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Business Intelligence

Große Datenmengen meistern mit Hadoop

28. Juli 2016, 9:57 Uhr | Autor: Knut Veltjens / Redaktion: Diana Künstler

Fortsetzung des Artikels von Teil 2

Expertenkommentar Exasol: Hadoop kombiniert mit In-Memory-Technologie

Ein gewinnbringendes Team
Die Infrastruktur in Unternehmen wird zunehmend heterogener. Zudem wachsen die gespeicherten Datenmengen rasant an. Betrachtet man nun ausschließlich diese beiden Fakten, so ist Hadoop ein wertvoller Baustein in der IT-Infrastruktur. Als Framework für das verteilte Speichern und parallele Verarbeiten von großen Datenmengen ist die Open Source-Plattform dank horizontaler Skalierung optimal geeignet, um Daten sicher und fehlertolerant auf bis zu mehreren tausend Servern innerhalb eines Clusters zu verteilen. Darüber hinaus ist diese Lösung wirtschaftlich. So verwundert es kaum, dass rund 80 Prozent der Unternehmen Hadoop bereits im Einsatz haben oder dies entsprechend planen. Alleine das effiziente Speichern bringt aber noch keinen Vorteil, denn erst durch gezielte Analyse entstehen Erkenntnisse, die sich im nächsten Schritt positiv auf den Geschäftserfolg auswirken.

Hinzu kommt, dass im Big Data- und Business Intelligence-Umfeld die Zeit häufig ein kritischer Faktor ist. Analyse-Ergebnisse müssen schnell, am besten in Echtzeit, vorliegen. Hier stößt Hadoop an seine Grenzen. Um diesen Flaschenhals zu umgehen, ist der Einsatz von In-Memory-Datenbanken in vielen Fällen eine gewinnbringende Lösung. Diese werden als High Performance-Schicht auf Hadoop aufgesetzt und liefern die nötige Geschwindigkeit bei der Datenanalyse. Die Implementierung der Datenbank stellt in der Regel kein Problem dar. Es sollte aber darauf geachtet werden, dass die Integrationsfähigkeit der Lösung mit Hadoop gegeben ist.

Eine In-Memory-Datenbank lässt sich außerdem sehr gut skalieren und bietet damit ein hohes Maß an Flexibilität. IT-Ressourcen sowie die Budgets der Fachbereiche werden dadurch entlastet, ohne auf hohe Leistung verzichten zu müssen.