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原创|行业资讯|编辑:陈俊吉|2016-09-08 09:57:50.000|阅读 653 次
概述:就本身而言,Hadoop 不是很有用的东西,原因是它需要编写大量复杂和定制的程序代码,难以治理,也没有数据质量概念和数据治理可谈了。企业用户都忙于去研究如何解决使用 Hadoop 所碰到的问题,主要是涉及到项目实施时间、成本和风险等,而 Hadoop 自身的客户化编程就增加了项目实施时间、成本和风险。
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就本身而言,Hadoop 不是很有用的东西,原因是它需要编写大量复杂和定制的程序代码,难以治理,也没有数据质量概念和数据治理可谈了。企业用户都忙于去研究如何解决使用 Hadoop 所碰到的问题,主要是涉及到项目实施时间、成本和风险等,而 Hadoop 自身的客户化编程就增加了项目实施时间、成本和风险。
大数据项目实施仅靠 Hadoop 是不会成功的,除非你能有效地做好大数据集成这部分的工作,所以,大数据集成对 Hadoop 系统的初期建设来说就变得非常重要。 大部分 Hadoop 系统初期建设仅是侧重于“无价值的数据折腾进来,无价值的数据折腾出去”,考虑着在 Hadoop 系统在处理大数据量情况下,是否能够可以更快些、成本更低些?IBM 研究发现,只有在大数据集成这部分任务实施成功,才能解决 Hadoop 系统有效性问题,是值得大家去重点地关注。
目前,仅有 IBM 能在帮助全球的客户通过大数据集成和治理,把 Hadoop Swamp(沼泽)转变成 Hadoop Lake (湖)这部分工作做得最优秀。
IBM解决方案说明
IBM 为 IBM BigInsights 在内的 Apache Hadoop 系统提供了数据集成(InfoSphere Data Integration)和数据质量治理(InfoSphere Data Quality)解决方案,以帮助客户建设一个真正有用和高效的 Hadoop 平台系统。
1. InfoSphere Data Integration
2. InfoSphere Data Quality
IBM解决方案重点
IBM解决方案价值
哇!当你把在 Hadoop 平台上搞信息集成的重点内容都搞清楚后,就可马上进入高效的大数据世界,叹世界啦!
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