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【杭州網(wǎng)站建設(shè)】海量數(shù)據(jù)戰(zhàn)爭(zhēng)——誰(shuí)能贏得未來？

時(shí)至今日，海量數(shù)據(jù)時(shí)代的來臨已經(jīng)毋庸置疑，尤其是在互聯(lián)網(wǎng)、電信、金融等行業(yè)，幾乎已經(jīng)到了“數(shù)據(jù)就是業(yè)務(wù)本身”的地步。在這其中，還挾裹著一個(gè)更為重要的趨勢(shì)，即數(shù)據(jù)的社會(huì)化，這也是我們通常所說的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。

以往人們認(rèn)為，把企業(yè)自有的運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)進(jìn)行深度分析后，自然會(huì)有所得。但在今天看來，這種做法的一大缺陷就是，數(shù)據(jù)不夠全面、及時(shí)。從理論上講，誰(shuí)掌握的數(shù)據(jù)越全面，得出的結(jié)論就越趨向于合理。企業(yè)只有構(gòu)建一個(gè)容納了足夠多關(guān)鍵信息的“深水池”，才更有可能做出正確的決策。

這種趨勢(shì)已經(jīng)讓很多相信數(shù)據(jù)之力量的企業(yè)做出改變，隨之而來的，則是企業(yè)在IT架構(gòu)上的改變，這也意味著，海量數(shù)據(jù)市場(chǎng)，正孕育著一個(gè)前景無法限量的巨大商機(jī)。

海量數(shù)據(jù)市場(chǎng)爭(zhēng)奪——對(duì)IT大佬們而言，這也是一場(chǎng)誰(shuí)也輸不起的“戰(zhàn)爭(zhēng)”。

Hadoop的神話

從Yahoo的 Web搜索研究，到Facebook的數(shù)據(jù)分析，再到百度的搜索日志分析、淘寶的數(shù)據(jù)魔方服務(wù)，以及中移動(dòng)推出了 “大云”(BigCloud)系統(tǒng)，Hadoop的身影都已經(jīng)到處閃現(xiàn)。簡(jiǎn)單來講，社會(huì)化數(shù)據(jù)時(shí)代的企業(yè)需要像八爪魚一樣，能夠發(fā)現(xiàn)并拿到他需要的數(shù)據(jù)，而Hadoop技術(shù)的好處就是，不但可以方便地嵌入到各種實(shí)際應(yīng)用中以實(shí)現(xiàn)全文搜索/索引，而且可以進(jìn)行數(shù)據(jù)抓取。比如雅虎，通過應(yīng)用這一技術(shù)，幾乎可以實(shí)時(shí)分析每一個(gè)頁(yè)面點(diǎn)擊并優(yōu)化內(nèi)容的排名，每7分鐘就能更新一次結(jié)果。

以Hadoop為代表的海量數(shù)據(jù)處理開源工具無疑是吸引人的，“開源工具可以查看代碼，這樣開發(fā)者可以找到他們整合時(shí)里面是什么。在幾乎所有的案例中，開源分析都更具性價(jià)比和靈活性。”Revolution Analytics的Minelli表示。

數(shù)據(jù)量在持續(xù)的增長(zhǎng)，公司將被迫增加基礎(chǔ)設(shè)施的部署。專利費(fèi)用將一直增加，而開源技術(shù)，則省了這筆一直持續(xù)的專利費(fèi)。Twitter選擇Hadoop，其中重要的原因是專有工具的費(fèi)用太高。

Hadoop之所以能夠風(fēng)靡一時(shí)，在筆者看來，除了其在海量數(shù)據(jù)處理上的方式，最重要的因素關(guān)鍵在于它是免費(fèi)的。

更長(zhǎng)遠(yuǎn)的來看，開源工具使企業(yè)創(chuàng)建新的分析技術(shù)，更好的處理非結(jié)構(gòu)化的語(yǔ)言，比如圖片等。而不能寄托于傳統(tǒng)廠商發(fā)展新的分析技術(shù)。開源工具給了企業(yè)創(chuàng)新的機(jī)會(huì)。

但是Hadoop也并不能代表一切，Hadoop的MapReduce在性能上的確是有局限性的：比如MapReduce沒有索引，只有靠強(qiáng)大的運(yùn)算能力來處理；此外，MapReduce本身存在一些lower-level實(shí)現(xiàn)的問題, 特別是skew和數(shù)據(jù)交換等等。

Cloudscale創(chuàng)始人和首席執(zhí)行官Bill McColl曾指出，從性能上而言，下一代的架構(gòu)需要在MapReduce/Hadoop的基礎(chǔ)上有10——10000倍的性能提高。正因如此，我們看到，針對(duì)Hadoop遭遇到的性能瓶頸，Yahoo正準(zhǔn)備開始對(duì)Hadoop進(jìn)行重構(gòu)。

