大數(shù)據(jù)對于傳統(tǒng)IT系統(tǒng)來說是個大問題，因為處理海量的結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)有很多事情要做。然而，云計算可以讓IT管理大數(shù)據(jù)集，且無需獨占本地系統(tǒng)。

為了在云端有效管理大數(shù)據(jù)，了解***的工具和服務(wù)很重要。比如Hadoop是處理大數(shù)據(jù)的通用Apache框架。此外，很多主要的云提供商都有自己的大數(shù)據(jù)服務(wù)，比如亞馬遜Web服務(wù)的彈性MapReduce、谷歌的BigQuery以及Pivotal的大數(shù)據(jù)套件。

下面是五個快速鏈接，可以用來探索云端大數(shù)據(jù)，涉及基礎(chǔ)和進階的工具和服務(wù)。

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1、哪一種云模式最適合你的大數(shù)據(jù)項目?

公有云、私有云和混合云都有自身的優(yōu)勢。公有云提供了按使用付費架構(gòu)的彈性和可擴展性。私有云，基于本地基礎(chǔ)架構(gòu)，為企業(yè)提供了控制。混合云混合了私有云和公有云服務(wù)，用編排實現(xiàn)了其混合。但是，在為大數(shù)據(jù)選擇合適的云模式時，需要更深入的關(guān)注每一個模式。

雖然密切的控制很誘人，但是私有云的本地屬性對于大數(shù)據(jù)來說并不理想。相反公有云更適合按需的大數(shù)據(jù)任務(wù)。然而，潛在帶寬限制和數(shù)據(jù)傳輸成本卻是令人擔憂的問題。

2、入門級大數(shù)據(jù)分析：Google BigQuery

大數(shù)據(jù)項目對于任何組織機構(gòu)都是是一項重大事業(yè)。為了成功實現(xiàn)，找到適合你的數(shù)據(jù)需求的正確服務(wù)非常重要。雖然Hadoop是一個通用的大數(shù)據(jù)選擇，但是并不適合于每一個人。另一個替代品是谷歌BigQuery，尤其是對于相比MapReduce更喜歡SQL的開發(fā)者更是如此。

雖然BigQuery促進了大數(shù)據(jù)分析實現(xiàn)，但是也伴隨著一些折扣。云專家Dan Sullivan會詳細解釋如何使用BigQuery以及什么類型的企業(yè)會更適合這個大數(shù)據(jù)分析服務(wù)。

3、大數(shù)據(jù)即服務(wù)：企業(yè)客戶需要的遠不止分析

大數(shù)據(jù)工作負載會對傳統(tǒng)IT系統(tǒng)造成重大損害，因為巨大的數(shù)據(jù)集需要資源，而且通常運行這些數(shù)據(jù)很昂貴。這也正是公有云進入的地方，通過氣可擴展性和按使用服務(wù)的價格模式，公有云價格可以讓企業(yè)只支付使用的部分，而不是大數(shù)據(jù)項目的通用架構(gòu)。此外，公有云允許資源根據(jù)工作負載需求自旋加速或者減少。

但是對大數(shù)據(jù)使用公有云有一個隊里面。雖然軟件即服務(wù)可以削減成本，但是安全和延遲問題還存在。

4.Apache Sqoop：云端大數(shù)據(jù)分析的關(guān)鍵一環(huán)

Apache框架Hadoop是一個越來越通用的分布式計算環(huán)境，主要用來處理大數(shù)據(jù)。隨著云提供商利用這個框架，更多的用戶將數(shù)據(jù)集在Hadoop和傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫之間轉(zhuǎn)移，能夠幫助數(shù)據(jù)傳輸?shù)墓ぞ咦兊酶又匾?。Apache Sqoop就是這樣一款工具，可以在Hadoop和關(guān)系型數(shù)據(jù)庫之間轉(zhuǎn)移大量數(shù)據(jù)。

盡管Sqoop有其優(yōu)勢，但是默認的并行性是個問題。本文中我們將看看具體如何使用這款工具。

5、云端大數(shù)據(jù)安全利器：亞馬遜DynamoDB和Accumulo訪問控制

雖然云計算對于大數(shù)據(jù)項目是一個可靠的選擇，但是對于一些組織而言安全是一個障礙。但是，根據(jù)Sullivan所說，有三個選擇可以讓NoSQL數(shù)據(jù)庫更加安全：Accumulo、Amazon Web Service的DynamoDB以及MarkLogic。Apache Accumulo是一個分布式的鍵值數(shù)據(jù)存儲，提供了基于單元的訪問控制，據(jù)定了誰可以訪問組織的大數(shù)據(jù)。AWS的鍵值數(shù)據(jù)存儲DynamoDB用身份及訪問管理(IAM)策略解決了訪問控制。MarkLogic是一個基于文檔的NoSQL數(shù)據(jù)庫，提供了基于角色的訪問控制和執(zhí)行。

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