但彬谈Hadoop平台大数据整合：挖掘BigData价值

"但彬在Hadoop与大数据28的主题中探讨了Hadoop平台在大数据整合中的应用和价值。" 在当今的信息化社会，我们已经进入了3C时代，即24小时在线、全方位网络覆盖的时代。这种环境导致了数据的爆炸性增长，包括大交易数据（如在线交易处理OLTP）、大交互数据（如社交媒体数据和各种交互数据）以及大数据处理。大数据（BigData）涵盖了这些领域的数据，包括OLTP和OLAP、数据仓库、社交媒体、科学、基因、机器和设备产生的数据等。 面对如此多样化和海量的数据，大数据整合显得尤为重要。大数据集成涉及服务资料库、平面文件、文档、交互数据和行业标准，如XML。为了有效管理这些数据，需要直观的解析环境和预定义转换，例如使用PIG等工具在任何DI/BI体系结构中进行处理，以支持企业数据仓库（EDW）、主数据管理（MDM）等。 大数据整合的主要目标是提高数据的"五性"：相关性、可行性、及时性、全面性和可靠性，以及确保数据的可访问性、权威性、安全性和降低成本。整合大数据可以为企业带来诸多益处，包括改善决策、业务现代化、提高效率、降低成本、合并与并购管理、客户关系管理、风险和合规性治理，以及增强业务灵活性等。 Hadoop作为大数据处理的关键平台，具有显著特点：扩容能力、经济性、高效率和可靠性。Hadoop能够处理PB级别的数据，通过廉价的硬件构建大规模集群，数据在节点间分布式处理，提供高速计算，并通过数据复制保证系统可靠性。HDFS（Hadoop Distributed File System）和MapReduce是Hadoop的核心组件，负责数据存储和并行计算。 Informatica作为专注于数据处理的公司，其在中国区的工作与Hadoop平台相结合，可能提供了高效、灵活的数据整合解决方案，帮助企业充分利用大数据的价值，实现更智能的业务决策和操作。 Informatica的历史和具体产品或服务未在摘要中详细阐述，但可以推断，它可能提供了适应大数据环境的数据集成工具和平台，以支持企业应对数据挑战。