决方案来审查当前的数据方法以及日渐增长的供应商阵营是一种非 Hadoop 大数据解决方案 10 常好的方法。借助这些服务和工具，Hadoop 生态系统将继续发展， 并清除分析处理和管理大数据湖中的一些障碍。通过使用本章中讨 论的一些工具和服务，Hadoop 即可集成到数据生态系统的层次结 构中。 Horton 数据平台(Horton Data Platform，HDP)是一个生态系统。 HDP 好地集成，创造出轻松分析这些大规模商业信息的独特方式。 访问数据 数据库、数据仓库 POWER CENTER Power Exchange 预处理 抽取数据 Web 服务器 批处理 消息队列、电子邮件、 社交媒介 大型主机 实时 图 1-6 这并不意味着 Hadoop 或者其他数据平台的解决方案无法在非 Windows 环境下运行。你应该细心检查现有的或者计划使用的环境 换为具有可操作性的信息来驱动商业价值。 例如，现代的数据架构正在越来越多地用于建造大型数据湖。 通过将数据管理服务集成为更大的数据湖，企业可以利用各种各样 的渠道来存储和处理大量数据，这些渠道包括社交媒体、点击流数 据、服务器日志、客户交易与交互、视频以及来自现场设备的传感 器数据。 Hortonworks 或者 Cloudera 数据平台，以及 Informatica，使得 企业能够优化

在Spark/Hadoop集群上运行MATLAB代码 ▪ 应用演示 – 汽车传感器数据分析 3 大数据概述 大数据的”4V”特征： ▪ Volumes - 数据规模，数据规模巨大 互联网、社交网络的普及，全社会的数字化转型，数据规模向PB级发展 ▪ Variety - 数据种类 ，数据种类繁多 结构化数据，半结构化数据，非结构化数据 ▪ Value - 数据价值，数据价值密度低 价值密度的高低与数据总量的大小成反比