本篇教程介绍了大数据应用之大数据不仅仅是Hadoop，希望阅读本篇文章以后大家有所收获，帮助大家对大数据云计算大数据应用的理解更加深入。

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　　"作为一个IT人，如果不会聊两句Hadoop和云计算，都不好意思跟人打招呼。"套用电影《大腕》里的经典桥段，足以说明云计算和大数据在业界的流行程度。君不见，英特尔、EMC都发行了自己的Hadoop优化版本，IBM、甲骨文都已经将Hadoop当做了自己大数据解决方案当中一部分，CloudEra则力图创建商业化的Hadoop整体解决方案。一时间，Hadoop甚至成了大数据解决方案的代名词。

　　大数据≠Hadoop

　　不过，当商业用户在实际创建大数据应用解决方案，希望借此从中获得商业价值时，他们就会发现，有了Hadoop,仅仅是有了大数据解决方案的基础架构部分--这也是目前大部分厂商在研发并能提供的；而对大数据的完整应用方面，绝大部分厂商还只能提供大数据整体框架当中的一部分，更别提如何帮助企业将现有的IT架构与未来能够处理大数据的架构进行融合了。"我们现有的IT架构都是主机+集群模式，如何将现有平台与大数据技术结合，这么做在处理数据会遭遇到哪些挑战，我们心里还没底。"某银行客户如此表示。实际上，上述金融客户所遭遇的问题，在国内并不鲜见。显然，他们需要的一个具有强悍能力的大数据集成平台，而不是一个单纯的Hadoop技术方案。目前，IBM、甲骨文以及微软都有类似的方案。
 

 
　　IBM大数据平台框架和应用程序解决方案，从中可以看出基于Hadoop技术而发展起来的BigInsights已是IBM大数据平台当中分析静态数据的核心和基础。      
          

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