近日，專(zhuān)業(yè)云服務(wù)商UCloud宣布推出自己的分布式數據處理服務(wù)UDDP（UCloud Distributed Data Proceesor），正式加入全球企業(yè)級大數據服務(wù)戰場(chǎng)。
一般看來(lái)，大數據與云計算，是分不清你我的一個(gè)整體，而更多的業(yè)內解讀則認為，大數據服務(wù)才是云計算商業(yè)模式落地的真正金礦，而目前，從全球來(lái)看，僅有亞馬遜AWS、谷歌GAE等少數云服務(wù)商擁有自己的大數據服務(wù)。
近年來(lái)，隨著(zhù)社交網(wǎng)絡(luò )、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)、智能硬件等信息科技產(chǎn)業(yè)的野蠻演進(jìn)，人類(lèi)的科技生活方式正變得日益先進(jìn)而優(yōu)越，伴隨的則是來(lái)自各個(gè)維度數據的指數級增長(cháng)。有報告表明，人類(lèi)在近兩年的數據新增量，已經(jīng)超過(guò)之前的整個(gè)人類(lèi)歷程之和，由此可見(jiàn)一斑。
然而目前，人們對數據資源的利用卻仍處于起步階段，絕大部分的數據還沒(méi)有能夠產(chǎn)生價(jià)值。
對于TB，甚至PB級海量數據的存儲、處理和分析，在技術(shù)和成本上有著(zhù)很高的門(mén)檻。采用傳統方案處理大規模數據，不僅需要耗巨資自建數據中心、購買(mǎi)硬件，還需要請專(zhuān)業(yè)的技術(shù)人員來(lái)維護運作，再加上高復雜度的部署方案，無(wú)數企業(yè)躍躍欲試，卻只能望洋興嘆。
UCloud分布式數據處理服務(wù)應運而生，UDDP能夠幫助用戶(hù)輕松、快速地處理TB甚至PB級的海量數據，主要應用于數字營(yíng)銷(xiāo)、數據分析、商業(yè)智能、科學(xué)模擬、研究等領(lǐng)域。UDDP基于Hadoop開(kāi)源框架開(kāi)發(fā)，包括MapReduce和Hive。
其中，MapReduce提供HDFS和MapReduce的基本服務(wù)，用于各種應用程序，包括日志分析、Web索引、數據倉庫等分布式數據處理。HDFS為海量的數據提供了存儲，MapReduce則為海量的數據提供了計算。Hive則用于存儲和處理海量結構化數據。它可用類(lèi)似于SQL 的語(yǔ)法，對HDFS海量數據庫中的數據進(jìn)行查詢(xún)、統計、更新等操作，十分適合數據倉庫的統計分析。
作為專(zhuān)業(yè)云服務(wù)商UCloud平臺上的一個(gè)全新的戰略性服務(wù)，UDDP具有以下特性：
- 本地化體驗
使用原生態(tài)Hadoop，為用戶(hù)提供與本地Hadoop一致的使用體驗，方便用戶(hù)無(wú)縫地在本地集群與UDDP集群間進(jìn)行數據遷移。
- 穩定安全
采用Namenode和Jobtracker雙節點(diǎn)熱備份，保證系統的穩定、高可用性。通過(guò)網(wǎng)絡(luò )隔離和Kerberos認證保證每個(gè)用戶(hù)的獨立性和安全性。
- 高效易用
無(wú)需自行搭建及管理Hadoop相關(guān)服務(wù)，簡(jiǎn)單、高效地處理海量數據，輕松應對爆炸性的數據增長(cháng)。
- 彈性擴展
可快速創(chuàng )建實(shí)例，并根據業(yè)務(wù)需要隨時(shí)更改配置。按照實(shí)際使用的計算和存儲資源計費，降低使用成本。
從北京BGP節點(diǎn)到亞太節點(diǎn)，再到即將推出的北美節點(diǎn)；從高性能云主機、云緩存，到靈活安全的VPC服務(wù)，再到開(kāi)創(chuàng )性的混合云部署，UCloud一直引領(lǐng)著(zhù)中國云計算行業(yè)的前進(jìn)步伐，并正在從廣度和深度上全面開(kāi)拓產(chǎn)品和服務(wù)的全球版圖。
而這一次UCloud大數據產(chǎn)品的推出，或將成為中國云計算行業(yè)挖掘未來(lái)大數據金礦的一個(gè)全新的里程碑。
