大數據處理一定需要Hadoop嗎？

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。然而一般企業并無法使用Google所用的內部搜尋引擎工具，所以，擁有處理大數據工具的分散式運算平臺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平臺推出類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，并將之整合入平臺。但使用Hadoop平臺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并不方便。

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么用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后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，不須嘗試用單臺伺服器處理數據，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！」