正式發布，這是Hadoop領域巨大的里程碑，因為它開啟了史無前例的數據存儲方式革命。Hadoop保留它典型的“”基礎技術，但它是否適合當下數據庫及數據倉 庫的使用方式？又是否有一種通用模式可以切實降低固有的使用復雜性呢？

Hadoop使用的一般模式

Hadoop最初的構想是為像Yahoo、Google、Facebook等這樣的公司以非常低的成本來解決大量數據的存儲問題。現在，它正被越來 越多地引入企業環境中處理新不同數據類型。機器生成的數據、傳感器數據、社交數據、網絡日志等數據類型呈指數級增長，而且這些數據也常常（但不總是）是非 結構化。正是由于這種類型的數據將人機對話從“數據分析”帶到“”：因為挖掘這些數據可以得到商業優勢。

分析應用程序以各種形式流行起來，最重要的是可以定向解決一個垂直行業的需要。乍一看，他們彼此似乎在行業和垂直上沒有關系，但是實際上，當在基礎設施層面觀察時，會出現一些非常清晰的模式，也就是以下3種模式：

Pattern 1：數據精煉廠

使用Hadoop的“數據精煉廠”模式使組織能夠將這些新數據源納入他們常用BI和分析應用程序。例如，我可能有一個應用程序，它能夠在ERP和CRM系統中查看客戶建立在上面的數據。但是如何才能從他們的web session（基于我們網站）中發現他們的興趣所在？“數據精煉廠”，這個使用模式正是顧客期望的。

這里的關鍵概念是Hadoop是被用來提取大量數據以便更容易管理。然后生成的數據被加載到現有數據系統，這些數據可以使用傳統的工具訪問，但是別 忘了，這些操作都是建立在更豐富的數據集上。從某些方面來說，這是最簡單的用例，因為無需對傳統途徑進行大的修改，企業就可以清晰的從Hadoop上獲 益。無論垂直與否，精煉廠概念仍然適用。在金融服務領域，我們看到組織提煉交易數據以便更好地了解市場，分析和從復雜的組合中尋找價值。

能源公司使用大數據來分析不同地區的消費水平以便更好地預測生產水平。零售企業（任何面向消費者組織）經常使用精煉廠來洞察網絡人氣。電信公司使用精煉廠調用電話記錄來提 取有用信息細節以便優化計費方式。最后，在昂貴的，任務關鍵的垂直設備上，我們常常發現Hadoop被用來預測分析和主動的故障識別。在通信技術中，這可 能是一個網絡的基站。特許經營餐廳中可以用來監控冷藏庫的數據。

Pattern 2: 用Apache Hadoop來探索數據

第二個最常見的用例我們稱之為“數據探索”。在這種情況下，組織在Hadoop上獲取和存儲大量的新數據，然后直接探索這些數據。因此不是使用 Hadoop作為暫存區域進行處理然后將數據轉移到企業數據倉庫（就像使用精煉廠用例一樣），數據是保存在Hadoop上然后直接探索。

數據探索用例通常是在企業開始可以探索以前被丟棄的數據（如網絡日志,社交媒體數據等等）并構建全新的分析應用程序然后直接使用這些數據。

幾乎每一個垂直系統都可以享受到探索用例的優越性。在金融服務領域，我們可以用探索用例來執行取證或識別欺詐。職業體育團隊將利用數據科學來分析交易和年 度草案，就像我們在電影《Moneyball》看到的。總之數據科學和探索可以用來發現新的商業機會或新的見解，這在Hadoop之前是不可能實現的。

Pattern 3: 挖掘應用程序

第三個也是最后一個用例是“挖掘應用程序”。在這種情況下，存儲在Hadoop中的數據決定了應用程序的用途。例如，通過挖掘存儲的所有網 絡會話數據，當用戶重返網站時，我們可以為他們定制個性體驗。通過挖掘Hadoop中存儲的這些數據，我們可以從會話歷史找到很多有用的價值。比如通過用 戶的歷史記錄來提供一個及時反饋。

這個用例是世界上許多大型網站如Yahoo、Facebook等業務的基礎。通過定制的用戶體驗，他們可以有效與他們的競爭對手區分。這是雅虎Hadoop的第二個用例，就如當初它意識到Hadoop能夠幫助改善廣告位置一樣。這個概念轉變了大型的網站，同時也正在使傳統的企業改善銷售，而一些小組織甚至也使用這些概念在零售網點實現動態定價。

正如你所預料的那樣，隨著組織熟悉在Hadoop上提煉和探索數據，最后的這種最典型的用例正在被普遍采用或接受。但與此同時，這也暗示了今后Hadoop能做什么，并且隨著時間的推移和發展，傳統的數據庫應用程序將逐漸被Hadoop應用程序取代。

當然任何涉及到新平臺技術，在進入IT企業環境時都有一定的復雜性，Hadoop也不例外。無論你是使用Hadoop來改進或是探 索，還是豐富你的數據，與現有IT基礎架構的兼容將是關鍵。這就是為什么目前Hadoop生態系統和能集成不同供應商之間解決方案得以顯著增長。 Hadoop有潛力在企業數據領域產生深遠影響，通過理解常見的使用模式，您將可以極大地減少其復雜性。

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