有效实施快速的数据处理将确保您的公司具有性和相关性

并且鉴于数据的多样性，这一点极为重要-这是使我们所有人都能够进行创新分析的一个因素，随着云计算继续在生产环境中占据主导地位，现在该关注“大数据分析”了，您也可以认识到处理大数据的能力如何为公司带来竞争优势。

大数据与云计算的结合

数据处理引擎和框架是数据系统中计算数据的关键组件，尽管“引擎”和“框架”之间的定义没有关键区别，但分别定义这些术语很重要-将引擎视为负责数据操作的组件，而框架通常是一组旨在执行数据处理的组件相同，尽管在此阶段设计用于处理数据生命周期的系统相当复杂，但它们终具有非常相似的目标-对数据进行操作，以拓宽理解和表面模式，同时深入了解复杂的交互作用。

要做到这一切就需要有支持大型工作负载的基础架构-这就是云的所在

云被世界各地的企业认为是一种有益的工具，因为它们具有利用大数据中的商业智能（BI）的能力，此外云环境的可扩展性使Cloudera和Hadoop等大数据工具和应用程序的运行变得更加容易。

可用的不同类型的编程框架

有几种可用的大数据工具，其中包括：Hadoop：这种基于Java的编程框架支持处理和存储大量数据。这是一个开放源代码框架，并且是由Apache Software Foundation赞助的Apache项目的一部分，该项目在分布式计算环境中工作，Hadoop支持的软件包和组件可以由组织在其本地数据中心中部署。

Apache Spark： Apache Spark是用于大数据处理的快速引擎，能够流式传输并支持SQL，图形处理和机器学习。另外，Apache Storm也可用作开源数据处理系统。

Cloudera发行版：这被认为是可用于发现，存储，处理，建模和提供大量数据的开源技术之一。Apache Hadoop被视为该平台的一部分。

CloudStack上的Hadoop可有效处理数据

以Google的MapReduce和文件系统技术为蓝本的Hadoop已在业界得到广泛采用。该框架类似于CloudStack，并用Java实现。

作为业内个加入Apache Software Foundation的云平台，CloudStack已迅速成为组织的逻辑云选择，这些组织更喜欢在云和大数据基础架构中使用开源选项。

Hadoop和CloudStack的结合确实是云中的绝妙匹配，它等待被使用和部署以更有效地处理大数据。