根据最新的Forrest报告，有很多公司都在努力挖掘他们拥有的大量数据，包括结构化、非结构化、半结构化以及二进制数据等，探索对数据的深入利用。下面是报告结论的其中一点：
大多数公司估计他们只分析了已有数据的12%，剩余88%还没有被充分利用。大量的数据孤岛和分析能力的缺乏是造成这种局面的主要原因。另外一个难题是如何判断数据是否有价值。尤其是在大数据时代，你必须采集并存储这些数据。一些看起来与业务无关的数据，如手机GPS数据，将来也可能是座金矿。
大数据Hadoop解决方案的形势
2021-12-25
125
版权
版权声明：
本文内容由阿里云实名注册用户自发贡献，版权归原作者所有，阿里云开发者社区不拥有其著作权，亦不承担相应法律责任。具体规则请查看《
阿里云开发者社区用户服务协议》和
《阿里云开发者社区知识产权保护指引》。如果您发现本社区中有涉嫌抄袭的内容，填写
侵权投诉表单进行举报，一经查实，本社区将立刻删除涉嫌侵权内容。
本文涉及的产品
简介：
大数据Hadoop解决方案的形势
相关实践学习
SaaS 模式云数据仓库必修课
本课程由阿里云开发者社区和阿里云大数据团队共同出品，是SaaS模式云原生数据仓库领导者MaxCompute核心课程。本课程由阿里云资深产品和技术专家们从概念到方法，从场景到实践，体系化的将阿里巴巴飞天大数据平台10多年的经过验证的方法与实践深入浅出的讲给开发者们。帮助大数据开发者快速了解并掌握SaaS模式的云原生的数据仓库，助力开发者学习了解先进的技术栈，并能在实际业务中敏捷的进行大数据分析，赋能企业业务。 通过本课程可以了解SaaS模式云原生数据仓库领导者MaxCompute核心功能及典型适用场景，可应用MaxCompute实现数仓搭建，快速进行大数据分析。适合大数据工程师、大数据分析师 大量数据需要处理、存储和管理，需要搭建数据仓库？学它！ 没有足够人员和经验来运维大数据平台，不想自建IDC买机器，需要免运维的大数据平台？会SQL就等于会大数据？学它！ 想知道大数据用得对不对，想用更少的钱得到持续演进的数仓能力？获得极致弹性的计算资源和更好的性能，以及持续保护数据安全的生产环境？学它！ 想要获得灵活的分析能力，快速洞察数据规律特征？想要兼得数据湖的灵活性与数据仓库的成长性？学它！ 出品人：阿里云大数据产品及研发团队专家 产品 MaxCompute 官网 https://www.aliyun.com/product/odps
目录
相关文章
|
3月前
|
分布式计算
Kubernetes
Hadoop
大数据-82 Spark 集群模式启动、集群架构、集群管理器 Spark的HelloWorld + Hadoop + HDFS
大数据-82 Spark 集群模式启动、集群架构、集群管理器 Spark的HelloWorld + Hadoop + HDFS
207
6
6
|
3月前
|
分布式计算
资源调度
Hadoop
大数据-80 Spark 简要概述 系统架构 部署模式 与Hadoop MapReduce对比
大数据-80 Spark 简要概述 系统架构 部署模式 与Hadoop MapReduce对比
95
2
2
|
22天前
|
存储
分布式计算
大数据
Flume+Hadoop：打造你的大数据处理流水线
本文介绍了如何使用Apache Flume采集日志数据并上传至Hadoop分布式文件系统（HDFS）。Flume是一个高可用、可靠的分布式系统，适用于大规模日志数据的采集和传输。文章详细描述了Flume的安装、配置及启动过程，并通过具体示例展示了如何将本地日志数据实时传输到HDFS中。同时，还提供了验证步骤，确保数据成功上传。最后，补充说明了使用文件模式作为channel以避免数据丢失的方法。
59
4
4
|
2月前
|
存储
分布式计算
Hadoop
数据湖技术：Hadoop与Spark在大数据处理中的协同作用
【10月更文挑战第27天】在大数据时代，数据湖技术凭借其灵活性和成本效益成为企业存储和分析大规模异构数据的首选。Hadoop和Spark作为数据湖技术的核心组件，通过HDFS存储数据和Spark进行高效计算，实现了数据处理的优化。本文探讨了Hadoop与Spark的最佳实践，包括数据存储、处理、安全和可视化等方面，展示了它们在实际应用中的协同效应。
145
2
2
|
2月前
|
存储
分布式计算
Hadoop
数据湖技术：Hadoop与Spark在大数据处理中的协同作用
【10月更文挑战第26天】本文详细探讨了Hadoop与Spark在大数据处理中的协同作用，通过具体案例展示了两者的最佳实践。Hadoop的HDFS和MapReduce负责数据存储和预处理，确保高可靠性和容错性；Spark则凭借其高性能和丰富的API，进行深度分析和机器学习，实现高效的批处理和实时处理。
117
1
1
|
3月前
|
分布式计算
Hadoop
大数据
大数据体系知识学习（一）：PySpark和Hadoop环境的搭建与测试
这篇文章是关于大数据体系知识学习的，主要介绍了Apache Spark的基本概念、特点、组件，以及如何安装配置Java、PySpark和Hadoop环境。文章还提供了详细的安装步骤和测试代码，帮助读者搭建和测试大数据环境。
94
1
1
|
3月前
|
弹性计算
缓存
搜索推荐
|
3月前
|
SQL
分布式计算
大数据
|
2月前
|
存储
分布式计算
数据挖掘
|
2月前
|
存储
分布式计算
大数据