用於資料分析的開源Hadoop架構的巨大增長是由其結構化和非結構化資料量的增長所驅動的，並且很多權威組織也預測，未來Hadoop架構還將繼續增長，並需要複雜的可訪問工具來從資料中提取業務和市場資訊。

對於Hadoop來說，前景很樂觀——開源框架旨在促進巨大資料集的分散式處理。Hadoop對企業越來越具有吸引力，因為它既可以獲取大資料的好處，同時又避免了基礎架構費用。

聯合市場研究部門最近的一份報告表明，Hadoop市場將實現從2013年到2020年的複合年增長率為58.2%，到2020年整個市場將達到502億美元，而2012年為15億美元。

大資料到底有多“大”?根據IBM的說法，每天都會產生2.5萬億位元組的資料，世界上所有資料的90%都是在過去兩年中建立的。意識到這個巨大的資訊商店的價值就需要資料分析工具，這些資料分析工具足夠複雜，價格便宜，而且對於各種規模的公司來說都很容易使用。

許多企業認為其專有資料太重要，無法在其他場合儲存和處理。然而，雲服務現在提供與內部系統相同的安全性和可用性。通過訪問雲中的資料庫，企業也意識到可承受和可擴充套件的雲架構的優勢。

Morpheus資料庫即服務提供企業對其資料智慧操作所需的安全性，高可用性和可擴充套件性。通過Morpheus使用100%的裸機SSD託管和效能最大化。該服務為Amazon Web Services和其他對等點以及雲託管平臺提供超低延遲。

Hadoop的Nuts和Bolts大資料分析

Hadoop架構將資料儲存和處理都分配到網路上的所有節點。 通過將處理資料的小程式放置在具有更大資料集的節點中，不需要將資料流傳輸到處理模組。Hadoop排程和資源管理框架執行對映並減少叢集環境中的階段步驟。

Hadoop分散式檔案系統(HDFS)資料儲存層使用副本來克服節點故障，並針對順序讀取進行了優化，以支援大規模並行處理。當框架擴充套件到支援Amazon Web Services S3和其他雲端儲存檔案系統時，Hadoop的市場真的要起飛了。

儘管由於設定和執行Hadoop叢集的複雜性、框架的成本低和可擴充套件性等優勢，在中小型企業中採用Hadoop仍然很難。新服務通過提供受管理並可以使用的Hadoop叢集來消除複雜性：無需在叢集節點上配置或安裝任何服務。

Netflix資料倉庫將Hadoop和Amazon S3結合在一起，實現無限可擴充套件性

Netflix針對其PB級資料倉庫，通過Hadoop分散式檔案系統選擇亞馬遜的儲存服務(S3)，以實現基於雲服務的動態可擴充套件性和無限資料計算能力。Netflix從來自電視，計算機和移動裝置的數十億個流媒體事件中收集資料。

以S3作為其資料倉庫，可以為具有數百個節點的Hadoop叢集配置各種工作負載，所有這些都能夠訪問相同的資料。Netflix使用Amazon的彈性MapReduce分發Hadoop，並開發了自己的Hadoop平臺即服務，它稱之為Genie。Genie允許使用者從Hadoop，Pig，Hive和其他工具提交作業，而無需通過RESTful API來配置新的叢集或安裝新的客戶端。

▲Netflix Hadoop-S3資料倉庫在廣泛分佈的網路中提供了無與倫比的資料和計算能力。

Wired的Marco Visibelli在2014年8月13日的文章中解釋說，結合Hadoop和雲服務有顯著的潛力。Visibelli描述了公司如何利用Big Data進行預測，通過Amazon Web Services從小型專案擴充套件，並在小專案取得成功的同時進行擴充套件。例如，一家歐洲汽車製造商使用Hadoop將幾個供應商資料庫結合到一個單一的15TB資料庫中，兩年內節省了1600萬美元。

Hadoop為各種規模的組織打開了“大資料”大門。 利用Morpheus資料庫作為服務的雲服務的可擴充套件性，安全性，可訪問性和可承受性的專案有更大的成功機會。

結語

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