Hadoop连接器座右铭：各得其所

Hadoop连接器座右铭：各得其所

Menninger表示：“目前用户将信息放到关系型数据库中，主要是因为用Hadoop数据源还不能轻松地制作报表。业界中有一套成熟的报表和分析系统，当然这都是针对关系型数据而言。”

这样的数据传输并不一定是一锤子买卖，也许你正在计算某一事件的发生次数，然后又想要计算两件事一起发生的次数。你可以返回到数据源，然后再处理一遍信息，这就是为什么人们不会把非结构化的数据删除，它们可以存放在Hadoop中。

此外，同SQL数据库相比，Hadoop为高级分析和数据挖掘应用提供了更好的环境。比如分析客服电话日志以及社交媒体上的信息，找出客户的兴趣点 以及对某一产品的口碑。这对于SQL来说是非常困难的一件事，但是它可以通过Hadoop连接器来把信息传输到关系型数据库或者数据仓库当中。

Tynt多媒体公司的副总裁Cameron Befus表示，他们使用了Hadoop来为超过50万的用户提供分析服务。此外，Tynt还使用了开源的MySQL数据库来作为后端的支持。到目前为 止，Befus还没有看到部署Hadoop连接器的必要，他说：“我们的确会把数据进行转移，但这通常是很直接的。我们会把文件从Hadoop直接导入 MySQL中，如果使用连接器的话也许会轻松一些，但是这对我们来说并不是什么难题。”

但IT分析师认为随着Hadoop的普及，这样的连接器软件使用频率将逐渐多起来。像Menninger这样的分析师认为，公司希望能够把基于 Hadoop的分析结果导入更大的业务环境中去，这也是连接器技术发展的推动力。当我们看大数据的时候什么最重要?那就是这些数据能够告诉我关键的问题是 什么。用户希望能够在非结构化数据、流数据、有意义的数据以及高度结构化的数据之间构建一座桥梁，以便能够通过分析来找到问题根源所在。