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大数据的处理目前成为企业是否具有核心竞争力的关键。大数据分析常和云计算联系到一起，因为实时的大型数据集分析需要像MapReduce一样的框架来向数十、数百或甚至数千的电脑分配工作。现有的大数据解决方案有哪些类型呢?
1、大数据问题处理方案——Hadoop
Hadoop是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。但是 Hadoop 是以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行处理的。此外，Hadoop 依赖于社区服务器，因此它的成本比较低，任何人都可以使用。
2、大数据问题处理方案——HPCC
HPCC，High Performance Computing and Communications(高性能计算与通信)的缩写。HPCC主要目标要达到：开发可扩展的计算系统及相关软件，以支持太位级网络传输性能，开发千兆 比特网络技术，扩展研究和教育机构及网络连接能力。
3、大数据问题处理方案——Storm
Storm是自由的开源软件，一个分布式的、容错的实时计算系统。Storm可以非常可靠的处理庞大的数据流，用于处理Hadoop的批量数据。 Storm支持许多种编程语言，使用起来非常有趣。
4、大数据问题处理方案——Apache Drill
为了帮助企业用户寻找更为有效、加快Hadoop数据查询的方法，Apache软件基金会近日发起了一项名为“Drill”的开源项目。该项目帮助谷歌实现海量数据集的分析处理，包括分析抓取Web文档、跟踪安装在Android Market上的应用程序数据、分析垃圾邮件、分析谷歌分布式构建系统上的测试结果等等。
5、大数据问题处理方案——RapidMiner
RapidMiner是世界领先的数据挖掘解决方案，在一个非常大的程度上有着先进技术。它数据挖掘任务涉及范围广泛，包括各种数据艺术，能简化数据挖掘过程的设计和评价。
6、大数据问题处理方案——Pentaho BI
Pentaho BI 平台不同于传统的BI 产品，它是一个以流程为中心的，面向解决方案(Solution)的框架。其目的在于将一系列企业级BI产品、开源软件、API等等组件集成起来，方便商务智能应用的开发。它的出现，使得一系列的面向商务智能的独立产品如Jfree、Quartz等等，能够集成在一起，构成一项项复杂的、完整的商务智能解决方案。
通过了解，目前世界范围内拥有的大数据解决方案种类较多，有企业性质的，甚至国家性质的，总结而言都是为了做好大批量数据的采集、分析、处理。面对这种现状，只有开发出最先进的，最完备的大数据解决方案，一个公司，甚至一个国家才能走在世界前列，不被时代所抛弃。
以上就是有关于大数据问题处理方案的全部内容了，从文章中我们就可以看出大数据工程师之类的行业有多么受欢迎，所以想从事大数据行业的小伙伴们就要好好理解小编为大家整理的文章内容了，我们会从各种方面分析大数据行业的内容，环球网校小编希望大家的学习之路顺利。
