京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
英特尔携手Cloudera发力大数据,背后有哪些契合点
日前,英特尔携手Cloudera在北京举办数据分析媒体沟通会,讲述了双方达成战略合作关系两年来在大数据领域取得的一系列成果。英特尔公司软件与服务事业部副总裁、系统技术和优化部门大数据技术总监马子雅,有Hadoop之父之称、Cloudera公司首席架构师Doug Cutting,以及Cloudera公司副总裁、大中华区总经理凌琦等参会并接受媒体采访。
英特尔平台为用户提供最佳数据洞察力
马子雅说,大数据作为一个非常有前景的产业在过去的几年里得到了快速的发展。目前90%的数据量都是过去两三年产生的。大数据的价值是通过数据分析给人们带来好的商业洞察力。在这方面,英特尔已经进行了多年的努力,最终目标是希望让任何大数据用户能够在英特尔平台上获得最好的数据洞察力,数据分析速度也最为快捷。
他表示,为了达到这样的目的,英特尔将工作分为几个重点方向。
第一是硬件层面。在这方面,英特尔对硬件进行了很多创新,包括网络、存储、运算等。例如在过去的几个月,英特尔推出了实时分析最快的至强E7V4处理器,也推出了最新的非易失性存储技术3D Xpoint。客户通过迁移到新一代英特尔硬件平台,可以使大数据机组性能得到7倍的提升;而通过在每台服务器中引入英特尔的SSD存储,可以使客户的大数据机组性能提升20%。
第二是在大数据层面。英特尔对很多大数据项目进行了优化,以保证它们能够在英特尔的平台上实现性能的大幅提升。比如英特尔推出了Big Bench、High Bench的测试标准,引领了业务基准测试的标准化的发展。该标准可以帮助业界更为精准的了解大数据在微观以及端到端层面的性能。
第三是在开源领域。英特尔看到大数据受开源影响较大,无论是Hadoop生态系统还是Spark生态系统。因此在过去几年中,英特尔在开源领域进行了很多合作,希望以此影响开源技术的未来走向,能与英特尔具有更高的黏合度。
例如在Hadoop相关项目、Spark相关项目,包括SQL、存储、云结合方面,英特尔都做了大量工作。这些工作涵盖添加性能、改善稳定性、可扩展性、提升性能、提升数据保护等。
此外,在机器学习方面,英特尔也在开源方面做了很多工作,尤其是在帮助客户扩大机器学习模块的可扩展性方面,可以达到10倍至70倍,并且可以缩短机器学习的周期达到8倍。在这方面,英特尔把大部分源代码都贡献给开源。
Hadoop让英特尔硬件更优化
Doug Cutting在发言中表示,Cloudera和英特尔至今已经合作两年时间,作为双方在合作方面的亮点,Apache Hadoop确实改变了人们使用数据的方式,能够让用户在数据中挖掘更多价值,同时在这个过程中能够更好地存储、处理数据,和更优化的使用英特尔为主的大部分硬件。
可以说我们与英特尔的合作就是基于这样一个目的,那就是让大家的软件可以在最受青睐的英特尔的硬件上跑的更好。英特尔和Cloudera当前确实也在寻求合作伙伴,当越来越多的大数据应用在数据中心部署,我们希望能够更好地发挥英特尔硬件的一些功能。他说。
Doug Cutting强调,自己非常高兴的看到在两年后的今天,双方的合作非常成功。在许多领域,Cloudera的工程师与英特尔共同合作,以保证Cloudera的软件能够非常好的运行在英特尔的硬件平台上。其中对某些领域通过重点进行优化,从而使Cloudera技术能够与英特尔技术做到深度结合。比如现在可以以非常低的价格进行解密,只有这样才能够使所有的文件都有加密,在保证数据安全的基础上,并不会在解密和加密的过程中影响到使用和运营效率。
对Cloudera中国市场未来有信心
凌琦在发言中主要分享了Cloudera在中国市场落地1年多时间以来的发展情况。
他介绍,从Cloudera自2014年底成立以来至今已经走过了18个月,目前,Cloudera在中国市场也取得了非常好的发展。公司当前已在北京、上海和广州建立了办事机构,业务拓展速度也是非常的快。
凌琦说,除了在与英特尔进行很多项目的研发、合作外,Cloudera公司自身在商业方面也拥有着完整的售前、营销以及专业服务力量。值得一提的是,作为公司的一大业务是涉及大数据人才的培训,目前已有5家培训领域合作伙伴与Cloudera达成了合作关系,并展开了大规模的大数据人才培训。
此外,凌琦还介绍了Cloudera在中国行业市场拓展方面的情况。目前,Cloudera业务已经覆盖电信、金融、制造以及与基础设施建设、零售等相关行业。这些行业也都是在大数据应用和发展上比较快的行业。
我们非常高兴的看到在国内主要的大企业都开始广泛采用基于Apache Hadoop的Cloudera商业发行版。在主要免费版本的发行和采用率上,Cloudera至少在国内占有70%以上的市场份额。到目前为止运营的18个月中,我非常高兴看到Cloudera在中国市场非常成功。我们对未来有非常好的憧憬。凌琦说。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
日常用Excel做数据管理、台账维护、报表整理时,添加备注列是高频操作——用来标注异常、说明业务背景、记录处理进度、补充关键 ...
