大数据处理技术参考架构
大数据的五大核心技术
大数据的五大核心技术21世纪，世界已经进入数据大爆炸的时代，大数据时代已经来临。
从商业公司内部的各种管理和运营数据，到个人移动终端与消费电子产品的社会化数据，再到互联网产生的海量信息数据等，每天世界上产生的信息量正在飞速增长。
2009年数据信息量达到8 000亿GB，而到2011年达到1.8 ZB。
图灵奖获得者Jim Gray提出的“新摩尔定律”：“每18个月全球新增信息量是计算机有史以来全部信息量的总和”，已经得到验证。
大数据的“大”不仅仅体现在数据的海量性，还在于其数据类型的复杂性。
随着报表、账单、影像、办公文档等在商业公司中得到普遍使用，互联网上视频、音乐、网络游戏不断发展，越来越多的非结构化数据进一步推动数字宇宙爆炸。
数据海量而复杂，这是对大数据的诠释。
与传统的数据相比，大数据具有规模性（Volume）、多样性（Variety）、高速性（Velocity）和低价值密度（Value）的4V特点。
规模性和高速性是数据处理一直以来研究和探讨的问题，多样性和价值密度低是当前数据处理发展中不断显现出来的问题，而且在可以预见的未来，随着智慧城市、智慧地球等各种新设想的不断成为现实，上面的4中问题将会变得更加凸显，而且是不得不面对的问题。
数据的产生经历了被动、主动和自动3个阶段。
大数据的迅猛发展是信息时代数字设备计算能力和部署数量指数增长的必然结果。
解决大数据研究中的问题，必须要从大数据的产生背景进行研究。
大数据的产生源于规模效应，这种规模效应给数据的存储、管理以及数据的分析带来了极大的挑战，数据管理方式上的变革正在酝酿和发生。
大数据的规模效应要求其存储、运算方案也应当从规模效应上进行考虑。
传统的单纯依靠单设备处理能力纵向发展的技术早已经不能满足大数据存储和处理需求。
以Google等为代表的一些大的数据处理公司通过横向的分布式文件存储、分布式数据处理和分布式的数据分析技术很好的解决了由于数据爆炸所产生的各种问题。
了解大数据处理系统架构的设计原则
了解大数据处理系统架构的设计原则大数据处理系统架构是指为了高效处理大规模数据而设计的系统结构。
在当今信息时代，大数据成为各行各业的关键资源，因此设计一个高效、可扩展的大数据处理系统变得尤为重要。
本文将介绍了解大数据处理系统架构设计的原则，以助您更好地理解和运用大数据技术。
一、系统可扩展性在设计大数据处理系统架构时，可扩展性是至关重要的原则。
由于数据量的不断增长，系统必须能够随之扩展，而无需大规模重构或重新设计。
为此，我们可以采用分布式架构，将数据存储和处理任务分解成多个子系统，并通过合理的数据切分和负载均衡策略来实现系统的可扩展性。
二、数据的一致性和完整性大数据处理涉及到存储和处理海量的数据，因此在系统架构设计中，保证数据的一致性和完整性是必不可少的原则。
为了实现数据的一致性，我们可以采用分布式事务的机制，确保多个节点上的数据操作是原子性的，并通过数据同步和备份机制来保证数据的完整性。
三、高可用性和容错性大数据处理系统通常需要在长时间运行和高负载的情况下进行工作，因此高可用性和容错性也是系统架构设计的关键原则。
为了实现高可用性，我们可以采用主备模式或者多备份模式，将系统分成多个部分，并确保在节点故障时能够无缝切换或者进行故障恢复。
另外，我们还可以通过数据冗余和错误检测纠正等机制来提高系统的容错性，以应对各种异常情况。
四、性能和效率性能和效率是设计大数据处理系统架构的核心原则。
在处理大规模数据的过程中，系统必须能够高效地存储、检索和处理数据。
为此，我们可以选择适当的存储引擎和计算框架，以提高系统的性能。
同时，优化数据的存储和计算方式，合理规划数据的切分和分布，减少网络传输和磁盘读写等操作，以提高系统的效率。
五、安全和隐私保护在大数据处理系统架构设计中，安全和隐私保护是不容忽视的原则。
大量的数据往往涉及到用户的个人信息和敏感数据，因此我们需要采用合适的数据加密和权限控制机制，确保数据的安全性。
此外，合规性也是保护用户隐私和满足法规要求的重要考量因素，系统的架构设计必须具备相应的合规性要求。
