在操作上，一旦企業(yè)的數(shù)據(jù)加載到了Hadoop平臺(tái)，軟件就會(huì)把數(shù)據(jù)分解成可管理的片 段，然后自動(dòng)將這些數(shù)據(jù)分配給不同的服務(wù)器。數(shù)據(jù)天然的分布式性質(zhì)意味著從單一的服務(wù)器訪問數(shù)據(jù)是不可能的。Hadoop跟蹤數(shù)據(jù)駐留的位置，并通過創(chuàng)建 多個(gè)存儲(chǔ)副本進(jìn)一步保護(hù)這些信息。這樣，系統(tǒng)的伸縮性增強(qiáng)了：如果某個(gè)服務(wù)器脫機(jī)或者失敗了，數(shù)據(jù)可以自動(dòng)復(fù)制已知的正常副本。

　　Hadoop如何走得更遠(yuǎn)？

　　Hadoop進(jìn)一步分多個(gè)步驟處理數(shù)據(jù)。例如，限制關(guān)聯(lián)傳統(tǒng)的、集中式的數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)，該數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)可能包括了連接到具有多個(gè)處理器的服務(wù)器級系統(tǒng)的大型磁盤驅(qū)動(dòng)器。在這種情況下，由于磁盤的性能限制，數(shù)據(jù)分析是有限的，并且，最終還要忍受可購買的處理器數(shù)量。

　　在部署了Hadoop后，集群中的每個(gè)服務(wù)器都可以通過Hadoop傳播分布在集群中的數(shù)據(jù)的功能參與數(shù)據(jù)的處理過程。換句話說，一個(gè)索引作業(yè)向集 群中的每個(gè)服務(wù)器發(fā)送代碼，然后每個(gè)服務(wù)器在屬于自己的一塊數(shù)據(jù)上進(jìn)行相關(guān)操作，隨后處理結(jié)果作為一個(gè)整體交付。有了Hadoop，過程被視為 MapReduce，在MapReduce中，代碼和進(jìn)程被映射到了所有的服務(wù)器上而操作結(jié)果被減少到了單個(gè)數(shù)據(jù)集上。

　　Hadoop之所以能夠處理海量數(shù)據(jù)就是因?yàn)檫@個(gè)過程。Hadoop傳播數(shù)據(jù)并且能夠利用所有的可用集群處理器并行工作來處理復(fù)雜計(jì)算問題。