2026-03-23作为业内主流的自助式数据可视化工具,Tableau凭借拖拽式操作、强大的数据联动能力、灵活的仪表板搭建,成为数据分析师、业务人 ...
2026-03-23在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作与认证考核中,分类变量的关联分析是高频核心场景。用户性别是否影响商品 ...
2026-03-23在数据工作的全流程中,数据清洗是最基础、最耗时,同时也是最关键的核心环节,无论后续是做常规数据分析、可视化报表,还是开展 ...
2026-03-20在大数据与数据驱动决策的当下,“数据分析”与“数据挖掘”是高频出现的两个核心概念,也是很多职场人、入门学习者容易混淆的术 ...
2026-03-20在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的全流程工作闭环中,统计制图是连接严谨统计分析与高效业务沟通的关键纽带,更是CDA ...
2026-03-20在MySQL数据库优化中,分区表是处理海量数据的核心手段——通过将大表按分区键(如时间、地域、ID范围)分割为多个独立的小分区 ...
2026-03-19在商业智能与数据可视化领域,同比、环比增长率是分析数据变化趋势的核心指标——同比(YoY)聚焦“长期趋势”,通过当前周期与 ...
2026-03-19在数据分析与建模领域,流传着一句行业共识:“数据决定上限,特征决定下限”。对CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言 ...
2026-03-19机器学习算法工程的核心价值,在于将理论算法转化为可落地、可复用、高可靠的工程化解决方案,解决实际业务中的痛点问题。不同于 ...
2026-03-18在动态系统状态估计与目标跟踪领域,高精度、高鲁棒性的状态感知是机器人导航、自动驾驶、工业控制、目标检测等场景的核心需求。 ...
2026-03-18“垃圾数据进,垃圾结果出”,这是数据分析领域的黄金法则,更是CDA(Certified Data Analyst)数据分析师日常工作中时刻恪守的 ...
2026-03-18在机器学习建模中,决策树模型因其结构直观、易于理解、无需复杂数据预处理等优势,成为分类与回归任务的首选工具之一。而变量重 ...
2026-03-17在数据分析中,卡方检验是一类基于卡方分布的假设检验方法,核心用于分析分类变量之间的关联关系或实际观测分布与理论期望分布的 ...
2026-03-17在数字化转型的浪潮中,企业积累的数据日益庞大且分散——用户数据散落在注册系统、APP日志、客服记录中,订单数据分散在交易平 ...
2026-03-17在数字化时代,数据分析已成为企业决策、业务优化、增长突破的核心支撑,从数据仓库搭建(如维度表与事实表的设计)、数据采集清 ...
2026-03-16在数据仓库建设、数据分析(尤其是用户行为分析、业务指标分析)的实践中,维度表与事实表是两大核心组件,二者相互依存、缺一不 ...
2026-03-16数据是CDA(Certified Data Analyst)数据分析师开展一切工作的核心载体,而数据读取作为数据生命周期的关键环节,是连接原始数 ...
2026-03-16在用户行为分析实践中,很多从业者会陷入一个核心误区:过度关注“当前数据的分析结果”,却忽视了结果的“泛化能力”——即分析 ...
2026-03-13在数字经济时代,用户的每一次点击、浏览、停留、转化,都在传递着真实的需求信号。用户行为分析,本质上是通过收集、整理、挖掘 ...
2026-03-13