信息技术 矿山大数据 技术架构-最新国标
信息技术矿山大数据技术架构1范围本文件确立了矿山大数据的技术框架，规定了矿山数据源、矿山大数据平台、矿山数据应用等方面的要求。
本文件适用于煤矿、金属及非金属矿山大数据的规划、设计、建设、应用和验收。
2规范性引用文件下列文件中的内容通过文中的规范性引用而构成本文件必不可少的条款。
其中，注日期的引用文件，仅该日期对应的版本适用于本文件；不注日期的引用文件，其最新版本（包括所有的修改单）适用于本文件。
GB/T7027—2002信息分类和编码的基本原则与方法GB/T37721信息技术大数据分析系统功能要求GB/T37722信息技术大数据存储与处理系统功能要求GB/T37973—2019信息安全技术大数据安全管理指南GB/T38673—2020信息技术大数据大数据系统基本要求GB/T40685信息技术服务数据资产管理要求3术语和定义下列术语和定义适用于本文件。
3.1矿山大数据mine big data矿山企业在生产、安全、经营、环保、职业健康等活动过程中产生的具有体量巨大、来源多样、生成极快、且多变等特征并且难以用传统数据体系结构有效处理的包含大量数据集的数据。
[来源：GB/T35295—2017，2.1.1，有修改]3.2矿山大数据平台mine big data platform对矿山大数据进行集成、存储、分析、治理等，实现矿山生产、安全、经营、环保、职业健康等各领域、多系统的数实融合、信息联动和智能协同的平台。
3.3矿山内部数据Internal data of the mine矿山生产、安全、环保、职业健康、经营等环节产生的数据。
3.4矿山外部重要数据External important data of the mine不直接由矿山产生但与矿山安全、生产相关的重要数据。
3.5矿山数据治理data governance12对矿山数据进行处置、格式化、规范化、价值化的过程。
[来源：GB/T 35295—2017，2.1.43，有修改]3.6数据安全data security数据的机密性、完整性和可用性。
大数据平台与架构设计方案
大数据平台与架构设计方案目录一、引言 (2)二、大数据平台与架构设计 (3)三、全球大数据产业发展现状 (5)四、中国大数据产业发展状况 (7)五、大数据人才短缺与培养挑战 (10)六、大数据行业发展趋势预测 (12)一、引言随着互联网的不断发展和数字化时代的加速推进，大数据技术已逐渐渗透到各行各业中，并对经济和社会发展产生重要影响。
在大数据技术蓬勃发展的也面临着技术创新的挑战以及应用中的多重困境。
近年来，中国大数据产业规模不断扩大。
随着信息化建设的深入推进和数字化转型步伐的加快，国内大数据市场呈现快速增长态势。
大数据产业涉及硬件基础设施、软件服务、数据处理等多个领域，整体产业链日趋完善。
数据泄露可能导致个人隐私曝光、企业资产损失、客户流失等严重后果。
对于个人而言，数据泄露可能导致其身份信息、财产信息等被非法利用。
对于企业而言，数据泄露可能导致商业机密泄露、客户信任危机，甚至可能面临法律制裁。
数据采集是大数据处理的第一步。
为了实现高效的数据采集，需要采用各种数据抓取、数据接口等技术手段，从各种来源收集数据。
还需要考虑数据的实时性和准确性。
对象存储技术是一种基于对象的存储架构，它将数据作为对象进行存储和管理。
对象存储系统采用分布式存储方式，具有可扩展性强、数据一致性高等优点，特别适用于非结构化数据的存储。
声明：本文内容来源于公开渠道或根据行业大模型生成，对文中内容的准确性不作任何保证。
本文内容仅供参考，不构成相关领域的建议和依据。
二、大数据平台与架构设计（一）大数据平台概述大数据平台是指基于大数据技术，集数据存储、处理、分析和应用为一体的综合性平台。
它以高效、稳定、安全、灵活的方式处理海量数据，为用户提供数据驱动的业务决策和支持。
大数据平台的特点主要体现在以下几个方面：1、数据量大：能够处理海量数据，满足各种规模的数据处理需求。
2、数据类型多样：支持结构化、非结构化等多种数据类型。
