- 甲骨文公司日前宣布正式推出Oracle大数据机（Oracle Big Data Appliance），将帮助客户最大程度发挥大数据的商业价值。
- Oracle大数据机是一个硬、软件集成系统，融合了Cloudera公司的Distribution IncludingApache Hadoop和Cloudera Manager，以及一个开源R。
- 该系统采用Oracle Linux操作系统，配备有Oracle NoSQL数据库社区版本和Oracle HotSpot Java虚拟机。
- 同时，甲骨文公司还宣布推出了最新软件产品Oracle Big Data Connectors。该产品可以帮助客户利用Oracle 数据库11g轻松整合存储在Hadoop和Oracle NoSQL数据库中的数据。
- 借助Oracle Exadata 数据库云服务器、Oracle Exalogic中间件云服务器与Oracle Exalytics商务智能云服务器，配备有Oracle Big Data Connectors软件的Oracle大数据机将能够满足客户在企业数据中心内获取、组织和分析大数据的所有需求。
针对大数据需求而专门设计的集成化系统
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Oracle大数据机旨在简化大数据项目的实施与管理，该数据机采用18台Oracle Sun服务器全机架式配置，总共拥有：
- 864 GB主内存；
- 216核CPU；
- 648 TB原始磁盘存储空间；
- 在节点和其他Oracle集成化系统之间采用40 Gb/s的InfiniBand连接以及
- 10 Gb/s的以太网数据中心连接
- 此款新推出的集成系统产品可以通过InfiniBand网络连接多个机架进行升级扩展，使其能够获取、组织和分析超级海量的数据。
- Oracle大数据机配备有Cloudera公司的Distribution Including Apache Hadoop（CDH）。该平台是Hadoop在商业和非商业环境中经过测试的最全面、稳定和广泛部署的分配运用。（请查看相关新闻稿。）
- Oracle大数据机还包含了Cloudera Manager软件。此款软件是业界首个针对Apache Hadoop（CDH）的端到端管理应用程序。
- 早前推出的Oracle NoSQL数据库是一个专门为管理海量数据而设计的分布式key-value数据库。该数据库可以横向扩展至数百个高可用性节点，并能够提供可预测的吞吐量和延迟时间，而且仅需极少的管理工作。Oracle NoSQL数据库社区版和企业版均可以在Oracle大数据机上运行。
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Oracle大数据机可以帮助客户：
- 为管理海量数据快速提供一个具有高可用性的可扩展系统；
- 提供一个可组织、处理和分析Hadoop中大数据、以及使用R分析原始数据源的平台；
- 通过将所有硬、软件组件预集成到单一的大数据解决方案之中，从而控制IT成本和完善企业数据仓库。
优化企业数据仓库的大数据集成
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Oracle大数据机与其他基于Apache Hadoop的系统均可以使用Oracle Big Data Connectors软件，包括：
- Oracle Hadoop装载器（Oracle Loader for Hadoop），可以使用MapReduce进行高效处理，同时向Oracle 数据库11g加载数据；
- Oracle数据集成Hadoop应用适配器（Oracle Data Integrator Application Adapter for Hadoop），使用户能够通过一个易用的图形界面使Oracle数据集成器（Oracle Data Integrator）生成Hadoop MapReduce程序；
- Oracle Connector R使R用户可以高效访问Hadoop分布式文件系统（HDFS）和MapReduce程序框架；
- Oracle Direct Connector for Hadoop Distributed File System（ODCH），使Oracle Database SQL引擎可以无缝访问Hadoop分布式文件系统中的数据
- Oracle Big Data Connectors和Oracle NoSQL数据库为独立的软件产品，不包括在Oracle大数据机（Oracle Big Data Appliance）之内。
甲骨文高管引言
- 甲骨文公司数据仓库技术副总裁Cetin Ozbutun表示：“Oracle大数据机同Oracle Exadata数据库云服务器、Oracle Exalytics商务智能云服务器和Oracle Exalogic中间件云服务器一起组成了Oracle最广泛的、高度集成化系统产品组合，可以帮助客户获取和管理各种类型的数据，并且与现有企业数据一起进行分析，获得新的见解，从而在充分获取信息的情况下做出最恰当的决策。”
