Este post foi escrito por convidado Kovas Boguta , Chefe do Analytics na Weebly . Em 2009, Kovas escreveu um hóspede post sobre a visualização em tempo real das estruturas sociais.
Uma década atrás, o open-source LAMP (Linux, Apache, MySQL, PHP / Python) pilha começou a transformar a economia de inicialização web. Como novo open-source webservers, bancos de dados e linguagens de programação web-friendly desenvolvedores liberado de software proprietário e hardware de ferro grande, os custos iniciais despencou. Isso reduziu a barreira à entrada, mudou o jogo financiamento de inicialização, e levou ao surgimento do ecossistema atual de financiamento Angel / Seed. Além disso, é claro, de permitir que uma geração de webapps que todos nós usamos todos os dias.
Este mesmo processo está se desenvolvendo agora no espaço de dados grande, com um ecossistema open-source centrado em torno Hadoop deslocando o cara, soluções proprietárias. Startups estão criando empresas mais inteligentes e mais produtos inteligentes como resultado. E talvez ainda mais importante, esse movimento tecnológico tem o potencial de borrar a linha nítida entre as empresas tradicionais e startups web tradicionais, expandindo dramaticamente o campo de jogo para a inovação.
Problema, a solução MEET
Mesmo uma startup modestamente bem-sucedido tem uma base de usuários comparável na população de estados-nação. A massa resultante de dados do usuário cria problemas e oportunidades. Problemas, porque a compreensão do valor de cada usuário e operação se torna mais complexo. Oportunidades, porque a inteligência coletiva da população pode ser aproveitado para uma melhor experiência do usuário.
Até há pouco um ou dois anos atrás, analisando esta escala de dados necessários o mesmo tipo de soluções empresariais que LAMP foi criado para evitar. Plurianual, multimilionário negócios de dólar com os gostos de IBM , a Oracle e Teradata . É claro, quase inicialização não pode pagar esse tipo de despesa. Além disso, o pedigree de código fechado tecnológico dessas soluções torna incompatível com conhecimentos de engenharia de inicialização e cultura.
Digite Hadoop. Hadoop resolve esses problemas de processamento de dados de uma forma que é ao mesmo tempo startup-compatíveis, e tecnologicamente superior. Como um projeto open-source desenvolvido por e para os engenheiros, é muito prático e diretamente no mainstream da prática de engenharia de inicialização. E sua arquitetura de mapa de redução através de um cluster de nós commodity é mais flexível e rentável do que armazéns de dados tradicionais.
Dada a demanda reprimida, não é nenhuma surpresa então que Hadoop é explodir. Para ver como um projeto open-source está a fazer, a primeira coisa a fazer é olhar para o tráfego da lista de discussão desenvolvedor. Se você reunir todas as listas de discussão relacionadas ao Hadoop e plotar o número de mensagens, você começa o clássico do hóquei vara curva de crescimento:
No mundo de hoje, não é muito de um trecho de dizer que o futuro da tecnologia é moldada pela adoção do desenvolvedor. Como engenheiros mais e mais pessoas passem a startups Hadoop, as suas capacidades estão se tornando uma suposição padrão na concepção dos produtos e negócios do futuro.
Hadoop em startups HOJE
No nível alto, há três áreas onde Hadoop é encontrar aplicação em startups de hoje: 1) Análise do comportamento do cliente, 2) Alimentação usuário voltados para novas funções, e 3) Habilitando todo novas linhas de negócios que eram anteriormente fora do alcance .
Eventbrite é um exemplo onde Hadoop está alimentando novas viradas para o utilizador características. O rápido crescimento de serviços de eventos permite que os organizadores gerir e promover seus eventos, e ajuda os usuários a encontrar eventos relevantes para assistir. Para ajudar a empresa crescer mais rápido, seus dados equipe de serviços é usin
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