3、处理速度快：采用高性能的数据处理技术和架构，提高数据处理速度。
大数据平台的架构设计与部署
大数据平台的架构设计与部署随着互联网和移动互联网的普及，大数据时代已经来临。
大数据平台成为企业和政府机构日常工作中不可或缺的一部分，它可以帮助企业和机构提高工作效率、优化流程、降低成本和风险等。
然而，要实现一个高效稳定的大数据平台，需要经过严密的架构设计和精心的部署。
一、大数据平台架构设计大数据平台的架构设计主要包括硬件架构、软件架构和网络架构。
其中，硬件架构包括服务器和存储设备的选择；软件架构涉及到大数据处理框架的选择和配置；网络架构包括网络拓扑和传输协议的选择。
下面分别介绍一下这些内容。
1、硬件架构：在选择服务器和存储设备时，需要考虑数据量大小、数据处理速度、数据安全和稳定性等因素。
通常情况下，服务器可以选择高主频、高核数的CPU和大内存、高速度的硬盘；存储设备可选择高速度、高稳定性的硬盘和SSD。
此外，为了提高系统的可靠性和扩展性，可以采用分布式存储方案，将数据分散存储在多个存储设备中。
2、软件架构：在软件架构的选择上，需要根据数据处理需求选择适合的大数据处理框架。
例如，实时流数据处理可以采用Apache Storm；批处理数据可以使用Apache Hadoop。
此外，为了提高数据处理速度，可以采用Spark、Impala和Hive等内存计算框架。
3、网络架构：在网络架构的设计上，需要考虑网络拓扑的选择和传输协议的配置。
可以采用星型、环形、总线型、树型和混合型等多种拓扑方式。
在传输协议的选择上，可以选择TCP/IP、HTTP、REST、SOAP等协议，还可以采用专用的数据传输协议，例如HDFS、MapReduce、YARN和HBase等。
二、大数据平台部署在设计完大数据平台的架构之后，需要进行部署。
大数据平台的部署分为服务器物理部署和软件部署两个阶段。
下面对这两个阶段进行详细介绍。
1、服务器物理部署：服务器物理部署包括服务器机箱的安装、电源线和网络线的连接、服务器机箱的风扇、电源和硬盘等部件的安装等。
大数据技术的技术架构与关键技术分析
2020年第9期信息与电脑China Computer & Communication计算机工程应用技术大数据技术的技术架构与关键技术分析武海龙（安徽省经济信息中心，安徽 合肥 230001）摘 要：随着大数据时代的到来，无论是政府还是企业都希望借助大数据技术解决自身发展面临的问题。
笔者介绍了大数据技术的发展背景、技术起源、技术演进，对大数据典型技术架构、大数据存储与管理、大数据处理和分析等关键技术等进行研究，旨在为政府和企业研究和开展大数据技术应用提供参考。
关键词：大数据技术；Hadoop；Spark；MPP中图分类号：TP311.13 文献标识码：A 文章编号：1003-9767（2020）09-018-03The Technical Framework and Key Technology Analysis of Big Data TechnologyWu Hailong(Anhui Economic Information Center, Hefei Anhui 230001, China)Abstract: With the advent of the era of big data, both the government and the enterprises hope to solve the problems faced bytheir own development with the help of big data technology. The author introduces the development background, technology origin and technology evolution of big data technology, and studies the key technologies such as typical technology architecture, big