藏经阁-Unlock bigdata analytics efficiency with storage disaggregation
这是一个关于大数据分析效率的报告，展示了大数据增长趋势、挑战、Intel 在存储中的角色，以及使用 disaggregated storage 加速大数据分析的方法。
大数据增长趋势
大数据的增长趋势可以从三个方面来看：第一，爆炸式增长的数据_sphere_;第二，数据 criticality 的快速增长；第三，人工智能和数据分析改变了整个landscape。
挑战
大数据的挑战来自于三个方面：第一个挑战是数据增长的速度和规模，第二个挑战是数据 criticality 的增长，第三个挑战是大数据分析的效率和难度。
Intel 在存储中的角色
Intel 在存储中的角色是提供高效的存储解决方案，以满足大数据分析的需求。Intel 的存储解决方案可以提供高性能、低延迟、 высокая可靠性和高存储密度的存储系统。
加速大数据分析
加速大数据分析可以通过使用 disaggregated storage 来实现。Disaggregated storage 是一种存储架构，允许存储资源被动态地分配和重新配置，以满足不断变化的大数据分析需求。
大数据分析架构
大数据分析架构主要由五个部分组成：数据 input、数据存储、数据处理和分析、数据输出和数据可视化。其中，数据 input 使用 Flume、Kafka 等工具，数据存储使用 Hbase、HDFS 等工具，数据处理和分析使用 MR、Storm 等工具，数据输出使用 Parquet、Avro 等工具。
Data Hub
Data Hub 是一种新的数据管理方式，可以统一管理所有类型的数据，并提供高效的数据存储和分析能力。Data Hub 可以 ingest 所有的数据，无论其类型、规模或来源，并提供统一的数据管理接口。
Hadoop 和 YARN
Hadoop 是一种开源的大数据分析框架，提供了高效的数据处理和分析能力。YARN（Yet Another Resource Negotiator）是 Hadoop 的一个组件，负责管理和分配资源，以满足大数据分析的需求。
Client/Server 架构
Client/Server 架构是 Hadoop 的一种常见架构，Client 负责提交作业，Server 负责执行作业。客户端和服务器之间通过协议进行通信，以实现高效的数据处理和分析。
总结
这个报告展示了大数据增长趋势、挑战、Intel 在存储中的角色，以及使用 disaggregated storage 加速大数据分析的方法。同时，它还介绍了大数据分析架构、Data Hub、Hadoop 和 YARN、Client/Server 架构等相关概念。
