處理海量資料一定要用Hadoop？開放原始碼專家想出更簡單的解決方案！
Photo: Marc_Smith/ Flickr
Google強大的搜尋引擎每天處理龐大的搜尋數據，靠的是數十萬的伺服器同時作工。然而一般企業並無法使用Google所用的內部搜尋引擎工具，所以，擁有處理巨量數據工具的分散式運算平台Hadoop應運而生。
但問題是Hadoop使用上有難度，數據處理公司Cloudera決心要解決這個問題。
過去的公司企業仰賴傳統的關聯式資料庫和數據倉儲就可應付所需，然而，今日電子商務、社交媒體和行動運算不斷成長使得資料量暴增，許多企業便開始使用Hadoop等的工具處理數據。現在，Cloudera現在更針對Hadoop平台推出類Google的搜尋引擎：Cloudera Search。
搜尋引擎讓Hadoop更平易近人
Cloudera希望客戶能在Hadoop壯大之前就將資料儲存進去，並將之整合入平台。但使用Hadoop平台與資料互動必須要懂得MapReduce運算技術，也就是說你得會寫Java語言，這對許多使用者來說並不方便。
雖然Hadoop已經推出許多工具讓使用上更便利，但Cloudera希望更進一步建立一個Hadoop的搜尋引擎。產品經理澤德勒維斯基（Charles Zedlewski）說：「數萬開發者可能知道怎麼用MapReduce，執行SQL指令，但會使用搜尋引擎的人有數十億人。」
Cloudera Search能夠與Hadoop分散式檔案系統（HDFS）或資料庫系統Hbase整合，使用者可以輸入搜尋字串後就找到一串搜尋結果。這項搜尋工具是以Apache Solr搜尋器為基礎。
市場研究公司RedMonk分析師歐葛瑞迪（Stephen O’Grady）表示：「每多一項數據處理工具對Hadoop都有好處……從寫MapReduce程式到支援SQL語法的Hive或Pig等套件，每項工具都讓數據處理更有效率。」
所有大數據都該放入Hadoop嗎？
這對改善Hadoop可用性的確幫助不少，但問題是：客戶是否真的有需要將它們所有的數據都放入Hadoop？微軟今年稍早發表一份報告，主張大多數的公司只需要增加叢集伺服器的使用數量，不須嘗試用單台伺服器處理數據，報告指出，甚至雅虎和臉書兩家最需要數據處理效能的公司，也是透過增加伺服器叢集解決效能問題。
但許多公司正面臨數據不斷增長的問題，一開始就加入Hadoop是不錯的選擇，RedMonk過去也是Hadoop的使用者，但最近轉用BigQuery等其他的Google資料庫工具，原因是他們的數據在量上本質就比較小，而且成長的速度也沒有分析師原本預測得快。
但歐葛瑞迪說：「如果我們能夠更快速地獲得數據，就一定會使用Hadoop！」
推薦閱讀：
