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• hadoop上的sql工具有助于满足大数据庞大的胃口

  尽管它得到了所有的注意，Hadoop的用途作为支持大数据处理的框架，仅限于具有特定技能的程序员。输入SQL，标准编程语言，用于关系数据库。SQL Tools的集成是加快Hadoop的性能，并将门打开到更多开发人员和数据分析师，他们在SQL中得到良好。用户可以选择十多个SQL-On-Hadoop开源和商业工具，但大多数这些技术都是不成熟的，并且有扭结锻炼身体。由于许多人都专注，因此了解他们的最佳用途非常重要。

  在本电子书章节中，执行编辑Craig Stedman使用SQL-On-Hadoop引擎提供了几个组织的实际示例，以简化查询和分析Hadoop数据的过程。他还涉及IT挑战公司面临，以及他们如何解决它们。这些业务范围从医疗保健分析提供商到营销者到汽车保险公司到在线约会服务。尽管有多样化的SQL-On-Hadoop用户，但一个普遍的主题占上风：与Hadoop集成SQL工具肯定会恢复大象。一个技术架构师以这种方式总结了SQL的影响：“真正的所有[开发人员]理解为SQL。所以我们能够培养更多，更快，因为他们正在使用他们熟悉的SQL语法。”

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• 火花加工引擎获得能源，用户

  大数据处理领域正在起火。自从几年前Apache软件基金会首次推出Spark处理引擎以来，它一直在大数据生态系统中移动，吸引那些已经成熟的用户，就像野火对某些植被的影响比其他植被更好一样。

  Spark的主要吸引力 - 通常与Hadoop框架配对 - 它是它的速度，特别是与Mapreduce相比，另一个Hadoop合作伙伴。当然，加工发动机的青年也意味着它有需要改进的领域。有些人努力留在Spark更新之上，因为他们将其配对的其他工具没有最新版本。但火花的好处超过了许多用户的低效率。“这是一个稳定的[技术]，我毫不犹豫地部署它，”WebTrends Inc.的产品架构和技术总监Peter Crossley表示，这是由执行的电子书章节中的众多用户中的众多用户之一。编辑Craig Stedman。

  Webtrends是Spark的早期采用者，最近扩大了该处理引擎在其大数据运营中的作用。其他用户，比如云软件供应商exactly Corp.，虽然是这项技术的新手，但已经看到了它的好处。有一件事是肯定的:Spark已经引起了那些希望快速处理信息的公司的注意。

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• 高级分析工具从大数据中提取商业价值

  基于Hadoop和Spark等技术的大数据环境正在得到更广泛的部署，高级分析工具也同样如此，这些工具可以帮助组织有效利用涌入这些系统的数据。事实上，在TechTarget的一项调查中，预测分析软件是受访者计划商业智能和分析投资的首选。

  在很多情况下，部署高级分析软件来支持大数据应用并不是一蹴而就的事情。作为零售商大数据分析计划的一部分，梅西百货使用了超过六种工具来满足不同的应用需求。这些技术包括梅西百货离不开的统计分析、预测建模和机器学习工具。该公司营销分析和客户关系管理系统主管Seetha Chakrapany表示:“由于数据量巨大，人类无法(手动)对其进行分析。”

  梅西百货只是执行编辑克雷格·斯特德曼(Craig Stedman)在电子书章节中列出的六家机构之一。Progressive Casualty Insurance Co.是另一家保险公司。该公司的数据和分析业务负责人Pawan Divakarla表示，先进的分析工具提供了“巨大”的能力，使Progressive能够管理一个项目，根据对从车辆上收集的运营数据的分析，为安全驾驶员提供汽车保险折扣。

  但是，沿着发展预测模型和机器学习算法的复杂性与业务管理人员共享分析结果的挑战，有问题。了解梅西，进步和其他人如何克服障碍，并使大数据池成功地制定了先进的分析。

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