深度挖掘三类价值信息 运营商离大数据有多远(2)
Hadoop不是万能钥匙
在大数据探索的进程中，运营商逐渐摆脱了对Hadoop技术的认知误区。犹记得大数据兴起之时，Hadoop风生水起，它被认为是业界应对大数据挑战的一剂良药。
然而在实践过程中，人们发现Hadoop在用作数据深度挖掘时存在效率低下等问题，远不及传统的数据仓库好用。但Hadoop成本低，用作数据存储具有数据仓库无法比拟的优势。
Teradata解决方案高级总监姜欣用一个形象的比喻来说明Hadoop在大数据发挥的作用。“大数据就是一个淘金的过程。淘金过程中，首先需要把矿石挖掘出，就需要有运输的工具和堆放的位置，那么Hadoop就等同于这个工具和位置，更多的是传输和存储数据。之后，需要进行矿石的提炼，从而淘出金子。这时候用Hadoop的话，花费的人力和物力会大大增加，时间成本也会增加。”
中国联通的大数据应用代表“移动通信用户上网记录集中查询与分析支撑系统”便是采用Hadoop技术实现了实时查询的功能。每天可处理700亿条上网记录，将用户上网查询记录的系统响应时间缩短至一秒，大大提升用户感知。
从目前情况看，任何单一技术都不足以高效低成本地支撑大数据整个架构。何鸿凌在“2013Teradata大数据峰会”的演讲中指出，大数据时代，运营商需要分工严密的混搭结构，包括传统数据仓库、新型数据关系库和Hadoop，以充分发挥各个平台的优势。
而且，他强调，这些技术要有效的形成“混搭”，而不是“乱搭”，不能变成“竖井”，需要集成为统一的大数据架构。中国移动目前便初步形成了以传统数据仓库为基础的统一大数据架构。
其中，主数据仓库用来存储“热”数据，进行高效数据加工，支撑KPI、月报的及时呈现，支撑数据的高可靠性低时延访问;新型的关系数据库作为深度分析平台，则用户存储“温”数据，支撑各类高级分析和数据挖掘;Hadoop用来存储“冷”数据和非结构化原始数据，实现自定义、灵活的数据加工和挖掘工作，以及大规模简单数据查询工作。(责任编辑：admin)
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