Hadoop 进行交互。 1.1 商业分析与大数据 商业分析通过统计和业务分析对数据进行研究。Hadoop 允许你 在其数据存储中进行业务分析。这些结果使得组织和公司能够做出 有利于自身的更好商业决策。 为加深理解，让我们勾勒一下大数据的概况。鉴于所涉及数据 的规模，它们会分布于大量存储和计算节点上，而这得益于使用 Hadoop。由于 Hadoop 是分布式的(而非集中式的)，因而不具备关系 数据节点 数据节点 数据节点 节点管理器 节点管理器 节点管理器 图 1-1 MapReduce 的功能使得它成为最常用的批处理工具之一。该处 理器的灵活性使其能利用自身的影响力来挑战现有系统。通过将数 据处理的工作负载分为多个并行执行的任务，MapReduce 允许其用 户处理存储于 HDFS 上不限数量的任意类型的数据。因此，MapReduce 让 Hadoop 成为了一款强大工具。 考虑使 用 Hadoop 时，也要同样重视其他方面，例如 MapReduce 或 YARN， 它们在做深度数据分析和高级分析方面取得了重大进步。Hadoop 提供对大数据的实时处理，它能对你的决策结果产生实时影响。不 同的产业，从金融业到医疗业，通过使用 Hadoop Stack 或者任何与 之相关的组件，均能得到直接收益。它推翻了以前认为只有依靠数 据挖掘工具才能实现的界限，使你能够以一种截然不同的方式来查

4.2 MMA 功能介绍 4.2.1 迁移评估分析 在迁移对 Hadoop 平台进行诊断分析，评估数据迁移规模、作业迁移改造的数量、预估迁 移后的成本，从而对迁移工作进行整体评估和决策。 4.2.2 数据迁移自动化 利用迁移工具，可以对 Hive Meta 及数据进行检测扫描，自动在 MaxCompute 创建对应 的 Meta，同时根据不同的网络环境，用户可选择多种数据迁移上云的方案，迁移工具提供了对 MaxCompute 解决方案 20 5.1 阶段 1：调研评估&迁移方案 重点进行迁移前的评估分析，通过迁移工具对 Hadoop 平台的相关信息进行收集和诊断分 析，形成迁移分析报告，供决策者评估使用。 同时，根据诊断分析报告的内容，用户可以根据自身业务现状，制定迁移方案和计划。 5.2 阶段 2：试点/全面业务迁移 在确定开展迁移工作后，需要准备 MaxCompute

需要学习使用新的工具和新的编程方式； – 不得不重写算法以应对数据规模的增大； ▪ 现有处理或计算方法下的结果质量受到影响 – 被迫只能处理一部分数据（数据子集）； – 采用新的工具或重写算法会对现有生产力产生影响； ▪ 数据处理与分析所需时间增长 – 数据规模增大、数据复杂度增加，增加处理难度和所需时间； 5 MATLAB的大数据处理 ▪ 编程 ▪ Streaming ▪ Block Processing