大数据论题包含大数据相关的最新资讯、前沿技能、运用技巧、使用事例等内容，触及数据剖析、数据可视化、商业智能、Hadoop、Spark、数据湖、数据仓库、等范畴。

  大数据到底是泡沫仍是金矿?企业界、媒体甚至大众的广泛重视仅仅表象，最有说服力的数据来自大数据相关的Hadoop创业公司的估值。

  Apache Haddo是一个批处理核算引擎，它是大数据中心的开源软件结构。Hadoop并不适用于真实实时数据可见性所需求的在线互动式数据处理，是这样的吗?Hadoop创造者兼Apache Hadoop项目创始人(一起也是Cloudera公司首席架构师)Doug Cutting表明，他信任Hadoop有一个跨越批处理的未来。

  在互联网上，数据便是金钱。关于这一点，商品买卖网站应该最有领会。做为全球最大的拍卖网站，Ebay 具有的数据量是惊人的。那么，公司是怎么使用这一些数据来促进在线买卖的呢？最近，Ebay 的查找及渠道副总裁 Hugh Williams 在悉尼的大数据大会（Big Data Summit）上共享了公司的做法。Zdnet 网站对他的讲演进行了报导。

  环绕Hadoop，产业链愈加明晰。十月或许是大数据历史上值得标示的一个月，由于Hadoop会被从头界说：既可所以大数据批量处理的一个研讨结构，也可所以结构化与非结构化数据大规模并行剖析数据高速的发动机，交互剖析的产品。Birst、Splice Machine和Teradata这三家企业的产品从外延提升了Hadoop的使用范畴。

  2006年Jonathan Goldman到商业交际网站LinkedIn作业，那时的LinkedIn还仅仅刚创业不久，网站注册人数不到8百万，可是许多成员会约请自己的朋友和同学参加，因而注册人数敏捷添加。可是用户要找到已经在网站注册的用户不太简单，份额达不到管理人员的期望值。很明显，有些交际体会缺失了。

  “忽如一夜春风来，千树万树梨花开。”用岑参的这句诗描述大数据最为形象不过了。跟着云核算日渐老练，大数据论题如同忽然变得尤为炽热，大数据年代正在悄然来临。而说到大数据，必须得说的是与大数据相关的技能名词，Hadoop、MapReduce、Hbase、NoSQL等，业界的很多厂商也都开端从技能下手，打造各自的大数据处理方案，一时间，Hadoop成为了大数据的代名词。

  Spanner 是Google的全球级的分布式数据库 (Globally-Distributed Database) 。Spanner的扩展性达到了令人咋舌的全球级，可以扩展到数百万的机器，数已百计的数据中心，上万亿的行。更给力的是，除了夸大的扩展性之外，他还能 一起经过同步仿制和多版原本满意外部一致性，可用性也是很好的。突破CAP的桎梏，在三者之间完美平衡。

  下面向咱们介绍一个数字，或许咱们不常见到：百万的5次方或一万兆，即1,000,000,000,000,000,000（1后边18个0）。IBM从前估算过一万兆这个概念，即人类每天所发生的新的数据量为2.5万兆。做个比照，地球五大洋里的海水总量为352万兆加仑，假如一字节的数据量相当于一桶水的线个月左右所发生的“水”就可以填满整个五大洋。

  在大数据年代，许多人寄希望于Hadoop厂商们可以开宣布老练牢靠的东西、功用和技能立异，以更经济的方法、更好的功用完成数据处理和剖析。具有近20年数据集成立异经历和领导才干的Informatica，扩展了其数据集成渠道以支撑Hadoop，最新发布的Informatica 9.5供给了全新及扩展功用，极好的释放了Hadoop潜能，协助客户完成大数据最大出资报答。

  在多台电脑上建立Hadoop集群已经有一段时间了，SSH无暗码登录服务装备成了一道无法跨越的距离，在发动hadoop集群时，老是让输入datanode也便是slave的暗码，可是输入暗码但却总是提示permission denied，发动不了datanode。为什么呢？下面就对ssh暗码登录其他主机做一个大略的阐明。

  上文讲过《Hadoop成功布置事例之eBay篇》后，为咱们带来第二篇Hadoop成功事例介绍。在本文中为咱们介绍的是通用电气公司的Hadoop成功实施方案。据通用电气公司（GE）Hadoop技能部的产品司理Linden Hillenbrand宣称，情感剖析很扎手——它不单单是个技能应战，仍是个事务应战。

  据估计，到2015年，全世界一半以上的数据将触及Hadoop——环绕这个开源渠道的ECO日益巨大，这有力地印证了这个惊人的数字。但是，有些人表明，尽管Hadoop是眼下热闹非凡的大数据范畴最热论题，但它必定不是能处理数据中心和数据管理方面一切难题的灵丹妙药。考虑到这一点，咱们暂时不想猜想这样的渠道未来会怎么，也不想猜想彻底改变各种数据密集型处理方案的开源技能未来会怎么，而是重视让Hadoop越来越火的实践使用事例。