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Loconzolo表示：“我们最感兴趣的地方是，怎样在同一个Hadoop内核中既能作实时分析，又能做预测模型。这里最大的问题在于速度。Hadoop花费的时间要比现有技术长20倍，所以Intuit也在尝试另一个大规模数据处理器Apache Spark及其配套的 Spark SQL查询工具。Loconzolo说：“Spark具有快速查询、制表服务和分组功能。它能在把数据保留在Hadoop内部的前提下，还将数据处理得十分出色。” 5、Hadoop的结构化查询语言（SQR， StructuredQuery Language）：更快，更好 Gartner一位分析师表示，如果你是个不错的编码员或者数学家，你可以把数据丢进Hadoop，想做什么分析就做什么分析，这是好处，但同时这也是个问题。“尽管任何程序语言都行得通，但我需要有人把这些数据用我熟悉的形式或者语言输入进去，这也是为什么我们需要Hadoop的结构化查询语言。支持与SQR类似的查询语言的工具，让那些懂得SQR的企业使用者们能把类似的技术运用在数据上。Hopkins认为，Hadoop的SQR打开了企业通往Hadoop的大门，因为有了SQR，企业不需要在那些能使用Java， JavaScript 和Python高端数据和商业分析师上投资了，而这些投资在以前可是少不了的一笔开销。 这些工具也并非最近才出现的了。Apache Hive曾经为用户提供了一种适用于Hadoop、类似于SQR的查询语言，但是竞争对手Cloudera、PivotalSoftware、IBM还有其他销售商提供的产品不仅性能更好，速度也更快。这项技术也适合“迭代分析（iterative analytics）”，也就是说，分析师先问一个问题，得到回答之后再问下一个问题。而这种工作放在过去可是需要建立一个数据库的。Hopkins说：“Hadoop的SQR并不是为了取代数据库，最起码短期不会，但对于某些分析来说，它让我们知道，除了那些高成本的软件和应用之外，还有别的选择。” 6、不仅仅是SQR（NoSQL，NotOnly SQR）—更快，更好 Curran表示，现在我们除了基于SQR的传统的数据库之外，还有NoSQL，这个数据库能用于特定目的的分析，当下十分热门，而且估计会越来越受欢迎。他粗略估计目前大概有15-20个类似的开放资源NoSQL，每一个都独具特色。比如ArangoDB，这是一款具备图标分析功能的产品，能更快、更直接地分析顾客与销售人员之间的关系网。 Curran还说，开放资源的NoSQL数据库已经存在一段时间了，但是他们依然势头不减，因为人们需要它们所做的分析。一位在某个新兴市场的普华永道客户把传感器按在了店面柜台上，这样就能监控到那里到底有什么产品，顾客会摆弄这些产品多长时间以及人们会在柜台前站多久。“传感器会产生大量类似指数增长的数据，NoSQL将是未来的一个发展方向，因为它可以针对特定目的进行数据分析，性能好，而且很轻巧。” （责任编辑：职场达人） |
