F: Ist Hadoop für alle?
A: Die Open-Source-Hadoop-Datenverarbeitungsressource Apache und verwandte Tools werden in der Big-Data-Welt immer einflussreicher. Im Wettlauf um neuere, modernere IT-Lösungen fragen sich die Unternehmen, ob Hadoop ein universelles Tool ist, das umfassend auf Big Data- und Analyseprozesse angewendet werden sollte.
In der Realität gibt es mehrere Überlegungen, ob ein System von der Hadoop-Implementierung stark profitieren wird. Eine ist, ob Big Data für die Branche relevant ist. Mit anderen Worten, ob das Geschäft mit der Erfassung und Analyse extrem großer Datenmengen betrieben wird, Datenmengen, die größer sind als die, die mit einer herkömmlichen relationalen Datenbank analysiert werden können.
Darüber hinaus können Unternehmen zwischen Hadoop und anderen proprietären Tools wählen, die möglicherweise weniger interne technische Fähigkeiten erfordern. Einige andere Technologieunternehmen entwickeln ähnliche Big-Data-Tools mit möglicherweise intuitiveren Schnittstellen oder Verknüpfungen, damit weniger erfahrene Benutzer mehr mit Big Data anfangen können.
Gleichzeitig besteht Einigkeit darüber, dass die meisten Big-Data-Projekte bei ausreichender Verwaltung von Hadoop profitieren können. Tools wie das Warehouse-Design von Apache Hive und die Programmiersyntax von Apache Pig für Big Data erweitern die Möglichkeiten von Hadoop. Andere Fortschritte, wie Hadapt und MapR, machen die Syntax und Verwendung von Hadoop für eine größere Anzahl von Benutzern transparenter.
Im Allgemeinen muss das Unternehmen prüfen, wie viel Big Data verwendet wird und woher diese Daten stammen. Führungskräfte und Führungskräfte müssen überlegen, wer an den beteiligten IT-Projekten arbeiten wird und welche Fähigkeiten und Hintergründe sie haben. Sie müssen den Unterschied zwischen der Implementierung verschiedener Big-Data-Tools verstehen. Dies hilft Führungsteams zu verstehen, ob Hadoop für ihre Projekte geeignet ist.
