随着互联网的发展，各种数据爆炸式增长，所有与互联网相连的相关操作都被记录为虚拟数据。随着大数据时代的到来，一个明显的变化就是全样本数据分析。面对TB/PB及以上的数据规模，Hadoop成为主流选择。

对于进行大规模数据分析的企业来说，构建基于开源Hadoop及其生态系统的大数据系统平台无疑是一个低成本、高效率的选择。

Hadoop大数据平台

Hadoop在大数据技术生态系统中，经过这么多年的发展，基本核心架构的地位依然稳固。Hadoop系统的可扩展性、健壮性、计算性能和低成本使其实际上成为互联网企业的主流大数据分析平台解决方案。

基于Hadoop，数据系统可以根据企业的实际业务需求进行规划和设计。根据不同的具体需求，采用不同的数据分析架构和框架组件来解决实际问题。

大数据分析平台需求规划

根据数据分析的时效性要求，大数据分析可分为实时数据分析和离线数据分析。

实时数据分析一般用于金融、移动、互联网B2C产品，往往需要在几秒钟内返回上亿行数据，从而达到不影响用户体验的目的。

在Hadoop生态系统中，这些需求是可以合理规划的。对于大多数反馈时间要求不太严格的应用，如离线统计分析、机器学习、搜索引擎反向索引计算、推荐引擎计算等。可采用离线分析，通过数据采集工具将日志数据导入专用分析平台。

主流的海量数据采集工具，如脸书的Scribe、LinkedIn的Kafka、淘宝的Timetunnel、Hadoop的Chukwa等，可以满足每秒采集传输数百MB日志数据的需求，并将这些数据上传到Hadoop中央系统。

此外，根据大数据的数据量，可以分为内存级、BI级和海量级三种类型，也需要分别考虑，采用合适的解决方案。

这里的内存级别是指不超过集群最大内存的数据量。通常一些内存数据库可以用来存储驻留的热点数据，从而获得非常快的分析能力，非常适合实时分析业务。在这方面，MongoDB被广泛使用。

BI级别是指对于内存来说太大的数据量。主流商业智能产品具有支持TB级或以上的数据分析方案。种类很多，就不详细列举了。

海量级别是指数据库和商业智能产品完全失效或成本过高的数据量。在这种场景下，Hadoop无疑是一种低成本、高效率的解决方案。

关于大数据平台的建设，基于Hadoop的数据分析平台，以上就是今天的分享内容。在大数据发展中，Hadoop历经多年仍占据重要市场地位，掌握相关技术仍是行业工作者的重要能力要求。