今天，企業(yè)對數(shù)據(jù)價值的認同已經(jīng)成為共識，然而如何從海量的數(shù)據(jù)信息中挖掘其中的價值卻并不那么容易，幸運的是，找到了 hadoop 數(shù)據(jù)挖掘與分析工具。

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Hadoop是一個開源的分布式系統(tǒng)基礎(chǔ)架構(gòu)，使得用戶可以在不了解分布式底層細節(jié)的情況下，開發(fā)分布式應(yīng)用程序，充分利用集群的威力實現(xiàn)高速運算和存儲。Hadoop尤其適合大數(shù)據(jù)的分析與挖掘，最為常見的應(yīng)用就是Web數(shù)據(jù)分析。因為從本質(zhì)上講，Hadoop提供了在大規(guī)模服務(wù)器集群中捕捉、組織、搜索、共享以及分析數(shù)據(jù)的模式，且可以支持多種 數(shù)據(jù)源 (結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化)，規(guī)模則能夠從幾十臺服務(wù)器擴展到上千臺服務(wù)器。

隨著越來越多的傳統(tǒng)企業(yè)開始關(guān)注大數(shù)據(jù)的價值，Hadoop也開始在傳統(tǒng)企業(yè)的商業(yè)智能或數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)中扮演重要角色。相比傳統(tǒng)的基于數(shù)據(jù)庫的商業(yè)智能解決方案，Hadoop擁有無以比擬的靈活性優(yōu)勢和成本優(yōu)勢

  問題在于，你根據(jù)某種分析的需要將大批非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化成結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)之后，一旦分析的需求發(fā)生變化，你需要把之前的工作重新做一遍。Hadoop的內(nèi)部數(shù)據(jù)存儲能力是非常重要的，能在你不知道該如何處理數(shù)據(jù)的時候盡可能多的保存數(shù)據(jù)，Hadoop系統(tǒng)允許你不斷的嘗試。在傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)中，你必須明確的知道你希望做什么，需要哪些數(shù)據(jù)。

 大數(shù)據(jù)時代已然到來，王者巔峰，如何再續(xù)輝煌？

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