大数据集成与Hadoop - IBM

• 语言: 中文（简体）
• 格式: .pdf
• 来源: public.dhe.ibm.com

摘要

文档探讨了大数据集成与Hadoop技术的应用与实践，重点介绍了Hadoop在大数据处理中的优势以及其在企业中的应用挑战。文档指出，Hadoop能够支持新流程和架构，帮助企业降低成本、提高收益并实现竞争优势，但其本身并非完整的解决方案，必须依赖大数据集成技术。有效的大数据集成需要弹性、可扩展性、功能性和治理能力，以避免'垃圾进垃圾出'的现象。IBM提出五大最佳实践，包括避免手动编码、采用统一数据集成与治理平台、提供可扩展集成功能、实施世界级数据治理以及强大的管理与操作控制。文档还强调了大数据集成平台的可扩展性要求，支持RDBMS、ETL网格和Hadoop环境的优势，并提出如何平衡不同环境下的数据集成工作负载。

AI总结

《大数据集成与 Hadoop - IBM》总结

IBM发布的《大数据集成与 Hadoop》白皮书探讨了在 Hadoop 环境中实现大数据集成的重要性及最佳实践，旨在帮助企业最大限度降低 Hadoop 项目风险并提高投资回报率（ROI）。以下是核心内容的总结：

###白皮书概述
1. **Hadoop 简介**
Hadoop 是一种开源软件框架，支持在服务器集群中分散处理和存储大型数据集。其主要组件包括 Hadoop Distributed File System（HDFS）和 MapReduce 分布式并行处理框架。然而，Hadoop 本身并未提供完整的数据集成解决方案，需要结合其他工具和实践来完成大数据项目。

2. **大数据集成的重要性**
大数据集成是 Hadoop 项目成功的关键环节，涉及数据的抽取、转换、存储、分析和治理。有效的数据集成解决方案需具备简便性、高速度、可扩展性和功能性，避免“垃圾进垃圾出”的问题。

3. **大数据集成的挑战**
- 数据来源多样化，类型复杂。
- 手动编码导致效率低下，数据治理困难。
- 数据质量和合规性难以保障。

### 大数据集成最佳实践
IBM 总结了以下五个最佳实践，帮助企业成功实施大数据集成项目：

1. **避免手动编码**
使用商业数据集成工具代替手动编码，可提高效率、降低成本，并避免因手动操作导致的错误。

2. **采用统一的数据集成和治理平台**
企业应选择一个统一的平台，支持数据集成、治理和分析，确保数据在整个生命周期中的质量和安全。

3. **提供海量可扩展的数据集成功能**
在需要时提供可扩展的数据集成能力，支持多种环境（如 RDBMS、ETL 网格和 Hadoop）的协同工作。

4. **实施世界级数据治理**
数据治理是确保数据质量和安全的关键。企业应建立全面数据生命周期管理机制，包括数据查找、监管、收集、协作和治理等环节。

5. **实施强大的管理和操作控制**
采用集中化的管理和操作控制，支持工作负载管理、性能分析和安全合规，确保大数据项目的高效运行。

### 大数据集成的可扩展性要求
企业需要构建支持海量数据可扩展性的架构，满足以下三种可扩展性：
1. **线性数据可扩展性**：通过增加硬件资源线性提高处理能力。
2. **应用程序纵向扩展**：在 SMP 系统中实现线性扩展。
3. **应用程序横向扩展**：在非共享架构中实现线性扩展。

### 最终建议
企业应选择一个灵活且可扩展的数据集成平台（如 IBM InfoSphere Information Server），以优化大数据集成工作负载，避免手动编码和功能限制的影响。通过实施最佳实践，企业可以最大限度降低 Hadoop 项目风险，提升 ROI，并实现业务转型。

如需更多信息，可访问 IBM 官方网站（ibm.com/software/data/integration）或联系 IBM 代表。