data storageand management, big data processing and analysis, aiming to provide reference for the government and enterprises to study anddevelop the application of big data technology.Key words: big data technology; Hadoop; Spark; MPP０ 引言目前，大数据的应用渗透各行各业，数据驱动决策，信息社会智能化程度大幅提高。
大数据处理技术参考架构
大数据处理技术参考架构二〇一五年十二月目录1.背景随着大数据时代的到来，数据由海量拓展为多样，在注重计算速度的同时更加关注挖掘有价值的数据。
以IOE体系为核心的数据计算和存储方式越来越不能满足目前大数据处理在性能和成本上的综合要求。
为适应对大数据处理的要求，众多的分布式计算平台随之兴起，在对众多分布式计算平台进行权衡的同时，增强自主创新能力，以满足人民银行对信息技术安全可控的要求。
在核心应用自主研发、核心知识自主掌控的氛围下，保障大数据技术达到灵活可用的目标，确保数据和信息的有效、及时，确保信息系统的可靠、灵活。
同时，充分的利用开源产品透明公开的关键信息，做到对技术细节的掌控和验证，开源产品的特点也更能够激发开发者的热情并推进技术的快速变革。
在“互联网+”的战略布局下，当利用信息通信技术把互联网和包括金融行业在内的相关行业结合起来时，能够更加合理和充分的利用大数据技术促进互联网金融的健康发展。
当前互联网金融的格局中，由传统金融机构和非金融机构组成。
传统金融机构的发展方向主要为传统金融业务的互联网创新以及电商化创新、手机APP服务等；非金融机构的发展方向则主要是指利用互联网技术进行金融运作的电子商务企业、P2P模式的网络借贷平台，众筹模式的网络投资平台或掌上理财服务，以及第三方支付平台等。
在金融行业新兴业态下，为促进互联网金融的健康发展，为全面提升互联网金融服务能力和普惠水平，为有效防范互联网金融风险及其外溢效应而提供技术支撑。
在金融领域，新生业态层出不穷，金融机构日益多样化，金融资产的流动性快速上升，金融体系的关联度、复杂度大幅提高。
金融业的快速发展和创新，使货币政策操作环境、传导渠道发生重大变化。
在数据的处理分析上，对原有的宏观审慎分析框架及其有效性、准确性提出了挑战。
2.技术目标✧获得最优系统价值，满足大数据的处理性能，节约系统建设成本。
✧充分利用开源产品，做到对技术细节的掌控和验证，以保障大数据技术达到灵活可用。
大数据开发工程师招聘笔试题与参考答案2025年
2025年招聘大数据开发工程师笔试题与参考答案(答案在后面)一、单项选择题（本大题有10小题，每小题2分，共20分）1、在大数据处理中，以下哪个技术或框架主要用于实时数据流处理？A. HadoopB. SparkC. KafkaD. Flink2、在大数据存储中，HDFS（Hadoop Distributed File System）的设计目标是？A. 提供低延迟的数据访问B. 支持随机读写操作C. 提供高吞吐量的数据访问D. 适用于小型数据集3、题干：以下哪种数据结构最适合存储大规模数据集，并支持快速的数据检索？A. 数组B. 链表C. 树D. 哈希表4、题干：在分布式系统中，以下哪个组件负责处理数据分片和分布式事务？A. 数据库B. 应用服务器C. 分布式文件系统D. 分布式数据库中间件5、大数据开发工程师在处理大规模数据集时，通常使用的分布式文件系统是：A. HDFS（Hadoop Distributed File System）B. NFS（Network File System）C. SMB（Server Message Block）D. APFS（Apple File System）6、在数据仓库中，用于存储元数据的表通常被称为：A. fact table（事实表）B. dimension table（维度表）C. lookup table（查找表）D. metadata table（元数据表）7、大数据开发工程师在处理海量数据时，以下哪种技术通常用于数据存储和管理？