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Hadoop 框架下的 HDFS 大数据存储组件，用来存储海量数据的。目前是不是没有替代的方案？或者说 cdh、hdh 等等为基础 hadoop 生态圈无可替代？ 无论 spark，flink，storm 都要缺少存储组件或者说必须运行在 HDFS 之上？ 很想知道有没有一种能够快速部署、关注数据分析的开源产品或者方案？ 觉得从用户角度，把现有的数据灌入平台（例如 hadoop 生态系统），利用平台（生态系统）提供各种武器高效分析才是目的。
 | 1 Itoktsnhc 2018-03-15 16:58:18 +08:00 azure hdinsight 了解一下？ |
 | 2 we000 2018-03-15 17:03:22 +08:00 ceph 了解一下? |
 | 3 whatsmyip 2018-03-15 19:25:32 +08:00 不是无可替代，更多是没法替代 很多公司以前用 Hadoop，数据都在 HDFS 上，做迁移很麻烦 Flink 不知道，Spark 确实要求 HDFS，尽管它要替换 Hadoop，但是数据层这块，真的不好动，毕竟换一个新的系统不是一件容易做到的事（对于说大不大，说小不小的公司来说），至于 Storm，没说一定要落地到 HDFS 啊，我放到 Redis、mongoDB、Mysql 都有 至于更快的存储，也是有的，比如 Alluxio，是 Spark 同实验室开发出来的，思想跟 Spark 类似，都是借助内存对硬盘碾压式的读写速度 最后，目前大数据平台是有很多的，开源的 HUE，闭源的阿里、Azure 都有。另外，/t/428727 这个帖子里也提到了很多工具。 |
 | 4 jahan OP @whatsmyip 其实对于初学者来说，从未来学习角度讲，如果有更好的替代方案那是最佳的，毕竟 hadoop 也是 2004 年的了（当然，c，unix 都是上个世纪 80 年代的，依然在业界活的不错）。 如果对于企业界来说，确实是 legacy 太多，不好转型。 Matei 做的 Dawn 项目我觉得就是一个特别好的平台，特别希望数据分析用户不用特别关心 infrastructure，而只关心数据如何进入，分析数据，呈现分析结果的平台。尤其是各种分析武器接口，比如 python，r 等对非计算机科班的来说就特别重要，当然还有各种 ml 包。从纯使用者来讲，特别想找到这样一个下一代的解决方案。 记得哪里看过一个开源项目介绍，说是用户可以不关心 infrastructure，快速部署，马上使用，忘记具体名字了，只记得开源版本和商用版本差别较大。 flink 也是可以使用非 hdfs 的数据存储，但总觉得 hdfs 的影子很重。 目前的方案，感觉基本上是基于 hadoop 的 cloudera 和 hortonworks,mapR。如果要搜索新的更快的存储，除了上面的说的几个，要搜什么关键词呢？ HUE 应该是 cloudera 开发的？ 看哪一个更有前途是不是要看哪一家开源拿的投资多，哪家股价高？ hdp 和 cldr 股价差不多。 |
| 5 jahan OP @whatsmyip Alluxio 貌似也是一个针对不同数据源（ hadoop，s3 等）的数据接口，Alluxio, formerly Tachyon, enables any application to interact with any data from any storage system at memory speed. |
 | 6 Xibuka 2018-03-16 08:01:16 +08:00 GlusterFS 了解下～ |
 | 7 lyc1116 2018-03-16 17:50:09 +08:00 顶 GlusterFS |
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