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　　我沒有使用它，但最近Bluedata(藍(lán)色數(shù)據(jù)國(guó)際中心)似乎有一個(gè)解決方案，這也會(huì)吸引小企業(yè)缺乏足夠的資金來部署Hadoop作為一種服務(wù)。

　　項(xiàng)目四：流分析

　　很多人會(huì)把這個(gè)“流”，但流分析是不同的，從設(shè)備流。通常，流分析是一個(gè)組織在批處理中的實(shí)時(shí)版本。以反洗錢和欺詐檢測(cè)：為什么不在交易的基礎(chǔ)上，抓住它發(fā)生而不是在一個(gè)周期結(jié)束?同樣的庫存管理或其他任何。

　　在某些情況下，這是一種新的類型的交易系統(tǒng)，分析數(shù)據(jù)位的位，因?yàn)槟銓⑺⒙?lián)到一個(gè)分析系統(tǒng)中。這些系統(tǒng)證明自己如Spark或Storm與Hbase作為常用的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)。請(qǐng)注意，流分析并不能取代所有形式的分析，對(duì)某些你從未考慮過的事情而言，你仍然希望分析歷史趨勢(shì)或看過去的數(shù)據(jù)。

　　項(xiàng)目五：復(fù)雜事件處理

　　在這里，我們談?wù)摰氖莵喢爰?jí)的實(shí)時(shí)事件處理。雖然還沒有足夠快的超低延遲(皮秒或納秒)的應(yīng)用，如高端的交易系統(tǒng)，你可以期待毫秒響應(yīng)時(shí)間。例子包括對(duì)事物或事件的互聯(lián)網(wǎng)電信運(yùn)營(yíng)商處理的呼叫數(shù)據(jù)記錄的實(shí)時(shí)評(píng)價(jià)。有時(shí)，你會(huì)看到這樣的系統(tǒng)使用Spark和HBase——但他們一般落在他們的臉上，必須轉(zhuǎn)換成Storm，這是基于由LMAX交易所開發(fā)的干擾模式。

　　在過去，這樣的系統(tǒng)已經(jīng)基于定制的消息或高性能，從貨架上，客戶端-服務(wù)器消息產(chǎn)品-但今天的數(shù)據(jù)量太多了。我還沒有使用它，但Apex項(xiàng)目看起來很有前途，聲稱要比Storm快。

　　項(xiàng)目六：ETL流

　　有時(shí)你想捕捉流數(shù)據(jù)并把它們存儲(chǔ)起來。這些項(xiàng)目通常與1號(hào)或2號(hào)重合，但增加了各自的范圍和特點(diǎn)。(有些人認(rèn)為他們是4號(hào)或5號(hào)，但他們實(shí)際上是在向磁盤傾倒和分析數(shù)據(jù)。)，這些幾乎都是Kafka和Storm項(xiàng)目。Spark也使用，但沒有理由，因?yàn)槟悴恍枰趦?nèi)存分析。

　　項(xiàng)目七：更換或增加SAS

　　SAS是精細(xì)，是好的但SAS也很貴，我們不需要為你的數(shù)據(jù)科學(xué)家和分析師買存儲(chǔ)你就可以“玩”數(shù)據(jù)。此外，除SAS可以做或產(chǎn)生漂亮的圖形分析外，你還可以做一些不同的事情。這是你的“數(shù)據(jù)湖”。這里是IPython筆記本(現(xiàn)在)和Zeppelin(以后)。我們用SAS存儲(chǔ)結(jié)果。

　　當(dāng)我每天看到其他不同類型的Hadoop，Spark，或Storm項(xiàng)目，這些都是正常的。如果你使用Hadoop，你可能了解它們。幾年前我已經(jīng)實(shí)施了這些項(xiàng)目中的部分案例，使用的是其它技術(shù)。

　　如果你是一個(gè)老前輩太害怕“大”或“做”大數(shù)據(jù)Hadoop，不要擔(dān)心。事情越變?cè)蕉啵举|(zhì)保持不變。你會(huì)發(fā)現(xiàn)很多相似之處的東西你用來部署和時(shí)髦的技術(shù)都是圍繞Hadooposphere旋轉(zhuǎn)的。