Hadoop咨询

Aptude提供了在复杂环境中正确集成和实施Hadoop解决方案所需的软件集成经验和知识。

Aptude将二十年的IT咨询经验带到Hadoop的大数据咨询中。 从概念验证产品到保留的能力模型,我们的服务产品超出了预期。 Aptude的Hadoop解决方案可与您现有的数据源集成。 我们利用与 Hortonworks,MAPR和Cloudera 为企业带来全面的解决方案。

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Hadoop案例研究

了解我们如何帮助运输和物流领域的领导者应对他们的大数据挑战。

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Aptude专门从事针对企业环境的Apache Hadoop实施和集成。 我们选择Hadoop作为平台,因为它为我们的客户提供了灵活性,可扩展性和节省成本的优势。

Hadoop是用于处理大数据的成熟,成熟的平台,对于关系数据库的管理而言,这是一个挑战。 通过与我们的合作关系 HortonWorks,MAPR,Cloudera,Microsoft和Oracle,Aptude提供了一套全面的工具和服务,可用于将Hadoop实施到任何环境中。

别忘了,我们还提供Hadoop支持解决方案,可以使您的高级IT员工摆脱日常维护问题的负担。 您的团队最终可以参与新项目和应用程序开发,而我们会处理其余的工作。

Apache Hadoop是一个大数据解决方案,它允许在服务器群集之间分配处理。 声音很复杂,对不对? 它是。

Hadoop有许多用例,其中可以提供不适合现有关系数据库解决方案的解决方案,用于处理大量数据。

作为开源软件,Hadoop提供了 可扩展,经济高效的解决方案 可以使用任何类型的数据,并准备将其与您选择的商业智能和分析软件包一起使用。 Aptude拥有有效利用Hadoop和最大程度地发挥数据交付潜力的经验。

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映射器

Apache Hadoop MapR集成的好处


Hadoop将数据存储在分布式存储环境中; 集群中的服务器正在运行Hadoop的各个实例,作为系统中的节点工作。 如果服务器发生故障,Hadoop会将进程重定向到其他服务器。 Hadoop的可伸缩性允许您在不影响当前操作的情况下,向Hadoop集群中添加任意数量的服务器和资源。

Hadoop的HDFS存储组件使其成为处理复杂的大型数据文件(无论其结构如何)的最快平台之一。 作为并行计算软件,Hadoop利用了多个串联运行的服务器的功能,从而大大节省了硬件采购。

Hadoop可以集成到基于Microsoft和Unix / Linux的环境中,并能够在Apache或IIS Web服务器上运行。 此外,它可以使用任何类型的数据,而无论是否进行结构化。 可以访问多个数据源,从而可以从各种系统进行聚合,并可以使用首选的分析和数据可视化软件。

  • 将所有数据和数据类型存储在一个系统中
  • 节省成本–大量节省存储,许可和硬件
  • 灵活性–读(不写)模式,根据需要可扩展
  • 开源平台
  • 更多数据,更多分析,更多见解

Aptude Hadoop MapR解决方案

Aptude提供了在复杂环境中正确集成和实施Hadoop解决方案所需的软件集成经验和知识。 Oracle金牌认证合作伙伴Aptude与Cloudera合作,以增强我们的Hadoop解决方案产品。 我们在Hadoop集成方面的专业知识使我们的专家能够提供有价值的业务解决方案见解。

Aptude之所以选择Hadoop作为平台是因为它能非常准确和无缝地解决与大数据有关的问题。 Hadoop正在逐渐成为一种功能强大的解决方案,用于以最小的风险和更高的效率存储和处理大数据。 该体系结构专为处理高速传输的数据以及来自企业环境中各种来源的数据而设计。

了解有关后续步骤的更多信息

以下是一些常见的Hadoop用例。 如果您的环境符合以上任何一种情况,那么Hadoop可能是适合您的解决方案。

  • 您有未捕获的有价值的数据(结构化,非结构化数据,半结构化数据等)
  • 存储许可成本或数据库许可成本使您无法保留和分析大量数据
  • 无法足够快地完成数据处理– ETL性能问题–错过了目标
  • 您想减少数据存储成本或释放数据仓库空间/资源
  • 根据数据样本或过时的数据制定业务决策; 仅能保留您少量的数据。
  • 数据在不同的系统之间不断迁移
  • EDW处于满负荷状态–性能缓慢并达到瓶颈
  • 企业要求对更广泛的数据进行分析; 长期保留数据,无需处理或磁带存档

许多组织在开始使用Hadoop时都遇到困难。 他们潜在地看到了实现改变游戏规则的基础架构(如Hadoop)的价值,但需要证明其如何与他们的系统集成和执行。 我们发现理想的解决方案是4-6周的概念验证(POC)阶段,该阶段将为利益相关者(包括高级管理层和IT)提供低成本的验证。

POC步骤包括:

  • 用例讨论/分析与POC的利益识别
  • 基础设施确定
  • Hadoop服务器硬件要求
  • 基于云或内部Hadoop服务器场的确定
  • 团队成员识别/沟通计划
  • Hadoop集群标识和配置确定
  • 软件/硬件建筑设计
  • 数据流/工作流架构–
  • Hadoop设计–处理
  • 分析设计
  • 开发阶段
  • 测试阶段
  • 实施阶段
  • POC验证– POC成功吗?

你在做什么?

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