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1、数据优化分析的能力——Hadoop
Hadoop是分布式计算的开源软件，对于大数据分析至关重要。他无疑是解决快速增长的数据处理、存储以及分析问题的不二之选。
“Hadoop的生态系统可以让你保存你所有的原始数据，因为你可以通过更多的本地磁盘增加更多的数据节点来扩展你的系统，” Matchett解释说。“因此，如果你有一个分析任务需要花费4小时的话，那么当你将数据量从100千兆字节变成200千兆字节的话，系统仍旧可以用4小时完成分析。”
2、数据优化分析的能力——存储
大量的数据就需要有相应大容量的存储能力，并且数据存储正快速不断的扩张，所以这要要求我们尽可能建立一个可以不断扩容的数据存储系统架构。但是一些融合式基础架构系统仍旧使用传统方式的储存阵列。伴随着更多快闪记忆体阵列的激增，Matchett强调了使用具有扩展储存方案的融合性基础架构的重要性。
3、数据优化分析的能力——数据处理环境的优化
和传统的架构相比，融合性基础架构总体上可以提供相对更便捷和更快速的扩展性能，性能优越的环境对于大数据分析而言可以让你的运算能力与储存能力互补干扰。“理想的状态就是让数据的计算与数据的存储相互独立进行。” Matchett说。
这三点数据优化分析的能力，都是很重要的，如果你打算入行成为职业数据分析师，也想在这个行业有所发展，那么这些数据优化分析的能力你一定要慢慢掌握，如果不知道怎么做，请仔细阅读这篇文章，环球网校的小编相信你一定会在数据分析领域发挥自己的专长，加油!