與此同時(shí)，Hadoop的競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手們，比如Cloudera、Mapr們，正緊鑼密鼓地推出更具競(jìng)爭(zhēng)力的產(chǎn)品和技術(shù)，而最新的產(chǎn)品無疑是Mapr，Marp是一個(gè)比現(xiàn)有Hadoop分布式文件系統(tǒng)還要快三倍的產(chǎn)品，并且也是開源的。Mapr配備了快照，并號(hào)稱不會(huì)出現(xiàn)SPOF單節(jié)點(diǎn)故障，且被認(rèn)為是與現(xiàn)有HDFS的API兼容。因此非常容易替換原有的系統(tǒng)。

總之，Hadoop并不一定適合所有的案例。比如海量數(shù)據(jù)的捕捉、存儲(chǔ)、分析，依靠特殊的應(yīng)用的特性，等等，這些都非Hadoop所長(zhǎng)。相比較Hadoop的處理能力，一些SQL架構(gòu)依然呈現(xiàn)數(shù)量級(jí)的優(yōu)勢(shì)。從某種意義上而言，在采用scale-out網(wǎng)絡(luò)連接方式的EMC Isilon或IBM的SONAS，可能對(duì)于使用非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)比如圖片、視頻會(huì)更好。

因此，海量數(shù)據(jù)競(jìng)爭(zhēng)的另外一個(gè)領(lǐng)域就是開源與專有工具的混合使用，這也是傳統(tǒng)的IT大佬們正在努力的方向。

IT大佬們的海量數(shù)據(jù)算盤

如果你認(rèn)為IBM、EMC、Oracle、微軟這些傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)技術(shù)大佬們對(duì)海量數(shù)據(jù)這個(gè)市場(chǎng)視而不見，那么你就錯(cuò)了。IBM、EMC、甚至包括微軟，他們與開源項(xiàng)目的合作一直都非常緊密。

IBM

實(shí)際上，IBM早已擁有了Hadoop項(xiàng)目，并推出了在Hadoop架構(gòu)上建立作為群集運(yùn)行DB2或Oracle數(shù)據(jù)庫(kù)的集群系統(tǒng)，根據(jù)IBM的測(cè)試數(shù)據(jù)顯示，在IBM一個(gè)擁有40個(gè)節(jié)點(diǎn)的文件系統(tǒng)將有12GB/sec吞吐量，并與400個(gè)節(jié)點(diǎn)的系統(tǒng)可以達(dá)到120GB/sec吞吐量。

如果再深究的話，你可以發(fā)現(xiàn)，在海量數(shù)據(jù)上，IBM其實(shí)主打的是小型機(jī)的并行運(yùn)算，這一點(diǎn)，從其前不久推出的Watson就能看出，由90臺(tái)Power組成的Watson是一個(gè)非常典型的BI實(shí)例，從數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、到數(shù)據(jù)分析與挖掘，Watson體現(xiàn)的是IBM對(duì)于未來海量數(shù)據(jù)的實(shí)現(xiàn)原理，Watson存儲(chǔ)了海量的百科全書、論文文獻(xiàn)等等以文章方式存儲(chǔ)的資料，它們之中也會(huì)有相關(guān)的信息。但由于這些資料是非結(jié)構(gòu)化的，所以watson必須通過非常費(fèi)力的文本搜索來取得信息。而這個(gè)過程中又會(huì)用到前面用過的提取專有名詞、詞性、文本結(jié)構(gòu)等方式。

從架構(gòu)上可以看到，Watson所使用的軟件實(shí)質(zhì)是建立在IBM開源的UIMA體系結(jié)構(gòu)之上。UIMA是一個(gè)用于非結(jié)構(gòu)化信息管理應(yīng)用的平臺(tái)，提供了一個(gè)可使問題處理模塊獨(dú)立工作的框架，能夠?qū)Y(jié)果進(jìn)行篩選得出最佳答案。而Apache項(xiàng)目則開發(fā)了當(dāng)前的UIMA版本以及一些通用模塊，而Watson在電視節(jié)目中使用的模塊只是其中的一部分。

EMC

2010年7月，當(dāng)EMC宣布以現(xiàn)金方式收購(gòu)私有數(shù)據(jù)存儲(chǔ)公司Greenplum后，迅速以Greenplum為基礎(chǔ)，在信息基礎(chǔ)架構(gòu)業(yè)務(wù)部門之下組成一個(gè)新的部門——數(shù)據(jù)計(jì)算產(chǎn)品部。而在完成了Isilon的收購(gòu)后，EMC也完全具備了進(jìn)軍海量數(shù)據(jù)市場(chǎng)的一切產(chǎn)品和技術(shù)。

根據(jù)EMC的Isilon橫向擴(kuò)展NAS架構(gòu)（使用其OneFS操作系統(tǒng)）可以看到，其可在單一文件系統(tǒng)中擴(kuò)展至10PB以上，并支持每秒50GB的吞吐量。然而，大數(shù)據(jù)應(yīng)用可能會(huì)更注重某方面或其其他相關(guān)數(shù)據(jù)。因此，Isilon中的S產(chǎn)品系列主要針對(duì)于高事務(wù)處理和IOPS密集的應(yīng)用，比如基因組研究；而X系列解決方案主要針對(duì)容量密集型應(yīng)用，諸如醫(yī)療圖像這樣的需要高并發(fā)處理和順序吞吐的應(yīng)用。

