近日，两家大数据领域的代表性企业Cloudera和Hortonworks宣布了它们相对平等的合并，宣称新公司将创建世界领先的下一代数据平台并提供业界首个企业数据云，这令很多人感到意外，大数据的未来何去何从，一时成为大数据产业从业人员关心的话题。
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中国Hadoop大数据峰会（CHS）的前身是Hadoop中国云计算大会（Hadoop in China，HiC）。是亚太地区举办最早、规模最大、影响力最大的盛会。到2017年北京站已经第九届，见证了中国大数据生态系统的建立、发展和演变。
2017年大数据将不再是Hadoop一家独大，也不再是编程者们的自娱自乐，企业和终端用户的不断涌入，海量数据“堆积如山”，随之而来的储存、分析、处理成为从业者的下一挑战。数据如何变现，价值怎么挖掘?2017大数据十大趋势，兴许给你惊艳的解答~
大数据分析是现在十分火热的话题，从农业到工业、从金融到体育、从传统企业到初创公司，各行各业都在积极应用大数据分析，似乎你的企业不和大数据沾点边就会显得没有逼格一样。
2016年NewVantage Partners的大数据管理调查发现，62.5%的公司现在至少有一个大数据项目投入生产，只有5.4%的公司没有大数据应用计划，或者是没有正在进行的大数据项目。
无论从硬件还是软件角度出发，您面向大数据构建的基础设施都会对所支持大数据系统的分析与操作带来巨大影响。在今天的文章中，我们将了解七项重要的大数据架构设计原则。
Hadoop管理正在成为大数据用户和供应商首先考虑的分部署处理框架，它在企业的业务运营中中扮演着越来越重要角色。
业内有这样一种说法，SQL虽然在大数据分析领域久经考验，但是无奈长江后浪推前浪，和炙手可热的Hadoop相比，SQL已经过时了。这个说法有点言过其实，现在很多的项目都是将Hadoop作为数据存储，然后利用SQL进行前端查询。
大数据，无论是从产业上，还是从技术上来看，都是目前的发展热点。在中国，政府控制着80%的数据，剩下的多由“BAT”这样的大公司拥有，中小企业如何构建自己的大数据系统？其他企业如何建设自己的大数据系统？
Hadoop已被公认为大数据分析领域无可争辩的王者，它专注与批处理。本文说的不适合,是一个相对的概念。如果业务对时延要求较低,那么这个问题就不存在了;但事实上企业中的有些业务要求是对时延有高要求的。
Hadoop是大数据领域最流行的技术，但并非唯一。还有很多其他技术可用于解决大数据问题。除了Apache Hadoop外，另外9个大数据技术也是必须要了解的。
来自于麦肯锡全球研究机构的数据显示，那些在企业内部大规模采用数据分析技术的零售商可以将他们的经营利润提高到60%以上，而那些采用数据分析技术的医疗机构可以将自己的经营成本降低8个百分点。
随着大数据的发展和应用，Hadoop框架受到越来越多的关注和应用。Facebook分析主管Ken Rudin表示，不要小看关系型数据库技术的价值。他认为，Hadoop可能是“大数据”运动的代名词，但它并不是企业从大规模存储的非结构化信息中得到价值的唯一工具。
HDFS 通过一个高效的分布式算法，将数据的访问和存储分布在大量服务器之中，在可靠地多备份存储的同时还能将访问分布在集群中的各个服务器之上，是传统存储构架的一个颠覆性的发展。
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