A. 关系型数据库B. NoSQL数据库C. 文件系统D. 数据库管理系统8、在大数据技术中，以下哪个组件通常用于实现数据流处理？A. Hadoop MapReduceB. Apache KafkaC. Apache SparkD. Apache HBase9、在Hadoop生态系统中，用于进行分布式存储的是哪一个组件？A. HDFSB. YARNC. MapReduceD. Hive 10、以下哪个算法不是机器学习中的监督学习算法？A. 支持向量机（SVM）B. 决策树C. 深度学习D. K-均值聚类二、多项选择题（本大题有10小题，每小题4分，共40分）1、以下哪些技术或工具通常用于大数据开发？（）A、Hadoop HDFSB、Spark SQLC、MongoDBD、ElasticsearchE、MySQL2、以下哪些算法或模型在机器学习的大数据处理中应用广泛？（）A、K-Means聚类B、决策树C、神经网络D、朴素贝叶斯E、线性回归3、关于大数据开发工程师所需掌握的技术栈，以下哪些技术是必要的？（）A. Hadoop生态系统（包括HDFS、MapReduce、Hive等）B. Spark大数据处理框架C. NoSQL数据库（如MongoDB、Cassandra）D. 关系型数据库（如MySQL、Oracle）E. 容器技术（如Docker）4、以下关于大数据处理流程的描述，哪些是正确的？（）A. 数据采集是大数据处理的第一步，需要从各种数据源获取原始数据。
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大数据处理技术参考架构二〇一五年十二月目录1.背景 (1)2.技术目标 (2)3.技术要求 (2)4.大数据处理业务场景 (3)5.大数据处理技术对比 (4)5.1.MPP与H ADOOP&S PARK技术对比 (4)5.2.H ADOOP&S PARK技术优势 (6)5.3.H ADOOP框架对比 (6)5.4.H ADOOP使用情况 (7)5.5.H ADOOP血缘关系 (8)5.6.行业大数据应用场景对比分析 (12)6.大数据处理参考架构 (13)6.1.参考架构 (13)6.2.与J AVA EE体系对比 (14)6.3.参考架构运行状态 (15)7.总结与思考 (16)附录：名词解释 (18)1.背景随着大数据时代的到来，数据由海量拓展为多样，在注重计算速度的同时更加关注挖掘有价值的数据。
以IOE体系为核心的数据计算和存储方式越来越不能满足目前大数据处理在性能和成本上的综合要求。
为适应对大数据处理的要求，众多的分布式计算平台随之兴起，在对众多分布式计算平台进行权衡的同时，增强自主创新能力，以满足人民银行对信息技术安全可控的要求。
在核心应用自主研发、核心知识自主掌控的氛围下，保障大数据技术达到灵活可用的目标，确保数据和信息的有效、及时，确保信息系统的可靠、灵活。
同时，充分的利用开源产品透明公开的关键信息，做到对技术细节的掌控和验证，开源产品的特点也更能够激发开发者的热情并推进技术的快速变革。
在“互联网+”的战略布局下，当利用信息通信技术把互联网和包括金融行业在内的相关行业结合起来时，能够更加合理和充分的利用大数据技术促进互联网金融的健康发展。
当前互联网金融的格局中，由传统金融机构和非金融机构组成。
传统金融机构的发展方向主要为传统金融业务的互联网创新以及电商化创新、手机APP服务等；非金融机构的发展方向则主要是指利用互联网技术进行金融运作的电子商务企业、P2P模式的网络借贷平台，众筹模式的网络投资平台或掌上理财服务，以及第三方支付平台等。
在金融行业新兴业态下，为促进互联网金融的健康发展，为全面提升互联网金融服务能力和普惠水平，为有效防范互联网金融风险及其外溢效应而提供技术支撑。
在金融领域，新生业态层出不穷，金融机构日益多样化，金融资产的流动性快速上升，金融体系的关联度、复杂度大幅提高。
