Cos'è Hadoop? Facciamo chiarezza su di lui e sulle comuni distribuzioni di Hadoop. Valutando le necessità di business è quindi possibile definire un'architettura generica per la gestione dei Big Data.

1. Roma - 24 Febbraio 2016
Alberto Paro, BNova Technical Advisor
Architetture per i Big Data

2. Alberto Paro
 Laureato in Ingegneria Informatica (POLIMI)
 Technical Advisor per BNova
 Autore di due libri su ElasticSearch + 6 Tech review
 Lavoro principalmente in Scala e su tecnologie BD
(Akka, Spray.io, Playframework, Apache Spark) e NoSQL
(Cassandra, ElasticSearch e MongoDB)
 Evangelist linguaggio Scala e Scala.JS

3.  Apache Hadoop
 Distribuzioni Hadoop
 Batch vs Streaming
 Architettura Standard

4. Hadoop – Sfatiamo i miti
 Hadoop è formato da una pluralità di prodotti
 Hadoop è si un opensource, ma disponibile attraverso i
vendors
 Hadoop è un ecosistema di prodotti, non un singolo
prodotto
 HDFS è un File System, non è un Database Management
System (DBMS)
 Hive e famiglia somigliano a SQL, non lo sono

5. Hadoop – Sfatiamo i miti
 Hadoop e MapReduce sono correlati ma non hanno
bisogno l’uno dell’altro
 MapReduce fornisce un sistema di controllo per gli
Analytics, non gli Analytics di per sé
 Hadoop è utile per trattare dati di varia natura, non solo il
volume dei dati
 Hadoop completa il Data Warehouse, raramente lo
sostituisce
 Hadoop abilita diversi tipi di Analytics, non solo i Web
Analytics

6. Distribuzioni Hadoop – Perchè?
 Integrazione tra componenti Hadoop di diverse versioni
 Ottimizzazione delle configurazioni
 Sistemi di deploy semplificati
 Sistemi di monitoring
 Supporto tecnico
 Stabilità della soluzione => Riduzione del TCO

7. Distribuzioni Hadoop – Forrester Q1 2016

8. Cloudera

9. Hortonworks

10. Batch vs Streaming

11. Architettura Standard

12. Grazie per l’attenzione
Alberto Paro

13. Q&A