BigData解决方案的比较。

Question

在过去的几个月里，我一直在研究BigData，并开始做我的五年计划，即在Windows Azure中使用MapReduce和HDInsight来分析BigData。

我只是遇到了一个特殊的困惑，在成本、性能、稳定性等方面，哪种平台可以更好地进行BigData分析，例如Amazon、Oracle、IBM等。这个问题可能太宽泛了，但我只是想了解一下，与Azure HDInsight相比，它们如何区分开来的基本概念。

简而言之，就是BigData分析的HDInsight vs Other BigData Solutions。任何帮助都将不胜感激。

Answer 1

不同hadoop分发者之间的比较

1]1

您可以在以下article找到有关Microsoft发行版的参考资料。

Answer 2

一个重要的细节是，它不仅仅是关于平台的。我同意理解你的选择很重要，但我谦虚地建议你考虑你(和你的团队)的技能。

一个平台可能比另一个更好，但如果你从头开始，那么你可能无法在时间表、预算方面实现目标，甚至完全失败。

Answer 3

结合运营和分析技术-使用Hadoop

出现了NoSQL、MPP数据库和Hadoophave等新技术，以应对大数据挑战，并支持企业交付新类型的产品和服务。

公司利用这两个系统功能的最常见方式之一是将诸如MongoDB之类的NoSQL数据库与Hadoop集成。该连接可通过现有API轻松建立，并允许分析师和数据科学家在保持NoSQL数据库的效率和易用性的同时，针对大数据分析和洞察执行复杂的回溯查询。

NoSQL系统应用于捕获大数据并为用户提供操作情报，而NoSQL数据库和Hadoop应用于为分析师和数据科学家提供分析洞察力。NoSQL、MPP数据库和Hadoop结合在一起，使企业能够利用大数据。