金融业的快速发展和创新，使货币政策操作环境、传导渠道发生重大变化。
在数据的处理分析上，对原有的宏观审慎分析框架及其有效性、准确性提出了挑战。
2.技术目标✧获得最优系统价值，满足大数据的处理性能，节约系统建设成本。
✧充分利用开源产品，做到对技术细节的掌控和验证，以保障大数据技术达到灵活可用。
✧增强自主创新能力，满足人民银行对信息技术安全可控的要求。
✧有效提供技术支撑，适应金融行业新兴业态下对大数据技术的需要。
3.技术要求在满足海量数据高效处理的同时，对用户的访问能够保持较高的实时性，快速响应用户的请求。
采用的大数据技术架构能够支持水平扩展（Scale-out），适应未来五年对大数据存储和处理的需要。
采用的大数据技术架构能够支持故障的检测和自动快速恢复，确保系统的高可用性。
在满足大数据业务场景性能要求的同时，采用更加经济的大数据技术解决方案。
4.大数据处理业务场景以统计分析类的业务场景为例，针对大数据的处理主要经过采集、存储、校验、审核、汇总、计算、分析挖掘等过程，在数据粒度上，既要包逐笔的标准化源数据，还要包括不同层次的总量指标数据，从而实现对统计体系业务的全覆盖、无遗漏。
统计分析类大数据处理、报表展现和信息发布的典型流程如下图所示：统计分析类业务的特点主要包括：•在每个处理环节中，均能够为业务操作员提供实时的业务处理情况或处理结果的查询。
•校验、汇总、计算等环节中，所涉及到的运算规则均定义在数据库或配置文件中，在执行处理之前，需要获取运算规则。
•在报表数据生成或信息发布环节，能够提供逐笔数据、指标数据、汇总数据和报表数据的实时查询，并能够通过BI工具访问以上数据。
•统计类的数据查询多为综合查询，条件通常可由用户在查询前定制，有查询响应实时性、查询条件多样性、查询多表关联性的特点。
•能够灵活的通过数据挖掘技术对数据进行价值分析，例如：R语言。
•能够灵活的使用数据可视化技术对数据进行互动展现，例如：EChars。
统计系统业务量以每月增量40亿笔进行估算（以每笔1KB估算，约4TB/月增量数据；每笔数据平均包含20个字段），现有存量数据大约在20TB。
增量数据在当月5-8日进行校验、审核等处理，数据处理过程希望在T+0完成。
实时查询业务为用户随机进行。
在使用数据进行分布式计算时，一般情况当月4TB的数据全部参与计算。
比较复杂场景之一是逻辑校验部分的算法，按不同的规则，有的规则会使用到当月的全部增量数据参与校验，有的规则会按金融机构维度使用当前机构的历史数据参与校验。
5.大数据处理技术对比目前对海量数据进行分布式处理的技术主要分为两类：✓MPP（Massively Parallel Processing）大规模并行处理技术；MPP技术大多用于数据仓库领域，是将任务并行的分散到多个服务器节点上，在每个节点上计算完成后，将各自部分的结果汇总在一起得到最终的结果的一项技术，典型的代表例如：Teradata，HP Vertica，EMC Greenplum，GBase，Oracle Exadata等。
✓Apache Hadoop、Spark技术。
Hadoop&Spark是由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构，它所解决的核心问题是，通过部署在低廉的硬件上的、可以协同工作的软件组件，来完成分布式数据存储、高吞吐量数据访问、以及高负载的分布式计算。
近些年在众多行业都得到广泛应用。
5.1.MPP与Hadoop&Spark技术对比集群规模上，MPP技术支持近百个节点（中国大陆很少有100+节点的案例）。
Hadoop&Spark技术支持几千个节点。
扩容影响上，MPP技术扩容通常导致停机、服务中断；数据需要重新分布，性能严重下降。
Hadoop&Spark技术扩容无需停机、服务不中断；数据无需重新分布，新数据自动被分配到新的节点中，性能没有影响。
数据分布方式上，MPP技术以预定义数据分布策略，按列进行散列或轮询分布；真实数据通常有倾斜，将导致数据不均匀分布，对计算效率影响较大。
