人工智能和数据科学是最新蓬勃发展的领域，所有这些技术领域的推动力都源于大数据的发展。SAP在Hadoop中存储的大数据分析方面一直是合作伙伴，在过去十年中一直是数据管理解决方案中的佼佼者。Vora是SAP数据管理解决方案的初始版本，基本上是一个由SAP内存功能支持的查询引擎，并使用spark执行结构和有助于将大数据与企业数据结合起来，并以快速简单的方式带来结果。

大数据技术对任何技术挑战的专业人士来说都是势不可挡的，但是，它可以被认为是一把伞，由许多技术组成，帮助人们保存数据，并通过在大框架中聚集和整合数据来处理数据。

大数据这个词对任何企业所有者来说都是巨大的威胁，大数据量可以用来处理任何查询和生成高质量的数据利润。有时大数据可以是任何结构，无论是结构化的还是非结构化的，如果正确的分析和利用，都可以产生巨大的利润和强大的业务动作，注定会改变业务的运营和运行？

关于大数据的产生，一个人可能会遇到很多问题，但这些大数据的来源就是我们日常生活中使用的社交媒体和日常技术。我们在日常生活中使用的每一项技术都会产生大量的数据。在今天这个时代，我们所做的事情，我们所做的方式，对于庞大的组织来说都很重要，了解人类的行为模式和算法，通过流程优化（商业智能）赚取更多的利润

每个企业和组织单位都借助大数据来做出关键的决策。SAP内部部署和按需解决方案，特别是HANA平台，需要与Hadoop生态系统更紧密地集成。

这些数据集的特点是数量、种类和速度。这些数据集的元素肯定比传统的数据集要高。这些数据集提供了独特的解决方案，包括数据安全，包括存储、搜索、处理、生成查询，数据的可视化和更新。

Hadoop回答

Hadoop是一个开放的数据软件框架，用于在大型集群上管理大数据的同时分发大量数据。

Hadoop使用分布式和主策略驱动，而大数据结果则被分解成小块，并与最终数据一起处理和存储结果再次被吸收。Hadoop系统提供的主要帮助是，淘客论坛，它利用了内存处理的优势，大数据时代，以及Hadoop在系统化和非结构化循环中处理数据时经济高效地存储大量数据的能力，这为处理业务带来了巨大的可能性。用户可以获得的其他好处是简单的数据库存储大量数据SAP系统的存储容量，以便在大量和不经常使用的情况下重新收集大量数据。灵活的数据存储提高了存储SAP系统持久层（日志和数据卷）的能力，淘客返利，并提供了半组织和无形状数据的高效存储。海量数据引擎和搜索引擎之所以受到支持，仅仅是因为SAP HANA 2.0的高内存存储能力

Hadoop解决方案是一个突出的数据解决方案，它以非常平滑的方式在SAP HANA 2.0版本中提供数据结构。Hadoop环境被认为是最好的存储系统和数据存储环境，它在扩展的节点集群上使用本机操作文件。HDFS可以提供对任何类型数据的支持，并通过沿多个节点复制文件来提供高水平的容错性。

Hadoop YARN和Hadoop COMMON为集群外数据的资源管理提供了初始框架。hadoopmapreduce是一个跨多个节点开发和执行分布式数据处理应用程序的框架。而spark是另一种用于数据流显示的数据处理框架。

Hadoop MapReduce提供了一种基于数据处理和应用程序的数据开发和处理框架。HDFS数据集可以与hadoopmapreduce一起非常高效地运行，hadoopmapreduce非常专注于数据提示及其处理。Hadoop系统由开放源代码和供应商应用程序混合而成，具有平衡和重叠以及相似的功能和属性，具有不同的体系结构和设计方法。

结合SAP和Hadoop

SAP HANA可以与Hadoop一起影响强大的数据功能，而无需将重要数据复制到HANA。将SAP HANA 2.0与Hadoop系统轻松集成的最吸引人的方面是使用数据组合和apache spark等工具（如远程访问数据系统）与许多其他系统（如SAP IQ、SAP ASE、Metadata、MS SQL、IBM DB2、，IBM notes和oracle.

使用SAP HANA 2.0的内存系统，您可以随时轻松地强制执行任意数量的数据。Hadoop与SAP HANA 2.0的合作关系可以通过其分布式存储框架轻松完成，通常可以通过由数千台独立机器组成的群集安装任意数量的数据，这些机器在固定时间内执行任务，每个群集都参与数据的处理和存储。

每个数据群集可以可以是物理服务器，也可以是虚拟机，HA的大小取决于公司运营的需要和业务规模，有的选择数量较多的小型集群，有的可以选择各种规模较大的小型集群。Hadoop系统中的HDFS数据对多节点的容错和性能起着重要的作用。其中一个重要的方面是节点的重要作用是存储，节点基本上分为其他类型，它们的作用表现在Hadoop和SAP HANA 2.0系统的运行中入门级服务器，其次是HDFS文件分发系统，它通过冗余均匀地覆盖集群中的数据。第三个最重要的因素是YARN，它处理资源上的工作负载分布，第四个最重要的方面是MAP，它支持顶级Hadoop集群。这个集群是经过极大的优化准备的，可以看到所有的图形处理，以及机器学习和文献的结合。最常见的MapReduce示例是关于它的字数计算程序。这是安装Hadoop时附带的示例程序之一。

SAP Vora