常用的数据Solution方案包括以下几类:1。Hadoop。Hadoop是一个可以分发大量数据的软件框架。但是Hadoop是以一种可靠、高效和可扩展的方式处理的。另外，Hadoop依赖于社区服务 device，所以它的成本相对较低，任何人都可以使用。第二，HPCC。HPCC，高性能计算和通信的缩写。
第三，风暴。Storm是一个免费的开源软件，一个分布式和容错的实时计算系统。Storm可以非常可靠地处理巨大的数据 stream，用于处理Hadoop 数据的批处理。Storm支持许多编程语言，使用起来非常有趣。Storm是来自Twitter的开源。第四，ApacheDrill。
6、华为大 数据解决 方案是什么?现在很多公司都在扩张数据，不仅仅是华为。比如北京开云联合信息技术股份有限公司(股票代码:)数据Solution方案就是根据你需要的行业定制的。我给你介绍几个大的数据solutions方案。医科大学数据Solution方案:功能列表:(1)医方分析与改进。通过对历史方剂的分析和挖掘，可以为医生改进用药配方，提高治疗效果提供reference；(2)重大疾病饮食推荐制度。
药品供应对医院非常重要，药品供应商也渴望得到医疗所需药品的数量和种类，可以有针对性地向药品供应商推送药品需求预测信息，让药品供应商有针对性地推广自己的药品；(4)定向推荐护工服务。根据患者疾病的治疗情况，由专业护士对患者(或其家属)进行指导服务，既方便了患者，又帮助护士找到了好客户提供。
7、大 数据产品和 服务体系涵盖哪些方面large数据product和服务system coverage数据集成，数据 storage，。数据 集成:实际上指的是ETL，也就是用户从源码中提取所需的数据，经过数据清理，最后提前定义。这里的Kettle只是ETL中的一个。数据仓储:指数据仓库的构建，可分为交易数据层(DW)、指标层、维度层、汇总层(DWA)。
8、如何把大 数据工具和原有 数据仓库 集成Da 数据工具不应破坏现有的数据仓库环境。虽然大量低成本甚至零成本的工具降低了进入门槛，但它们构成了Hadoop的生态系统，支撑了其存储和管理大量数据set的能力。许多企业数据仓库，这些曾经是商业智能和分析系统的中心，受到了冲击。然而，企业在数据 warehouse中投入了大量的资金、资源和时间来建立和完善数据 warehouse的查询、报表和分析功能。企业不希望这一切付之东流。
通常这种转型是以服务质量甚至业务中断为代价的。所以大多数企业会选择集成让新旧系统技术协同工作，比如将基于Hadoop的客户分析应用与现有的客户数据 warehouse结合起来。来自数据 warehouse数据的客户可以放入Hadoop应用进行分析，分析结果返回到数据warehouse，Da 数据Association集成的第一步是在数据仓库和Da数据平台之间设置一个关联。
