Hadoop在大数据应用中的挑战与东软的解决方案

"本文主要探讨了大数据对系统的需求，特别是在基于Hadoop的环境下，强调了高性能、海量存储和高可扩展性与高可用性的必要性。同时，文章还介绍了大数据的定义、特点以及与云计算的关系，并对中国大数据市场的增长趋势进行了分析。东软公司基于Hadoop提出的大数据应用建议也被提及，但具体内容未详述。" 在大数据时代，系统必须满足特定的需求以应对日益增长的数据量和处理速度。首先，大数据应用要求**高并发性能**，能够支持大量用户同时进行读写操作，确保实时动态地获取和更新数据，这对于社交网络(SNS)等实时互动平台尤为重要，它们需要快速响应用户的交互请求。 其次，**海量存储**是大数据的核心需求之一。随着数据量的爆炸式增长，系统需要高效地存储和访问这些数据。例如，SNS网站需要处理海量用户信息，需要快速、高效的查询机制，以提供流畅的用户体验。 此外，大数据应用还要求**高可扩展性（Scalability）和高可用性（Availability）**。系统应具备水平扩展的能力，能够在需要时轻松增加硬件资源，以处理更多数据。同时，为了保证服务的连续性，系统必须7*24小时无间断运行，确保业务不受中断。 大数据的发展离不开**云计算**的支持。云计算提供了弹性、可扩展的基础架构，为大数据处理提供了所需的计算资源。大数据的应用需求推动了云计算的发展，使得云平台成为了大数据高效运行的基石。 中国的大数据市场正在迅速扩张。根据提供的数据，政府、互联网、电信、金融等行业是大数据市场的主要参与者，占据了较大的市场份额。预测2012年至2016年间，大数据市场将经历显著的增长，市场规模将接近100亿元。 虽然东软公司对基于Hadoop的大数据应用提出了建议，但具体策略和方案在摘要中并未详细展开。通常，这样的建议可能涵盖如何利用Hadoop框架来处理和分析数据，优化企业决策，以及如何构建和运维大数据解决方案等。 大数据对系统提出了严格的技术要求，包括高性能处理、海量数据存储和高可用性扩展，而Hadoop作为开源的大数据处理框架，成为应对这些挑战的重要工具。随着中国大数据市场的蓬勃发展，企业和组织需要不断探索和利用大数据的价值，以驱动业务创新和增长。