熟悉大数据的人一定不会对大名鼎鼎的Hadoop工具陌生，Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构。用户可以在不了解分布式底层细节的情况下，开发分布式程序。Hadoop的框架最核心的设计就是：HDFS和MapReduce。HDFS为海量的数据提供了存储，则MapReduce为海量的数据提供了计算。这核心的两点为其成为数据挖掘平台打下基础。

　　Hadoop为企业带来什么?

随着主存储器成本的不断下降，和过去相比，公司可以将更多的数据存到存储器中。并且，将多台计算机连到服务器集群也变得更容易了。大数据时代的来临，让数据挖掘也变得越来越重要。Hadoop得以在大数据处理应用中广泛应用得益于其自身在数据提取、变形和加载(ETL)方面上的天然优势。

大数据时代

而对于企业来说，要想让大数据变为智能数据，首先要将这个“庞然大物”抽丝剥茧，也即数据挖掘。在这方面Hadoop平台真是强项，这也是众多企业在大数据领域使用Hadoop的原因。之所以选择Hadoop，是因为它给企业带来了价值。具体来讲，又有哪些方面呢?

第一，Hadoop具有成熟的生态圈

成熟的生态圈代表的未来的发展方向，代表着美好的市场前景，成熟的方案和系统可以让公司或者企业节省大量探索的时间与经历。

Hadoop原本来自于谷歌一款名为MapReduce的编程模型包。谷歌的MapReduce框架可以把一个应用程序分解为许多并行计算指令，跨大量的计算节点运行非常巨大的数据集。使用该框架的一个典型例子就是在网络数据上运行的搜索算法。Hadoop最初只与网页索引有关，如今它已经迅速发展成为分析大数据的领先平台。

第二，成本低

企业项目投资一直需要考虑投入和产出的问题：有效控制成本，可以从另一个方面扩大收益。

在软件层面，与一体机、商用数据仓库以及QlikView、Yonghong Z-Suite等数据集市相比，hadoop是开源的，项目的软件成本因此会大大降低。

在硬件层面，Hadoop是架构在廉价的硬件服务器上，不需要非常昂贵的硬件做支撑，随之而来，其维护的成本也会降低。

第三，高效性

国内外的企业都在收集大量的数据资料，当数据量达到一个量级之后，其处理会变得十分困难，这真是数据挖掘的用武之地。Hadoop正是为了解决了这样的问题而诞生的。其底层的分布式文件系统具有高拓展性，通过数据冗余保证数据不丢失和提交计算效率，同时可以存储各种格式的数据。

另外，Hadoop还支持多种计算框架，既可以进行离线计算也可以进行在线实时计算。

第四，低风险

Hadoop可以迅速监测异常风险，并在数据层放置自动化解决方案，可以最大程度地预防和避免风险事件的发生。

另外，Hadoop有着比较高的容错率，Hadoop能够自动保存数据的多个副本，并且能够自动将失败的任务重新分配。