摘要：在一个完美的大数据环境下，及时向用户道歉也能给客户留下很好的影响。受益于的更新，现在将支持和快照处理，这意味着企业客户在出现问题时可以回滚。比如查询工具来自于年对的收购来自于同年对的收购。
【编者按】Pivotal公司由EMC和Vmware部分业务分拆合并而成，Pivotal通过不断吸收新技术并将新技术融合到自己的产品中而成长壮大，现在Pivotal还很好地利用开源力量完善自身的产品，Pivotal HD 2.0新版本整合了内存数据库和众多的分析功能，该版本的发布将会给Pivotal带来更大的影响力，GigaOM的Barb Darrow将在下文为我们带来了详细的分析。
以下为译文：
Pivotal努力整合并改进其母公司买来的大数据技术，以应对大数据企业级应用所面临的挑战。
Pivotal是由VMware的Cloud Foundry和EMC的Greenplum等业务分拆并重组而成新公司，其目的是为企业带来重新构建、严格测试过的Hadoop，该公司已将Apache Hadoop 2.2技术融入其新的Pivotal HD 2.0版本中，同时还在该版本中集成了内存数据库GemFire XD。
GemFire通过云计算平台虚拟化技术，将若干X86服务器的内存集中起来，组成较高可达数十TB的内存资源池，将全部数据加载到内存中，进行内存计算。计算过程本身不需要读写磁盘，只是定期将数据同步或异步方式写到磁盘。GemFire在分布式集群中保存了多份数据，任何一台机器故障，其它机器上还有备份数据，不用担心数据丢失，而且有磁盘数据作为备份。
Pivotal希望利用稳定的技术为大公司提供一种数据解决方案，为大公司每分钟产生的数据建立周期性良性反馈机制，比如手机运营商可以利用Pivotal HD和GemFire HD的大数据和分析能力来确定最快的呼叫路由，如果呼叫降级或失败就将这些信息反馈回来进行处理，这样可以及时解决问题。在一个完美的大数据环境下，及时向用户道歉也能给客户留下很好的影响。
受益于Apache Hadoop 2.2的更新，Pivotal HD 2.0现在将支持NFS和快照处理，这意味着企业客户在出现问题时可以回滚。
Pivotal HD 2.0在数据库性能方面也有了较大的改进，加强了HAWQ SQL查询性能，其数据库引擎其实是基于Greenplum数据库并做了一些改进。HAWQ现在可以应用MADlib机器学习型库中的50多种数据库内算法，而且该数据库引擎现在支持基于R、Python以及Java语言查询和应用的自动翻译，所以HAWQ可以用SQL很好的处理业务逻辑并对过程进行很好的控制。
Pivotal也许不是第一个从Apache更新获益的商业公司，但它是第一个声称要对开源代码做最严格测试的公司。Pivotal产品营销部门的高级主管Michael Cucchi告诉我们：“我们采用Apache发行版并对其进行强化，为其进行我们自己的QA和回归测试，也尝试在1000个节点的集群上实现回滚操作，我们的测试是在大规模集群上完成的。”
Pivotal HD 2.0新版本为应对实时分析的需求集成了GemFire HD，而且还加入了GraphLab图分析技术，为应对巨大的工作负载，新版本中也添加了改进后的HAWQ SQL查询引擎。
这些都算不了什么——Pivotal只是将EMC和Vmware一系列收购中得到的技术整合到一起，使企业客户可以方便地大规模部署Hadoop并从中获得真正价值。比如HAWQ SQL查询工具来自于EMC 2010年对Green Plum的收购;Gemfire来自于同年Vmware对GemStone的收购。
Cucchi告诉我们：“最初Pivotal HD软件支持在裸机上运行，也可以在VMware环境中运行，还可以和硬件绑定在一起作为一种设备，但将来如果用户想要在AWS或其他公有云上运行Pivotal HD也同样可以。”
这的确是一个极好的机会，这使Pivotal甚至可以抗衡IBM这样的IT巨头以及Cloudera和HortonWorks这样的新生Hadoop力量，换句话说，未来这些企业也将面临Pivotal这样强劲的对手。
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