海量数据的时代正在到来，在这种环境下，需要有新的技术手段来应对大数据带来的挑战，并充分挖掘其潜在价值，实现业务的进一步发展和保持企业的竞争优势。作为半导体领导厂商，英特尔拥有完整的涵盖软硬件平台的大数据解决方案。

根据IDC预测，全球的数据使用量到2020将将会增长44倍，达到35.2ZB(1ZB=10亿TB)。Facebook、Twitter、微博等各种社交平台的海量数据，以及视频通讯、医疗影像、地理信息和监控录像等视频内容也会极具增加，加之传感器、RFID阅读器、导航终端等非传统IT设备和移动设备，都将产生越来越多的数据。增加的这些数据当中，有80%的数据属于非结构化。

面对这些巨变，传统的IT技术并不足以应对这种新挑战，传统的关系型数据库以及桌面BI分析软件处理的结构化数据，其容量一般都在GB级别，无法从更大的数据集中发现有意义的信息。另外，需要处理的目标数据也一直在增长，传统技术无法适应这种扩展性。

那么，究竟什么样的技术和解决方案才能胜任这种挑战呢，我们认为，适合大数据时代需求的解决方案，一般要具备以下条件：

支持PB级别数据的处理和分析

支持结构和非结构化数据

支持万级每秒数据查询

支持高可靠性系统

支持高频率统计分析

也就是说，对于大量的结构化和非结构化数据，支持可变的数据结构和高效的数据导入、查询、统计分析。作为引领服务器发展方向的英特尔来说，目前它拥有在Apache开源版基础上修订的发行版和免费版两个Hadoop版本，并在GitHub维护着Project Panthera开源项目，其中包括即时分析、基于HBase的文档存储、基于Hive/MapReduce的分析SQL引擎、HiBench和 HiTune等子项目。

英特尔Hadoop发行版组成

为何谈大数据的时候我们要重点谈Hadoop呢?因为Hadoop是目前为止大数据解决方案的主流平台，也是顺应未来大数据和云计算环境的平台。接下来，我们将为大家介绍英特尔发行版Hadoop在应对大数据挑战方面的独特优势。