而Greenplum則專注于應(yīng)對(duì)大數(shù)據(jù)所帶來的分析挑戰(zhàn)。其產(chǎn)品套件支持分析密集型的大數(shù)據(jù)集，最終幫助終端用戶大數(shù)據(jù)中挖掘突出價(jià)值。這通常需要復(fù)雜分析，比如特定的互動(dòng)分析，而非簡(jiǎn)單的結(jié)構(gòu)報(bào)告。分析速度尤其重要，特別是在需要頻繁執(zhí)行時(shí)以及數(shù)據(jù)分析結(jié)果有助于決策時(shí)。此外，為滿足更大規(guī)模的數(shù)據(jù)應(yīng)用需求，Greenplum還開發(fā)了大規(guī)模并行處理（MPP）系統(tǒng)，其關(guān)鍵要素在于性能和可擴(kuò)展性。

微軟

應(yīng)該說，在非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)市場(chǎng)，微軟一直都在對(duì)這個(gè)市場(chǎng)持續(xù)認(rèn)真地投入，并于去年年底發(fā)布了公測(cè)版Dryad平臺(tái)，其實(shí)，Dryad也并非微軟的新產(chǎn)品，Dryad和DryadLINQ其實(shí)早在微軟收購(gòu)Powerset之前就已經(jīng)存在，目前推出的，只不過是商業(yè)版。微軟于2007年首度揭曉了關(guān)于技術(shù)的研究成果，并于2009年向?qū)W術(shù)界推出了非商業(yè)版Dryad和DryadLINQ。

值得注意的是，2008年，微軟曾收購(gòu)了Powerset，并將Powerset基于Hadoop的技術(shù)應(yīng)用于其（bing）搜索引擎之上。而微軟當(dāng)時(shí)甚至答應(yīng)Powerset員工繼續(xù)向Hadoop貢獻(xiàn)源代碼，Powerset也由此建立了Hadoop的姊妹項(xiàng)目——HBase，模擬Google的BigTable數(shù)據(jù)庫(kù)。

與MapReduce不同的是，Dryad是針對(duì)運(yùn)行Windows HPC Server的集群計(jì)算設(shè)計(jì)的，而非Linux——這恐怕是Dryad容易被人所詬病的一點(diǎn)。由于Hadoop是基于Java編寫的，因此這些程序恐怕并不太適合跑在微軟的Windows平臺(tái)或者.NET之上；另外，微軟是在2005年進(jìn)入到高性能計(jì)算市場(chǎng)的，目前而言，這個(gè)市場(chǎng)是被Linux所占領(lǐng)的。而目前Apache的Hadoop環(huán)境是只支持Linux的，Windows還在不斷開發(fā)中。

不僅如此，微軟還在近日發(fā)布了其圖數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)Trinity。Trinity是一個(gè)基于內(nèi)存的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與運(yùn)算系統(tǒng)，目前在微軟為Probase和AEther這兩個(gè)產(chǎn)品服務(wù)。

專有工具、開源工具你選誰(shuí)？

海量數(shù)據(jù)正在不斷生成，對(duì)于急需改變自己傳統(tǒng)IT架構(gòu)的企業(yè)而言，傳統(tǒng)的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)與非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的融合，成了所有人的心病，憑心而論，在Google公開其Megastore之前，類似象金融、電信這樣的客戶，很少敢于將自己的數(shù)據(jù)系統(tǒng)做全面的遷移，而這對(duì)于傳統(tǒng)的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)廠商來說，無疑是給了一個(gè)喘息的機(jī)會(huì)。

短期來講，開源分析將越來越廣泛的使用，并且增長(zhǎng)迅速。長(zhǎng)期來看，混合技術(shù)的應(yīng)用將在高度競(jìng)爭(zhēng)的市場(chǎng)上出現(xiàn)，兩者將同樣有巨大的需求。

提供了處理大數(shù)據(jù)分析能力的專有軟件包括AsterData；IBM的專有軟件Netezza、Datameer, 建立在Apache的Hadoop上的專有軟件以及Paraccel。

此外，Oracle 的Exadata以及EMC的Greenplum也是處理大數(shù)據(jù)量的專有工具。EMC引入了Greenplum數(shù)據(jù)庫(kù)的免費(fèi)社區(qū)版本，該社區(qū)版本只是軟件。Greenplum社區(qū)報(bào)表包括3個(gè)協(xié)作模塊Greenplum DB, MADlib, 和Alpine Miner。

處理大數(shù)據(jù)量的開源工具包括Hadoop、Map/Reduce，以及Jaspersoft 的BI工具。

Jaspersoft提供的BI工具，提供了報(bào)告、分析、ETLETL (解壓、轉(zhuǎn)換、加載) ，針對(duì)大量的并行分析數(shù)據(jù)庫(kù)，包括EMC Greenplum和HP Vertica。Jaspersoft也提供本地報(bào)告，通過Hadoop和各種類型的NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)包括MongoDB, Riak, CouchDB and Infinispan的開源連接。