IBM BigInsights 4.1 发布了，对Hadoop的支持更加深入！-控件新闻-慧都网

IBM BigInsights 4.1 发布了，对Hadoop的支持更加深入！

原创|行业资讯|编辑：陈俊吉|2016-07-11 09:54:17.000|阅读 1002 次

概述：IBM BigInsights 是实现IBM大数据战略的重要旗舰产品，下文将介绍刚发布的4.1版本所包含的功能和组件。

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X86-64平台支持

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Red Hat Enterprise Linux 6

IBM Power (新支持)

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当然，对于将Hadoop引入到企业，IBM不仅只用到开源部分，没有金刚钻，不揽瓷器活！以下内容介绍IBM 对Hadoop 增值部分

金刚钻之一： BigSheets

企业内分析数据最常使用的工具其实是电子表格，来到大数据时代，怎能轻易放弃这么好用的工具？IBM提供BigSheets可以轻易将存在Hadoop里面的数据进行可视化展现，使用习惯也是类似电子表格方式，过滤行？透视表？合并不同表格列？然后选择图形展现：柱状图？饼图？热点图？地理图？轻松搞定！它自动变成了MR跑出结果！

BigSheets表格处理功能

饼状图

标记云图

地理信息集成图

金刚钻之二：BigSQL

企业传统上使用SQL语言访问数据仓库得到分析结果，在企业引入Hadoop架构变成了分布式存储，并且成为潮流时，IBM也顺势将其企业级MPP的DB2数据库引擎移植到了Hadoop平台上，这个SQL查询优化器引擎在国内外可是久经考验，出色性能得到公认，目前是开源社区技术拍马也难追的，没有几十年技术沉淀是学不会的！

金刚钻之三：BigR

R语言被越来越多的应用在企业内进行数据统计和挖掘，它具备以下优点：

交互式 — 输入命令后可立刻看到结果。
简单 — 从安装并开始使用它的那一刻起，就可以轻松获得有用的结果。
全面 — R 利用了庞大的统计分析软件库，这些软件库与软件包一起成长。
可扩展 — 可以轻松地创建自己的功能库并与 R 社区共享它们。

R 还提供了各种工具，可使用它们来将数据轻松导入软件包以进行分析。但缺点也明显，天生不支持在分布式的部署，因此有很多项目尝试将R引入到Hadoop领域。IBM实现的方式就是利用Big R技术将R算法集成如Hadoop平台内。IBM BigR的最大特色是不需重写R程序，又充分利用的Hadoop平台的可扩展性，还可以直接在BigSQL里面使用SQL来调用R算法！4.1版本还把SystemML-IBM Watson机器学习算法修改后也可以直接在BigR里面运行了！

金刚钻之四：文本分析

大数据其中重要的应用就是要分析机器日志和社交媒体的数据，里面有大量的自然语言语义需要分析，IBM在海外和推特（Twitter）是合作伙伴的关系，可以轻松将其社交媒体数据放入进行分析。需要用到的重要的工具就是Text Analytics模块，IBM提供了一个图形化管理的工具，可以便捷地定义抓取规则。当然，里面也包含一系列预定义好的社交媒体接口，无需重复工作，可以快速开展工作。

由以上IBM给Hadoop社区增值的四大金刚钻组合出主要的两个付费版本：给数据分析员使用的版本就是含BigSheets和BigSQL模块的IBM BigInsights Analyst 产品包；给数据科学家使用的版本是含四个金刚钻的IBM BigInsights Data Scientist 产品包。

另外对于Hadoop平台的有力补充，在IBM BigInsights Enterprise Management 包内含有另外两个特别的模块：GPFS-FPO分布式文件系统和Platform Symphony任务调度和多租户管理模块。前者是可以替代HDFS的文件系统，后者可以有力补充YRAN的一些局限性，我们将在未来的文章内详细介绍。