中国移动与东软的大数据应用实践：Hadoop技术解析

"中国移动基于Hadoop的大数据应用分析" 在当今数字化时代，大数据已经成为企业不可或缺的资产，中国移动作为通信行业的巨头，充分利用Hadoop技术来构建其大数据应用。Hadoop是一个开源框架，专门设计用于处理和存储大规模数据集，具有高并发处理、海量数据存储和高度可扩展性等优点。中国移动在其“大云”产品中采用了Hadoop，将其与数据仓库相结合，以实现对结构化和非结构化数据的高效管理和分析。 Hadoop体系架构由两个主要组件构成：Hadoop Distributed File System (HDFS) 和 MapReduce。HDFS提供了分布式文件存储，能够处理PB级别的数据，确保数据的高可用性和容错性。MapReduce则负责数据的并行处理，将大型计算任务分解为小任务在集群中并行执行，显著提升了处理速度。 中国移动在应用Hadoop时，采取了数据仓库与Hadoop混搭的方式，这使得它们既能利用数据仓库在处理复杂查询和分析上的优势，也能利用Hadoop处理非结构化数据的能力。在数据ETL（提取、转换、加载）过程中，使用Hadoop和分布式ETL工具，提高了数据处理效率，降低了成本，同时减少了对用户的影响，使用户在使用数据时体验更为顺畅。 东软作为一家专业IT服务提供商，也对基于Hadoop的大数据应用提出了建议。他们强调了大数据背景，包括大数据的定义、特点以及大数据对系统的具体需求，如高并发读写、海量数据存储和访问以及高可扩展性和高可用性。大数据与云计算的关系密切，云计算为大数据提供了必要的基础设施，使得大数据应用得以高效运行。 大数据市场的增长趋势显著，特别是在政府、互联网、电信和金融等行业。这些行业因其大量数据生成和处理的需求，占据了大数据市场的主要份额。东软指出，2011年是中国大数据市场的起点，市场规模从那时起快速增长，预计到2016年将达到近100亿元人民币。 东软的建议中还包含了对基于Hadoop的大数据产品和厂商的分析，这部分可能涉及了市场上主要的大数据解决方案供应商，以及他们在满足不同行业需求方面的表现和成功案例。这样的分析有助于企业在选择合适的大数据技术伙伴时做出明智的决策。 中国移动和东软都在大数据应用中积极利用Hadoop技术，结合数据仓库的优势，构建高效、经济的大数据平台。随着大数据市场规模的持续扩大，这种融合式的技术策略将成为更多企业的标准实践，为企业创造更大的价值。