Hadoop&Spark技术中，数据按预配置的块大小自动均匀分布，通过blockmap映射表查询数据位置；数据分布均匀、扩容无需停机。
处理数据量上，MPP技术在数十TB级别。
Hadoop&Spark技术在PB级别。
容错能力上，MPP技术不存放中间结果，出错时需要重新执行整个任务。
Hadoop&Spark技术存放中间结果，出错时只需要重新运行出错的子任务并发能力上，MPP技术多用于分析型应用场景，数据装载时建立索引较慢；通常不超过数百个并发。
Hadoop&Spark技术数据装载快，采用公平调度/配额调度；可支持上亿用户并发数据插入、查询、检索。
数据存储对象，MPP技术支持结构化数据，Hadoop&Spark技术支持结构化、半结构化、非结构化数据。
应用运算逻辑实现方式上，MPP技术SQL语言，Hadoop&Spark技术支持SQL2003、部分PL/SQL、R、Java、Scala等。
数据访问接口，MPP技术支持JDBC、ODBC，Hadoop&Spark技术支持JDBC、5.2.Hadoop&Spark技术优势存储、处理、分析PB级别的结构化、半结构化、非结构化数据。
低成本运算能力，使用低成本的存储和服务器构建，仅花费40%左右价格，便可以达到甚至超越IOE架构的性能。
动态扩展运算能力，扩容无需停机、服务不中断，数据无需重新分布，新数据自动被分配到新的节点中，性能没有影响。
高扩展能力，集群规模可扩展至几千个节点。
高容错能力，数据处理过程中存放中间结果，出错时只需要重新运行出错的子任务。
应用运算逻辑，支持Java、R语言、Scala 、SQL2003等。
5.3.Hadoop框架对比51%24%25%开源版本发行版（免费）发行版（付费）5.4. Hadoop 使用情况根据咨询机构Wikibon 在2014年进行的一项调查，部署Hadoop 的机构中，仅有25%是付费用户，而有51%是基于Hadoop 的开源版本自行开发，还有24%的用户则是使用Cloudera 、Hortonworks 等Hadoop 开发商推出的免费版本。
5.5.Hadoop血缘关系IBM BigInsights是基于Apache Hadoop框架的存储，管理和分析Internet级别数据量的半结构化和非结构化数据的方案，具备企业级管理、工作流管理、安全管理、可视化挖掘与展现等能力，能与现有基础设施和大数据流计算技术集成。
产品设计思路是基于Apache Hadoop框架，在保持完全100% Apache Hadoop兼容的情况下，加入IBM的项目和研究开发的分析能力。
整体架构如下图所示：EMC Pivotal HD是EMC公司进行自主研发的Hadoop商业化产品，在2013年2月独立推出的商业发行版（2013年以前EMC 和MapR公司在Hadoop领域为合作伙伴）。
Pivotal HD产品包括Hadoop 2.0的MapReduce和HDFS，可以利用Hive、HBase、Pig开发语言、Yarn资源管理、Mahout分析工具和Zookeeper工具等。
还包括Hardware Virtual Extensions（HVE）组件，它可以让Hadoop集群知道自己是建立在虚拟机还是物理服务器上。
整体架构如下图所示：MapR Hadoop是MapR Technologies公司于2011年正式发布的产品，目标是使Hadoop变为一个速度更快、可靠性更高、更易于管理、使用更加方便的分布式计算服务和存储平台，同时性能也不断提高。
它将极大的扩大了Hadoop的使用范围和方式。
它包含了开源社区许多流行的工具和功能，例如Hbase、Hive。
它还100%与Apache Hadoop的API兼容。
目前有M3（免费版）和M5（收费版）两个版本。
整体架构如下图所示：天云趋势科技Hadoop解决方案主要基于Hortonworks 发行版，同时也提供了对Cloudera Hadoop发行版的支持。
整体架构如下图所示：音智达Hadoop解决方案基于Cloudera Hadoop发行版。
整体架构如下图所示：浪潮Hadoop解决方案基于Intel Hadoop发行版。