Q: Hadoop для всех?
A: Ресурс обработки данных Hadoop с открытым исходным кодом Apache и связанные с ним инструменты становятся влиятельными в мире больших данных. Но в погоне за внедрением новых, более современных ИТ-решений компании задаются вопросом, является ли Hadoop универсальным инструментом, который должен широко применяться для обработки больших данных и аналитических процессов.
В действительности, существует несколько соображений относительно того, будет ли система извлекать большую выгоду из реализации Hadoop. Во-первых, актуальны ли большие данные для отрасли. Другими словами, будет ли бизнес работать на получении и анализе чрезвычайно больших наборов данных, наборы данных больше, чем те, которые можно анализировать с помощью традиционной реляционной базы данных.
Кроме того, компании могут выбирать между Hadoop и другими проприетарными инструментами, которые могут потребовать меньших внутренних технических навыков. Некоторые другие технологические компании создают аналогичные инструменты для работы с большими данными, которые могут иметь более интуитивно понятные интерфейсы или ярлыки, чтобы позволить менее опытным пользователям больше работать с большими данными.
В то же время существует консенсус в отношении того, что большинство проектов с большими данными могут получить выгоду от Hadoop при достаточном администрировании. Такие инструменты, как дизайн хранилища Apache Hive и программный синтаксис Apache Pig для больших данных, расширяют возможности Hadoop. Другие достижения, такие как Hadapt и MapR, делают синтаксис и использование Hadoop более прозрачными для более широкого круга пользователей, или, другими словами, начинают устранять проблему «технологичности».
В общем, бизнес должен посмотреть, сколько больших данных он использует и откуда эти данные поступают. Руководители и руководители должны учитывать, кто будет работать над задействованными ИТ-проектами, а также их навыки и опыт. Они должны понимать разницу между реализацией различных инструментов больших данных. Это поможет руководящим командам понять, подходит ли Hadoop для их проектов.
