这份报告的全名是《How to Choose the Right Apache Hadoop Distribution》。主要介绍了企业如何引入Hadoop，其中一些内容很好，值得一看。
在文中Gartner分析了Hadoop的由来，并且指出，目前开源项目的方式为使用Apache Hadoop带来了挑战，因为其中的内容都是很多厂家贡献出来的，成熟度不一样，甚至一些中包含了很个性化的代码，这些代码可能只对某些厂家特殊的业务环境有效。
为此Gartner郑重地建议即使开源的版本是免费的，也最好从一个成熟的合作伙伴那里获取一份商业开源的版本来确保对Hadoop的支持。
然后Gartner介绍了如下几个提供商业版本Hadoop的厂商：
Cloudera:第一个提供商业版本的；已经在Oracle的Big Data一体机，NetApp的Open Solution for Hadoop，Dell的Cloudera Hadoop Solution和SGI的Optimized Hadoop Solution中使用，NTT在亚太地区开始支持这个版本的销售。
MapR: 增加了高可用、快照、镜像、通过NFS访问数据、控制系统、管理套件。跟EMC合作销售。跟LUCENE进行合作。
IBM’s InfoSphere BigInsights: 当前版本为1.3，在其中打包了文本分析、用于数据探索的BigSheets、开发工具。IBM扩展了M\R和灵活的调度器。并提供了一个HDFS的替代方案（GPFS），提供了企业级的安全，提供了一个基于WEB的管理界面，提供了高速数据连接器。
Hortonworks:包括了最多的组件，下一代的M\R和HDFS。跟微软合作，放在Azure中。
EMC GreenPlum HD:Greenplum MR基于MapR的M5版本。提供Greenplum Data Computing Appliance，可以跟Greenplum Database和Greenplum Data Integration Accelerator模块整合在一个集群中。1月EMC发布的Isilon储存可以添加对HDFS的自然支持，可以增强高可用和数据共享的能力。
DataStax:提供实时交互和事务分析能力（通过Apache Cassandra而不是HDFS来实现），所以是一个混合负载环境的备选方案。提供内建的容错能力。目标是消灭ETL，通过NOSQL来替代RDBMS。
其他的DBMS厂家提供了一些到Hadoop的连接器，从而将数据引入到他们的数据库中，或者将数据库中的数据导出。Teradata Aster和EMC Greenplum可以调用MR。还有一些开始提供Hadoop的版本，比如ORACLE。
对于许可证模式，Hadoop比较复杂，有的部分采用Apache的许可证模式，有的则采用自己的模式。
对于Hadoop中的组件，Gartner也做了一些描述：
Apache Hadoop和MapReduce，这个就不用介绍了，太熟悉了，是通用的组件。
Apache HDFS,也不说了
Apache Pig，提供Pig Latin的查询语言，以及一个编译器将查询语言转换为MR程序执行
Apache Hive，提供HiveQL查询语言，然后转换为MR程序执行。使得可以想数据仓库一样被查询，也可以在语言中嵌入MR代码。
Jaql，跟前两者相似，不过是IBM自己的，不是Apache中包含的。可以查询结构化和非结构化数据。为使用JSON来设计。最终编译为MR程序执行。
Apache HBase，是列的NoSQL数据库，构建在HDFS上，提供随机读和写。
Apache Cassandra，列、点对点模式的NoSQL数据库，内建复制机制，为广泛的高可用和云支持设计，允许事务和分析负载同时承载。DataStax将其作为HDFS的替代。
Apache ZooKeeper，提供中央的控制信息和同步。通常为Hbase提供节点见的协调。
Apache Flume，孵化中的项目，由Cloudera提供，用于收集来自多个数据源的日志，并将它输入到中央的数据存储中，比如HDFS。
Apache Oozie，孵化中的项目，由Yahoo提供，用于工作流、调度和协调。
Apache Mahout，用于机器学习，是一个数据挖掘算法的库，包括分群、分类和过滤等。
Apache Sqoop，孵化中的项目，由Cloudera提供，提供在RDBMS和Hadoop中的批量数据传输。
Apache Whirr，一组为了运行云服务而设计的代码库，比如可以用来在AWS上部署ZooKeeper
Apache Avro，被IBM和Cloudera使用，用于数据串行化，也就是将数据转换为紧密的二进制格式（JSON）在Hadoop上存储和使用。
Hue，包括在Cloudera中，提供一个基于WEB的Job Tracker，集群监控和文件浏览。IBM在自己的BigInsights管理台中提供了这个功能。
Cascading，包括在MarR中，定义了不依赖于M\R代码的复杂工作流，底层运行在Hadoop的MR上，通常跟Hbase一起提供。非Apache项目
Apache Lucene，一个文本搜索引擎
Apache Hcatalog，孵化项目，由Hortonworks提供，实现中央的元数据和模式管理，跨越Hadoop和RDBMS，利用Pig和Hive提供关系视图
Apache Ambari，提供Hadoop集群的监控、管理和生命周期管理
接着Gartner分析了两种策略，自己建立Hadoop的软件栈和选择一个有支持的商业版本。最终结论是大部分的公司都应该选择后者，除非是像大型互联网公司这种将Hadoop视为核心和长期演进的才应该选择前者。
我的想法：如果选择商业版本的，那么对于以后的标准化有没有影响呢？每次Hadoop底层模块升级或不会涉及上层应用代码的改变啊？如果不被厂商绑定呢？
原文地址：读两篇关于如何选择Hadoop的报告笔记
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